Spark SQL
概述
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
SparkSQL的由来
SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，运行效率较低。
为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生，其中表现较为突出的是
1）MapR的Drill
2）Cloudera的Impala
3）Shark
其中Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它基于Hive实施了一些改进，比如引入缓存管理，改进和优化执行器等，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。
SparkSQL抛弃原有Shark的代码，汲取了Shark的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码。
由于摆脱了对hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。
SparkSql特点
1）引入了新的RDD类型SchemaRDD，可以像传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD
2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。
3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算
SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。
主要sparkSQL在下面几点做了优化：
SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储
该存储方式无论在空间占用量和读取吞吐率上都占有很大优势。
1）内存列存储（In-Memory Columnar Storage）
①海量数据查询时，不存在冗余列问题。如果是基于行存储，查询时会产生冗余列，消除冗余列一般在内存中进行的。或者基于行存储的查询，实现物化索引（建立B-tree B+tree)，但是物化索引也是需要耗费cpu的
②基于列存储，每一列数据类型都是同质的，好处一可以避免数据在内存中类型的频繁转换。好处二可以采用更高效的压缩算法，比如增量压缩算法，二进制压缩算法。性别：男 女 男 女 0101
SparkSql的存储方式
对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。
此外，基于列存储，每列数据都是同质的，所以可以降低数据类型转换的CPU消耗。此外，可以采用高效的压缩算法来压缩，是的数据更少。比如针对二元数据列，可以用字节编码压缩来实现（010101）
这样，每个列创建一个JVM对象，从而可以快速的GC和紧凑的数据存储；额外的，还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法（如字典编码、行长度编码等压缩方法）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。