TiSpark是PingCAP为解决用户复杂OLAP(OLAP，联机分析处理，它使分析人员能够迅速、一致、交互的从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的），需求而推出的产品。它借助Spark平台，同时融合TiKV分布式集群的优势，和TiDB一起为用户一站式解决HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing，HTAP是混合OLTP和OLAP的系统，它打破了事务处理和分析之间的墙，它支持更多的信息和“实时业务”的决策。对HTAP的大白话理解为：如何在OLTP单一数据系统上，提供OLAP操作)的需求。

（注：OLAP和OLTP的介绍

           数据处理大致可以分为两大类：联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(on-line                         analytical procdssing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。                   OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLTP系

            统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作。OLAP系统则强调数据分析，

            强调SQL执行市场，强调磁盘I/O,强调分区等。）

 

 

TiSpark依赖于TiKV集群（TiKV负责存储数据，是一个分布式的提供事务的key-value存储引擎）和Placement Driver（PD，整个个集群的管理模块),也需要你搭建一个Spark集群。

TiSpark是将Spark SQL直接运行在分布式存储引擎TiKV上的OLAP解决方案。其架构图如下：

TiSpark深度整合了Spark Catalyst引擎，可以对计算提供精确的控制，使Spark能够高效的读取TiKV中的数据，提供索引支持以实现高速的点查。

通过多种计算下推减少Spark SQL需要处理的数据大小，以加速查询；利用TiDB的内建的统计信息选择更优的查询计划。

从数据集群的角度看，TiSpark+TiDB可以让用户无需进行脆弱和难以维护的ETL,直接在同一个平台进行事务和分析两种工作，简化了系统架构和运维。

除此之外，用户借助TiSpark项目可以在TiDB上使用Spark生态圈提供的多种工具进行数据处理。例如,使用TiSpark进行数据分析和ETL;使用TiKV作为机器学习的数据源；借助调度系统产生定时报表等等。

TiSpark和Hive可以混合使用。