Spark（三） -- Shark与SparkSQL

首先介绍一下Shark的概念
Shark简单的说就是Spark上的Hive，其底层依赖于Hive引擎的
但是在Spark平台上，Shark的解析速度是Hive的几多倍
它就是Hive在Spark上的体现，并且是升级版，一个强大的数据仓库，并且是兼容Hive语法的

下面给出一张来自网上的Shark构架图

从图上可以看出，Spark的最底层大部分还是基于HDFS的，Shark中的数据信息等也是对应着HDFS上的文件
从图中绿色格子中可以看到，在Shark的整个构架中HiveQL的引擎还是占据着底层不可分割的部分，而Meta store的制度是Hive的根本，对Shark的重要性自然不言而喻

Shark中创建一张外部分区表的代码格式如下：
create [external] table [if not exists] table_name(col_name data_type,…)
[partitioned by (col_name data_type,…)]
[row format row_format]
[fields terminated by ‘\t’]
[lines terminated by ‘\n’]
[stored as file_format]
[location hdfs_path]

基本和Hive的格式没有什么差别
在Shark中还有一种高效的表，叫做缓存表
创建缓存表的方式如下：
create table xx_cached as select …

只要在表名的最后加上_cached即可
缓存表顾名思义，将查询到的数据生成表存储在缓存中，再次查询的时候速度将是几何提升的

Shark的用法：
在Spark的bin目录下使用shark脚本进入客户端程序
shark -f 要执行的.sql文件位置
执行完后可以就生成对应的表，可以再客户端中使用SQL语句进行查询

但是…
对比起Hive，如此好用性能又好的Shark
在Spark1.0版本开始，Shark被官方抛弃了…
Why？
原因就是Shark太过依赖于Hive了，导致执行任务的时候不能灵活的添加新的优化策略

于是Spark团队决定从头开发一套完全脱离Hive，基于Spark平台的数据仓库框架
于是SparkSQL诞生了
相对于Shark，SparkSQL有什么优势呢？
第一，也是根本SparkSQL产生的根本原因，其完全脱离了Hive的限制
第二，SparkSQL支持查询原生的RDD，这点就极为关键了。RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础
第三，能够在Scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用
第四，Catalyst。Catalyst能够帮助用户优化查询，即使用户的水平不高，写不出高效率的代码，Catalyst也能够进行一定程度的性能优化

简简单单的从以上几点就可以看出，SparkSQL和Shark相比，在性能和可用性方面肯定提升了几个等级

在大数据处理领域，批处理、实时处理和交互式查询是三个主要的处理方式，SparkSQL诞生就是为了解决Spark平台上的交互式查询问题，并且提供SQL接口兼容原有数据库用户的使用习惯

这里要重点注意一下Catalyst部分。
Catalyst是SparkSQL的调度核心，翻译SQL语句形成执行计划的过程中会对其进行优化并且仍然是遵循DAG图

执行流程：

1. SqlParser 对SQL语法进行解析
2. Analyzer进行属性和关系关联校验
3. Optimizer进行启发式逻辑查询优化
4. QueryPlanner将逻辑查询计划转化为物理查询计划
5. prepareForExecution调整数据分布，转换为执行计划
6. 进入Spark执行空间转为DAG图执行

下面给出一张网上的SparkSQL构架图：

可以明显的看到，在Shark中出于底层关键地位的Hive变成了顶层可变的程序模块
并且SparkSQL还支持JDBC/ODBC等数据库接口和JSON格式，Parquet格式的数据
支持Java ，Python等编程接口
SparkSQL运行流程图：

文章的最后给出一段SparkSQL的实例代码（Scala语言）：

val sc:SparkContext //定义一个SparkContext类型的常量sc，SparkContext是Spark中提交作业的唯一通道
val sqlContext = new SqlContext(sc)//根据sc new一个SqlContext对象，该对象是处理SparkSQL的
import sqlContext._ //引入sqlContext中的所有方法，这些方法是处理SQL语句的基础
case class Person(name:String,age:String)//定义一个Person类，case class是后面数据能够生产SchemaRDD的关键
val people:RDD[Person] = sc.textFile("people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0),p(1).toInt))//定义一个RDD数组，类型为Person，从people.txt文件中读取数据生成RDD，根据，进行split之后进行map操作，将每一行记录都生成对应的Person对象
people.registerAsTable("people")//将得到的RDD数组注册为表“people”
val teenagers = sql("select name from people where age >= 10 && age <= 19")//定义要执行的sql语句
teenagers.map(t => "Name:" + t(0)).collect().foreach(println)//循环打印出teenagers中的每个对象的名字