1.Spark SQL概述
1）Spark SQL是Spark核心功能的一部分，是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的。
2）Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句
3）BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据
4）Spark SQL支持Python、Scala、Java和R语言
5）Spark SQL不仅仅是SQL
6）Spark SQL远远比SQL要强大
7）Spark SQL处理数据架构
8）Spark SQL简介
Spark SQL is a Spark module for structured data processing
9）Spark SQL的愿景
a）Write less code
对不同的数据类型使用统一的接口来读写。
b）Read less data
提升大数据处理速度最有效的方法就是忽略无关的数据。
（1）使用列式存储（columnar formats），比如Parquet、ORC、RCFile
（2）使用分区裁剪（partitioningpruning），比如按天分区，按小时分区等
（3）利用数据文件中附带的统计信息进行剪枝：例如每段数据都带有最大值、最小值和NULL值等统计信息，当某一数据段肯定不包含查询条件的目标数据时，可以直接跳过这段数据。（例如字段age某段最大值为20，但查询条件是>50岁的人时，显然可以直接跳过这段）
（4）将查询源中的各种信息下推至数据源处，从而充分利用数据源自身的优化能力来完成剪枝、过滤条件下推等优化。
c）Let the optimizer do the hard work
Catalyst优化器对SQL语句进行优化，从而得到更有效的执行方案。即使我们在写SQL的时候没有考虑这些优化的细节，Catalyst也可以帮我们做到不错的优化结果。
2.Spark SQL服务架构
3.Spark SQL 与Hive集成（spark-shell）
1）需要配置的项目
a）将hive的配置文件hive-site.xml拷贝到spark conf目录，同时添加metastore的url配置。
vi hive-site.xml
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://bigdata-pro01.kfk.com:9083</value>
</property>
b）拷贝hive中的mysql jar包到spark的jar目录下
cp hive-0.13.1-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar spark-2.2-bin/jars/
c）检查spark-env.sh 文件中的配置项
vi spark-env.sh
HADOOP_CONF_DIR=/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop
2）启动服务
a）检查mysql是否启动
#查看状态
service mysqld status
#启动
service mysqld start
b）启动hive metastore服务
bin/hive –service metastore
c）启动hive
bin/hive
show databases;
create database kfk;
create table if not exists test(userid string,username string)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘ ‘ STORED AS textfile;
load data local inpath “/opt/datas/kfk.txt” into table test;
本地kfk.txt文件
more /opt/datas/kfk.txt
0001 spark
0002 hive
0003 hbase
0004 hadoop
d）启动spark-shell
bin/spark-shell
spark.sql(“select * from kfk.test”).show
0001 spark
0002 hive
0003 hbase
0004 hadoop
4.Spark SQL 与Hive集成（spark-sql）
启动spark-sql
bin/spark-sql
#查看数据库
show databases;
default
kfk
#使用数据库
use kfk
#查看表
show tables;
test
#查看表数据
select * from test;
5.Spark SQL之ThriftServer和beeline使用
1）启动ThriftServer
sbin/start-thriftserver.sh
2）启动beeline
bin/beeline
!connect jdbc:hive2://bigdata-pro02.kfk.com:10000
#查看数据库
show databases;
#查看表数据
select * from kfk.test;
6.Spark SQL与MySQL集成
启动spark-shell
sbin/spark-shell
:paste
val jdbcDF = spark
.read
.format(“jdbc”)
.option(“url”, “jdbc:mysql://bigdata-pro01.kfk.com:3306/test”)
.option(“dbtable”, “spark1”)
.option(“user”, “root”)
.option(“password”, 123456)
.load()
ctr+d
#打印读取数据
jdbcDF.show
7.Spark SQL与HBase集成
Spark SQL与HBase集成，其核心就是Spark Sql通过hive外部表来获取HBase的表数据。
1）拷贝HBase的包和hive包到spark 的jars目录下
2）启动spark-shell
bin/spark-shell
val df =spark.sql(“select count(1) from weblogs”).show
