Spark SQL的简介

Spark SQL的前身是Shark，Shark最初是伯克利实验室Spark生态系统的组件之一，其运行在Spark系统之上，Shark重用了Hive的工作机制，并直接继承了Hive的各个组件，Shark将SQL语句的转换从MapReduce作业替换成了Spark作业，虽然这样提高了计算效率，但由于Shark过于依赖Hive，因此在版本迭代时很难添加新的优化策略，从而限制了Spark的发展，在2014年，Shark停止了维护，转向Spark SQL开发。Spark SQL主要提供了以下三个功能：

（1）Spark SQL可以从各种结构化数据源（例如JSON、Hive、Parquet等）中读取数据，进行数据分析。

（2）Spark SQL包含行业标准的JDBC和ODBC连接方式，因此它不局限于在Spark程序内使用SQL语句进行查询。

（3）Spark SQL可以无缝地将SQL查询与Spark程序进行结合，它能够将结构化数据作为Spark中的分布式数据集（RDD）进行查询，在Python、Scala和Java中均集成了相关API，这种紧密的集成方式能够轻松地运行SQL查询以及复杂的分析算法。

总体来说，Spark SQL支持多种数据源的查询和加载，兼容HQL、可以使用JDBC/ODBC的连接方式来执行SQL语句，它为Spark框架在结构化数据分析方面提供重要技术支持。