第1章 SparkSQL 概述
1.1 SparkSQL 是什么
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。
SparkSQL是Apache Spark中的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一个用于处理关系型数据的高级接口，并允许在Spark中执行SQL查询、操作DataFrame和DataSet等数据结构。
SparkSQL的主要功能包括：
-
DataFrame和DataSet：SparkSQL引入了DataFrame和DataSet这两种数据结构，它们是以RDD为基础构建的，提供了更高级的API操作结构化数据。DataFrame是分布式数据集，类似于关系型数据库中的表，而DataSet是类型化的DataFrame，支持更丰富的类型操作。
-
SQL查询：SparkSQL允许通过标准的SQL查询语言来操作DataFrame和DataSet。用户可以使用SQL查询语句进行数据过滤、投影、聚合等操作。
-
分布式计算：SparkSQL是构建在Spark的分布式计算引擎之上的，可以处理大规模数据集，并利用集群的并行处理能力进行高效的数据处理。
-
内存计算：SparkSQL利用Spark的内存计算特性，将部分数据加载到内存中进行计算，减少磁盘IO，提高计算效率。
-
Catalyst优化器：SparkSQL引入了Catalyst优化器，它是一个可扩展的查询优化框架，用于优化查询计划。Catalyst优化器可以通过一系列的优化规则和转换来优化查询性能。
-
Hive兼容性：SparkSQL兼容Hive，可以直接运行Hive的查询。通过Hive兼容性，用户可以在不迁移数据的情况下将现有的Hive查询迁移到Spark中运行。
-
数据源集成：SparkSQL支持连接多种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、Avro等，以及其他外部数据源。这使得SparkSQL能够与不同类型的数据进行交互。
-
用户自定义函数（UDF）：SparkSQL允许用户定义自己的UDF，以便进行自定义的数据处理和计算操作。
-
惰性执行：SparkSQL采用了惰性执行的策略，也就是说，它不会立即执行查询操作，而是等到需要得到最终结果时才进行实际计算，这样可以优化查询计划，提高计算性能。
总的来说，SparkSQL提供了一个功能强大的数据处理和查询引擎，结合了SQL查询、DataFrame和DataSet等数据结构，并充分利用Spark的分布式计算能力，适用于大规模数据处理和复杂查询任务。它是Apache Spark中重要的组成部分，为用户提供了更加高效和灵活的数据分析和查询功能。
1.2 Hive and SparkSQL
SparkSQL 的前身是 Shark，给熟悉 RDBMS 但又不理解 MapReduce 的技术人员提供快速上手的工具。
Hive 是早期唯一运行在 Hadoop 上的 SQL-on-Hadoop 工具。但是 MapReduce 计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的 I/O，降低的运行效率，为了提高 SQL-on-Hadoop的效率，大量的 SQL-on-Hadoop 工具开始产生，其中表现较为突出的是：
⚫ Drill
Apache Drill是一个开源的分布式SQL查询引擎，它允许用户在大规模数据集上执行SQL查询，无论数据是结构化的还是半结构化的。Drill旨在提供一个高性能、低延迟的查询引擎，可以直接查询多种数据源，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库、关系型数据库、云存储等。
以下是Apache Drill的主要特点和功能：
-
分布式查询：Drill是构建在Apache Drill的分布式计算引擎之上的，可以运行在多台机器上，利用集群的并行处理能力来执行大规模的数据查询任务。
-
SQL兼容性：Drill支持标准的SQL查询语言，用户可以使用标准的SQL语法来查询数据，这使得使用Drill非常方便和灵活。
-
查询多种数据源：Drill可以直接查询多种数据源，无需预定义模式或元数据，支持查询Hadoop的HDFS、NoSQL数据库（如MongoDB、HBase等）、关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）、云存储（如Amazon S3、Azure Blob Storage等）等。
-
半结构化数据支持：Drill可以查询半结构化数据，如JSON、Parquet、Avro等格式，这使得处理复杂的数据变得更加容易。
-
高性能：Drill采用了分布式执行和列式存储的技术，以及查询优化器来提高查询性能和执行效率。
-
智能优化：Drill利用智能优化器来选择合适的执行计划，以提高查询的性能和吞吐量。
-
动态模式发现：Drill可以在查询时动态发现数据的模式，无需预先定义模式或元数据，这使得查询非结构化或变化频繁的数据变得更加方便。
-
容错性：Drill具有容错性，支持失败恢复和故障转移，保证查询的可靠性。
总的来说，Apache Drill是一个强大的分布式SQL查询引擎，具有高性能、低延迟、查询多种数据源等特点，使得在大规模数据集上进行SQL查询变得更加方便和高效。它是一个非常有价值的工具，特别适用于需要在多种数据源中进行复杂查询和分析的场景。
⚫ Impala
Impala是由Cloudera开发的开源分布式SQL查询引擎，旨在实现高性能、低延迟的SQL查询，可以直接查询Hadoop分布式文件系统（HDFS）和HBase等存储系统中的数据。Impala是基于Google的Dremel论文所提出的技术概念，它允许用户通过标准的SQL语句来查询和分析大规模数据集，而无需将数据转换为其他格式或进行复杂的数据迁移。
以下是Impala的主要特点和功能：
-
分布式查询：Impala是构建在Hadoop分布式计算平台之上的，它能够在大规模数据集上并行执行查询任务，利用集群的计算资源来提高查询性能。
-
SQL兼容性：Impala支持标准的SQL查询语言，用户可以使用熟悉的SQL语法来查询和分析数据，从而降低了学习成本。
-
高性能：Impala采用了MPP（Massively Parallel Processing）架构，利用并行计算和内存计算技术来提高查询性能和响应速度。对于大规模数据集的复杂查询，Impala能够实现低延迟的查询结果。
-
与Hive兼容：Impala兼容Hive的元数据和表定义，可以与Hive和Hue等工具无缝集成，从而简化了数据处理和查询流程。
-
支持复杂数据类型：Impala支持复杂的数据类型，如数组、结构体、嵌套的数据等，使得对半结构化数据的查询变得更加灵活和方便。
-
支持多种文件格式：Impala支持多种数据文件格式，包括Parquet、Avro、ORC等，从而能够直接查询这些文件格式中的数据，无需进行额外的数据转换。
-
容错性：Impala具有容错性，支持故障转移和自动恢复，确保查询任务的可靠性。
总的来说，Impala是一个高性能、低延迟的分布式SQL查询引擎，适用于对大规模数据集进行复杂查询和分析的场景。它与Hadoop生态系统紧密集成，可以直接查询HDFS和HBase等存储系统中的数据，为用户提供了一个强大且方便的数据处理和查询工具。
⚫ Shark
Shark是一个由UC Berkeley AMP Lab开发的开源项目，它是在Apache Spark之上构建的分布式数据仓库系统。Shark的目标是提供一个高性能、低延迟的数据仓库系统，能够执行复杂的SQL查询和数据分析任务，并与Hive兼容。
Shark的主要特点和功能包括：
-
分布式SQL查询：Shark支持通过标准的SQL查询语言来执行数据查询和分析任务。它允许用户使用SQL语句对大规模数据集进行查询、过滤、聚合等操作。
-
基于Spark：Shark是构建在Apache Spark之上的，利用了Spark的内存计算和分布式计算能力，可以在大规模数据集上执行高性能的查询。
-
支持Hive：Shark兼容Hive的元数据和表定义，可以与Hive生态系统无缝集成，使得用户可以在Shark中运行现有的Hive查询。
-
高性能：Shark采用了列式存储和查询优化器，通过优化查询计划和并行执行，实现了高性能和低延迟的数据查询。
-
多种数据格式支持：Shark支持多种数据文件格式，包括Parquet、Avro、ORC等，可以直接查询这些格式中的数据。
-
用户自定义函数（UDF）：Shark允许用户定义自己的UDF，以便进行自定义的数据处理和计算操作。
-
容错性：Shark具有容错性，支持故障转移和自动恢复，保证查询任务的可靠性。
需要注意的是，Shark在较早的版本中是基于Hive的一个改进版本，后来随着Spark SQL的出现，Spark SQL逐渐取代了Shark。目前，Spark SQL已经成为Apache Spark的正式组件，并且提供了更加丰富和强大的功能，因此建议使用Spark SQL来代替Shark进行数据仓库和SQL查询的任务。
其中 Shark 是伯克利实验室 Spark 生态环境的组件之一，是基于 Hive 所开发的工具，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在 Spark 引擎上。
Shark 的出现，使得 SQL-on-Hadoop 的性能比 Hive 有了 10-100 倍的提高。
- 但是，随着 Spark 的发展，对于野心勃勃的 Spark 团队来说，Shark 对于 Hive 的太多依赖（如采用 Hive 的语法解析器、查询优化器等等），制约了 Spark 的 One Stack Rule Them All的既定方针，制约了 Spark 各个组件的相互集成，所以提出了 SparkSQL 项目。
- SparkSQL抛弃原有 Shark 的代码，汲取了 Shark 的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码；由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便，真可谓“退一步，海阔天空”。
➢ 数据兼容方面 SparkSQL 不但兼容 Hive，还可以从 RDD、parquet 文件、JSON 文件中获取数据，未来版本甚至支持获取 RDBMS 数据以及 cassandra 等 NOSQL 数据；
➢ 性能优化方面 除了采取 In-Memory Columnar Storage、byte-code generation 等优化技术外、将会引进 Cost Model 对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等；
➢ 组件扩展方面 无论是 SQL 的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展。
2014 年 6 月 1 日 Shark 项目和 SparkSQL 项目的主持人 Reynold Xin 宣布：停止对 Shark 的开发，团队将所有资源放 SparkSQL 项目上，至此，Shark 的发展画上了句话，但也因此发展出两个支线：SparkSQL 和 Hive on Spark。
Spark SQL
Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一个用于处理关系型数据的高级接口，并允许在Spark中执行SQL查询、操作DataFrame和DataSet等数据结构。
Spark SQL的主要功能包括：
-
DataFrame和DataSet：Spark SQL引入了DataFrame和DataSet两种数据结构，它们是以RDD为基础构建的，提供了更高级的API操作结构化数据。DataFrame是分布式数据集，类似于关系型数据库中的表，而DataSet是类型化的DataFrame，支持更丰富的类型操作。
-
SQL查询：Spark SQL允许通过标准的SQL查询语言来操作DataFrame和DataSet。用户可以使用SQL查询语句进行数据过滤、投影、聚合等操作。
-
数据源集成：Spark SQL支持连接多种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、Avro等，以及其他外部数据源。这使得Spark SQL能够与不同类型的数据进行交互。
-
Catalyst优化器：Spark SQL引入了Catalyst优化器，它是一个可扩展的查询优化框架，用于优化查询计划。Catalyst优化器可以通过一系列的优化规则和转换来优化查询性能。
-
Hive兼容性：Spark SQL兼容Hive，可以直接运行Hive的查询。通过Hive兼容性，用户可以在不迁移数据的情况下将现有的Hive查询迁移到Spark中运行。
-
用户自定义函数（UDF）：Spark SQL允许用户定义自己的UDF，以便进行自定义的数据处理和计算操作。
Spark SQL提供了更高级的API和查询语言，使得在Spark上处理结构化数据更加方便和灵活。它与Spark的其他模块（如Spark Core和Spark Streaming）紧密集成，可以与它们无缝地协作，为分布式数据处理和分析提供了强大的功能。
Hive on Spark
Hive on Spark是将Hive与Apache Spark结合使用的一种方式，它是Hive和Spark的集成，旨在将Hive的数据仓库功能和Spark的分布式计算能力相结合，从而在大规模数据处理和查询中提供更好的性能和灵活性。
在Hive on Spark中，Hive作为数据仓库系统用于管理和查询结构化数据，而Spark用于执行实际的计算任务。Hive on Spark的主要目标是加速Hive查询，提高查询性能和扩展性，并支持更复杂的数据分析操作。
Hive on Spark的特点和优势包括：
-
加速查询性能：通过使用Spark的分布式计算引擎，Hive on Spark可以在大规模数据集上加速查询的执行。Spark的内存计算和数据并行处理能力可以显著提高查询性能。
-
内存计算：Hive on Spark可以利用Spark的内存计算特性，将部分数据加载到内存中进行计算，减少磁盘IO，进而提高计算效率。
-
动态分区和动态分桶：Hive on Spark支持动态分区和动态分桶，可以根据数据的特点和查询需求自动优化数据的存储和查询方式。
-
Hive UDF和UDAF支持：Hive on Spark支持Hive的用户自定义函数（UDF）和用户自定义聚合函数（UDAF），用户可以在Spark上运行自己定义的复杂计算逻辑。
-
资源管理：Hive on Spark可以利用Spark的资源管理器来管理执行任务的资源，确保作业的公平性和高效性。
-
Hive和Spark的无缝集成：Hive on Spark与Hive的原生语法和功能无缝集成，用户可以继续使用熟悉的Hive语法和API，而无需修改现有的查询和脚本。
需要注意的是，Hive on Spark并不是Hive的替代品，而是Hive的一个加强版。用户可以根据具体的场景和需求选择使用Hive on Spark还是原生Hive。对于大规模数据处理和复杂查询任务，特别是需要利用Spark的分布式计算能力时，Hive on Spark是一个非常有价值的选择。
- 其中 SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展，而不再受限于 Hive，只是兼容 Hive；而Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划，该计划将 Spark 作为 Hive 的底层引擎之一，也就是说，Hive 将不再受限于一个引擎，可以采用 Map-Reduce、Tez、Spark 等引擎。
- 对于开发人员来讲，SparkSQL 可以简化 RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是 SparkSQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，提供了 2 个编程抽象，类似 Spark Core 中的 RDD。
➢ DataFrame
DataFrame是Spark SQL中的一个核心概念，是一个分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表格或Pandas中的DataFrame。它是由行和列组成的二维数据结构，支持结构化数据的处理和查询。
DataFrame的特点和优势包括：
-
分布式计算：DataFrame是构建在Spark的分布式计算引擎之上的，它能够处理大规模数据集，并利用集群的并行处理能力进行高效的数据处理。
-
结构化数据：DataFrame是一种结构化数据集，每一列都有特定的数据类型，类似于关系型数据库中的表格。这使得DataFrame能够更好地适应结构化数据的处理需求。
-
延迟执行：Spark的DataFrame采用了惰性执行的策略，也就是说，它不会立即执行查询操作，而是等到需要得到最终结果时才进行实际计算，这样可以优化查询计划，提高计算性能。
-
API丰富：Spark提供了丰富的DataFrame API，支持多种数据操作和转换，包括过滤、映射、聚合、连接等，以及SQL查询操作，使得数据处理更加方便和灵活。
-
数据源支持：DataFrame支持多种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、Avro等，以及其他外部数据源，这样可以方便地与不同类型的数据进行交互。
-
用户自定义函数（UDF）：DataFrame允许用户定义自己的UDF，以便进行自定义的数据处理和计算操作。
-
可优化性：通过使用Catalyst优化器，DataFrame可以在执行查询之前进行优化，优化查询计划，提高性能。
使用DataFrame，可以更方便地处理和分析结构化数据，它是Spark SQL中进行高级数据操作的核心工具。同时，由于DataFrame是构建在Spark分布式计算引擎之上的，因此也能够处理大规模数据，并充分利用集群的计算资源，提供高性能的数据处理能力。
➢ DataSet
DataSet是Spark SQL中的一个数据集合，是DataFrame的类型化版本。DataSet是在Spark 1.6版本中引入的，它结合了DataFrame的结构化数据处理能力和RDD的强类型特性，提供了更加强大和类型安全的数据操作。
DataSet的特点和优势包括：
-
强类型：DataSet是类型化的，它允许用户在编译时就指定数据类型，从而在编译时就能发现类型错误，提高了代码的健壮性和可维护性。相比之下，DataFrame是无类型的，只有在运行时才能发现类型错误。
-
类型安全：由于DataSet是类型化的，它可以在编译时捕获类型错误，避免了运行时类型转换错误，减少了bug的可能性。
-
API一致性：DataSet的API与DataFrame的API是一致的，大部分DataFrame的操作在DataSet中都可以使用。这使得从DataFrame迁移到DataSet变得更加容易。
-
查询优化：与DataFrame一样，DataSet也支持Catalyst优化器，可以优化查询计划，提高查询性能。
-
分布式计算：DataSet是构建在Spark的分布式计算引擎之上的，可以处理大规模数据集，并利用集群的并行处理能力进行高效的数据处理。
-
数据源支持：DataSet支持多种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、Avro等，以及其他外部数据源，这样可以方便地与不同类型的数据进行交互。
-
用户自定义函数（UDF）：DataSet允许用户定义自己的UDF，以便进行自定义的数据处理和计算操作。
-
数据序列化：DataSet的数据在内存中以二进制格式进行序列化，从而减少了内存占用，提高了内存使用效率。
总的来说，DataSet是Spark SQL中更加强大和类型安全的数据结构，适用于那些需要更严格类型检查的应用场景。对于需要更加灵活和动态的数据处理，以及与其他非结构化数据源进行交互的场景，DataFrame可能更适合。
1.3 SparkSQL 特点
Spark SQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块，它提供了一个用于处理关系型数据的高级接口，并允许在Spark中执行SQL查询、操作DataFrame和DataSet等数据结构。以下是Spark SQL的主要特点：
-
结构化数据处理：Spark SQL支持结构化数据的处理，可以通过DataFrame和DataSet这两种数据结构来处理和查询数据。这使得在Spark上处理结构化数据更加方便和灵活。
-
SQL查询：Spark SQL允许通过标准的SQL查询语言来操作DataFrame和DataSet。用户可以使用SQL查询语句进行数据过滤、投影、聚合等操作，从而更加方便地进行数据分析和查询。
-
分布式计算：Spark SQL是构建在Spark的分布式计算引擎之上的，可以处理大规模数据集，并利用集群的并行处理能力进行高效的数据处理。
-
内存计算：Spark SQL利用Spark的内存计算特性，将部分数据加载到内存中进行计算，减少磁盘IO，进而提高计算效率。
-
Catalyst优化器：Spark SQL引入了Catalyst优化器，它是一个可扩展的查询优化框架，用于优化查询计划。Catalyst优化器可以通过一系列的优化规则和转换来优化查询性能。
-
Hive兼容性：Spark SQL兼容Hive，可以直接运行Hive的查询。通过Hive兼容性，用户可以在不迁移数据的情况下将现有的Hive查询迁移到Spark中运行。
-
数据源集成：Spark SQL支持连接多种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、Avro等，以及其他外部数据源。这使得Spark SQL能够与不同类型的数据进行交互。
-
用户自定义函数（UDF）：Spark SQL允许用户定义自己的UDF，以便进行自定义的数据处理和计算操作。
-
惰性执行：Spark SQL采用了惰性执行的策略，也就是说，它不会立即执行查询操作，而是等到需要得到最终结果时才进行实际计算，这样可以优化查询计划，提高计算性能。
总的来说，Spark SQL提供了一个功能强大的数据处理和查询引擎，结合了SQL查询、DataFrame和DataSet等数据结构，并充分利用Spark的分布式计算能力，适用于大规模数据处理和复杂查询任务。它是Apache Spark中重要的组成部分，为用户提供了更加高效和灵活的数据分析和查询功能。
1.3.1 易整合
无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程
1.3.2 统一的数据访问
使用相同的方式连接不同的数据源
1.3.3 兼容 Hive
在已有的仓库上直接运行 SQL 或者 HiveQL
1.3.4 标准数据连接
通过 JDBC 或者 ODBC 来连接
1.4 DataFrame 是什么
-
在 Spark 中，DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，前者带有 schema 元信息，即 DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观 RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core 只能在 stage 层面进行简单、通用的流水线优化。
-
同时，与 Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。从 API 易用性的角度上看，DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好，门槛更低。
上图直观地体现了 DataFrame 和 RDD 的区别。
- 左侧的 RDD[Person]虽然以 Person 为类型参数，但 Spark 框架本身不了解 Person 类的内部结构。而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame 是为数据提供了 Schema 的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待DataFrame 也是懒执行的，但性能上比 RDD 要高，
- 主要原因：优化的执行计划，即查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。比如下面一个例子:
- 为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们 join 之后又做了一次 filter 操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为 join 是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将 filter 下推到 join 下方，先对 DataFrame 进行过滤，再 join 过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而 Spark SQL 的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
1.5 DataSet 是什么
DataSet 是分布式数据集合。DataSet 是 Spark 1.6 中添加的一个新抽象，是 DataFrame的一个扩展。它提供了 RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及 Spark SQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换（操作 map，flatMap，filter等等）。
➢ DataSet 是 DataFrame API 的一个扩展，是 SparkSQL 最新的数据抽象
➢ 用户友好的 API 风格，既具有类型安全检查也具有 DataFrame 的查询优化特性；
➢ 用样例类来对 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet 中的字段名称；
➢ DataSet 是强类型的。比如可以有 DataSet[Car]，DataSet[Person]。
➢ DataFrame 是 DataSet 的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过 as 方法将DataFrame 转换为 DataSet。Row 是一个类型，跟 Car、Person 这些的类型一样，所有的表结构信息都用 Row 来表示。获取数据时需要指定顺序。