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在大数据学习当中，Spark框架所占的比重，还是非常高的。Hadoop和Spark基本上是大数据开发学习当中的重点内容，而Spark随着市场地位的不断提升，在学习阶段也得到更多的重视。今天的大数据学习分享，我们来对Spark当中的Spark SQL做个入门介绍。

Spark SQL是Spark生态圈当中的重要一员，甚至有坊间时有传言“Spark SQL将取代Apache Hive”，那么具体到底如何呢？

Spark SQL简介

事实上，Spark SQL的由来是在前代框架的基础上继承其优点而来的。这就不得不提到Shark和Hive两个组件了。

在第一代大数据技术框架Hadoop生态圈当中，为了降低使用MapReduce的难度，Hive出现了。作为当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具，Hive工具在使用当中，MapReduce计算模式I/O消耗极大，运行效率也比较低。

为了提升SQL-on-Hadoop的效率，于是就有了更多的工具产生，包括MapR的Drill、Cloudera的Impala、Shark。

这其中，Shark可以说就是Spark SQL的前身。Shark基于Hive进行了改进，比如引入缓存管理，改进和优化执行器等。Shark基于Spark引擎运行，使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。

后来，鉴于Shark对于hive的太多依赖，制约了Spark各个组件的相互集成，于是提出了Spark SQL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Spark SQL代码。

Spark SQL特点

1）引入新的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。

RDD、DataFrame、DataSet的关系

在其后的发展当中，Spark SQL仍在不断优化，比较典型的就是RDD、DataFrame、DataSet概念的发展。

最初Spark使用RDD，但是SQL化的支持不太好；后来演变成DataFrame，类型转又不太安全；最后发展成DataSet兼容两者的优点。

RDD

RDD本身也叫做Resilient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。是Spark中最底层的数据抽象，只包含数据，不包含结构信息。需要反序列化才能知道内部存储的什么。

DataFrame

DataFrame除了数据本身，还记录了元数据信息，标识了每一列的字段类型和名称。相当于是RDD+Schema信息。

DataSet

Spark最顶层的数据抽象，不仅包含数据还包含schema信息，又能兼顾java对象格式。当DataSet中存储的是Row时，就是DataFrame。

今天的大数据学习分享，Spark SQL入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据学习当中，Spark是重点部分，接下来我们也会继续对Spark生态圈的各个组件去逐一做介绍。

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