概述

SparkSQL，顾名思义，就是Spark生态体系中的构建在SparkCore基础之上的一个基于SQL的计算模块。SparkSQL的前身不叫SparkSQL，而叫Shark，最开始的时候底层代码优化，sql的解析、执行引擎等等完全基于Hive，总之Shark的执行速度要比hive高出一个数量级，但是hive的发展制约了Shark，所以在15年中旬的时候，shark负责人，将shark项目结束掉，重新独立出来的一个项目，就是sparksql，不再依赖hive，做了独立的发展，逐渐的形成两条互相独立的业务：SparkSQL和Hive-On-Spark。在SparkSQL发展过程中，同时也吸收了Shark有些的特点：基于内存的列存储，动态字节码优化技术。

SparkSQL特点

Integrated

强大的整合能力，可以在spark程序中混合SQL查询操作，如图-1所示。

图-1 SparkSQL特点之integrated

Uniform Data Access

统一的数据访问接口，使得sparksql可以非常便捷的进行数据访问操作，如图-2所示。

图-2 SparkSQL特点之uniform data access

Hive Integration

SparkSQL一个非常重要的功能，就是读写hive中的数据，所以对于hive的强大支持，就是sparksql重要的能力之一，如图-3所示。

图-3 SparkSQL特点之hive integration

Standard Connectivity：

SparkSQL强大的功能的同时，为了方便一些BI组件的调用数据，也提供了支持JDBC/ODBC，使得对数据访问变得多元化，功能完整化，如下图-4所示。

图-4 SparkSQL特点之Standard Connectivity

总结

SparkSQL就是Spark生态体系中用于处理结构化数据的一个模块。结构化数据是什么？存储在关系型数据库中的数据，就是结构化数据；半结构化数据是什么？类似xml、json等的格式的数据被称之为半结构化数据；非结构化数据是什么？音频、视频、图片等为非结构化数据。

换句话说，SparkSQL处理的就是二维表数据。