大数据课程K20——Spark的SparkSql概述

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 ▲ 本章节目的

⚪ 了解Spark的SparkSQL由来；

⚪ 了解Spark的SparkSQL特点；

⚪ 了解Spark的SparkSQL优势；

⚪ 掌握Spark的SparkSQL入门；

一、SparkSQL概述

1. 概述

Spark为结构化数据处理引入了一个称为SparkSQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。

2. SparkSQL的由来

SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在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，运行效率较低。

后来，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：

1. MapR的Drill

2. Cloudera的Impala

3. Shark

其中Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它基于Hive实施了一些改进，比如引入缓存管理，改进和优化执行器等，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。

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。

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。

3. SparkSQL特点

1. 引入了新的RDD类型SchemaRDD，可以像传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD

2. 在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。

3. 内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。

4. SparkSQL优化

主要sparkSQL在下面几点做了优化：

1. 内存列存储（In-Memory Columnar Storage）

列存储的优势：

①海量数据查询时，不存在冗余列问题。如果是基于行存储，查询时会产生冗余列，消除冗余列一般在内存中进行的。或者基于行存储的查询，实现物化索引（建立B-tree B+tree)，但是物化索引也是需要耗费cpu的

②基于列存储，每一列数据类型都是同质的，好处一可以避免数据在内存中类型的频繁转换。好处二可以采用更高效的压缩算法，比如增量压缩算法，二进制压缩算法。性别：男  女  男  女  0101

  SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储，如下图所示。

该存储方式无论在空间占用量和读取吞吐率上都占有很大优势。

对于原生态的JVM对象存储方式，每个对象通常要增加12-16字节的额外开销（toString、hashcode等方法），如对于一个270MB的电商的商品表数据&