SparkSQL的前世今生

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HiveSQL

早期都是使用hiveSQL,hiveSQL的执行流程：
1. 语法解析
2. 生成逻辑计划
3. 优化
4. 生成物理计划
通过以上流程将hiveSQL语句转换成mapReduce运行在hadoop上的。
技术革新中…

SparkShark

套用hiveSQL的执行流程，只不过将SQL语句装换成RDD运行。shark（同SparkSQL）
1. 语法解析
2. 生成逻辑计划
3. 优化
4. 生成物理计划（Spark）
对于Spark产生的缺点：
* Hive升级了，shark这儿也要被迫的升级
* 自己升级的时候，也要考虑到Hive的版本。
技术革新中…

SparkSQl

大概在2014年7月份时，Spark放弃Shark，开发新的SparkSQL，而shark成为Hive的内容。
SparkSQl实现的效果和shark相类似，只不过不在依赖Hive。

版本的更新和发展

Spark 0.xx
一直在使用shark
Spark 1.0.2
废弃了Shark 出来了一个SparkSQL(在测试阶段)作为apache的顶级项目
Spark 1.3.0
SparkSQL变成正式版本了。（DataFrame）
Spark 1.5.0
提出了钨丝计划（重点优化SparkSQL）
Spark 1.6.0
提出来一个DataSet (只是在测试阶段)
Spark2.0.0
**DataSet 变为了正式的 功能（还有很多对于SparkSQL的优化）
Structured Streaming （测试阶段）**
Spark2.2.0
Structured Streaming (正式版本)