文本文件进行统计分析:
id, name, age, city
1001,zhangsan,45,beijing
1002,lisi,35,shanghai
1003,wangwu,29,tianjin
.......

table定义:person
column定义:
id:int
name:string
age: int
city:string
hive:load data

sql: query....

Hive: 类似于sql的Hive QL语言, sql==>mapreduce
特点:mapreduce
改进:hive on tez、hive on spark、hive on mapreduce

Spark: hive on spark ==> shark(hive on spark)
shark推出:欢迎, 基于spark、基于内存的列式存储、与hive能够兼容
缺点:hive ql的解析、逻辑执行计划生成、执行计划的优化是依赖于hive的
仅仅只是把物理执行计划从mr作业替换成spark作业

Shark终止以后,产生了2个分支:
1)hive on spark
Hive社区,源码是在Hive中
2)Spark SQL
Spark社区,源码是在Spark中
支持多种数据源,多种优化技术,扩展性好很多

SQL on Hadoop
1)Hive
sql ==> mapreduce
metastore : 元数据
sql:database、table、view
facebook

2)impala
cloudera : cdh(建议大家在生产上使用的hadoop系列版本)、cm
sql:自己的守护进程执行的,非mr
metastore

3)presto
facebook
京东
sql

4)drill
sql
访问:hdfs、rdbms、json、hbase、mongodb、s3、hive

5)Spark SQL
sql
dataframe/dataset api
metastore
访问:hdfs、rdbms、json、hbase、mongodb、s3、hive ==> 外部数据源

Spark SQL is Apache Spark's module for working with structured data.

有见到SQL字样吗?
Spark SQL它不仅仅有访问或者操作SQL的功能,还提供了其他的非常丰富的操作:外部数据源、优化

Spark SQL概述小结:
1)Spark SQL的应用并不局限于SQL;
2)访问hive、json、parquet等文件的数据;
3)SQL只是Spark SQL的一个功能而已;
===> Spark SQL这个名字起的并不恰当
4)Spark SQL提供了SQL的api、DataFrame和Dataset的API;

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