Spark入门: Spark SQL简介

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Spark SQL是Spark生态系统中非常重要的组件,其前身为Shark。Shark是Spark上的数据仓库,最初设计成与Hive兼容,但是该项目于2014年开始停止开发,转向Spark SQL。Spark SQL全面继承了Shark,并进行了优化。

从Shark说起

Shark即Hive on Spark,为了实现与Hive兼容,Shark在HiveQL方面重用了Hive中的HiveQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑,可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业,通过Hive的HiveQL解析,把HiveQL翻译成Spark上的RDD操作。(要想了解更多数据仓库Hive的知识,可以参考厦门大学数据库实验室的Hive授课视频Hive安装指南
Shark的设计导致了两个问题:一是执行计划优化完全依赖于Hive,不方便添加新的优化策略;二是因为Spark是线程级并行,而MapReduce是进程级并行,因此,Spark在兼容Hive的实现上存在线程安全问题,导致Shark不得不使用另外一套独立维护的打了补丁的Hive源码分支。
Shark的实现继承了大量的Hive代码,因而给优化和维护带来了大量的麻烦,特别是基于MapReduce设计的部分,成为整个项目的瓶颈。因此,在2014年的时候,Shark项目中止,并转向Spark SQL的开发。

Spark SQL设计

Spark SQL的架构如图16-12所示,在Shark原有的架构上重写了逻辑执行计划的优化部分,解决了Shark存在的问题。Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据,也就是说,从HQL被解析成抽象语法树(AST)起,就全部由Spark SQL接管了。Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责。
图16-12-Spark-SQL架构
图16-12-Spark-SQL架构

Spark SQL增加了SchemaRDD(即带有Schema信息的RDD),使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句,数据既可以来自RDD,也可以来自Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源,还可以是JSON格式的数据。Spark SQL目前支持Scala、Java、Python三种语言,支持SQL-92规范。从Spark1.2 升级到Spark1.3以后,Spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API,如图16-13所示。
图16-13-Spark-SQL支持的数据格式和编程语言
图16-13-Spark-SQL支持的数据格式和编程语言

Spark SQL可以很好地支持SQL查询,一方面,可以编写Spark应用程序使用SQL语句进行数据查询,另一方面,也可以使用标准的数据库连接器(比如JDBC或ODBC)连接Spark进行SQL查询,这样,一些市场上现有的商业智能工具(比如Tableau)就可以很好地和Spark SQL组合起来使用,从而使得这些外部工具借助于Spark SQL也能获得大规模数据的处理分析能力。

子雨大数据之Spark入门
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