SparkSQL简介
SparkSQL的前身是Shark，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，它是当时唯一运行在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，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，Shark应运而生，但又因为Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等),2014年spark团队停止对Shark的开发，将所有资源放SparkSQL项目上
SparkSQL、Hive on Spark的关系
由上图可以看出，SparkSQL之所以要从Shark中孵化出来，初衷就是为了剥离Shark对于Hive的太多依赖。SparkSQL作为Spark生态中独立的一员继续发展，不在受限于Hive，只是兼容Hive；而Hive on Spark是Hive的发展计划，该计划将Spark作为Hive最底层的引擎之一，Hive不在受限于一个引擎（之前只支持map-reduce），可以采用map-reduce、Tez、Spark等计算引擎。
hive on Spark是有Cloudera发起，有Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的就是将Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上面进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同事为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活地选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及率。
hive on Spark和SparkSQL的结构类似，只是SQL引擎不同，但是计算引擎都是spark
sparkSQL通过sqlcontext来进行使用，hive on spark通过hivecontext来使用。sqlcontext和hivecontext都是来自于同一个包，从这个层面上理解，其实hive on spark和sparkSQL并没有太大差别。
结构上来看，Hive on Spark和SparkSQL都是一个翻译曾，将SQL翻译成分布是可以执行的Spark程序。
SQLContext：spark处理结构化数据的入口，允许创建DataFrame以及sql查询。
HiveContext：Spark sql执行引擎，集成hive数据，读取在classpath的hive-site.xml配置文件配置hive。所以ye
SparkSQL组件和运行架构
1-SQLContext：Spark SQL提供SQLContext封装Spark中的所有关系型功能。可以用之前的示例中的现有SparkContext创建SQLContext。
2-DataFrame：DataFrame是一个分布式的，按照命名列的形式组织的数据集合。DataFrame基于R语言中的data frame概念，与关系型数据库中的数据库表类似。通过调用将DataFrame的内容作为行RDD（RDD of Rows）返回的rdd方法，可以将DataFrame转换成RDD。可以通过如下数据源创建DataFrame：已有的RDD、结构化数据文件、JSON数据集、Hive表、外部数据库。
了私语关系型数据库，SparkSQL中的SQL语句也是由Projection、Data source、Filter但部分组成，分别对应于sql查询过程中的Result、Data source和Operation；SQL语句是按照Operation-》Data Source -》Result的次序来描述的。如下所示：
下面对上图中展示的SparkSQL语句的执行顺序进行详细解释：
1-对读入的SQL语句进行解析（Parse），分辨出SQL语句中哪些词是关键词（如SELECT、FROM、WHERE），哪些是表达式、哪些是Projection、哪些是Data Source等，从而判断SQL语句是否规范；
Projection：简单说就是select选择的列的集合，参考：SQL Projection
2-将SQL语句和数据库的数据字典（列、表、视图等等）进行绑定（Bind），如果相关的Projection、Data Source等都是存在的话，就表示这个SQL语句是可以执行的；
3-一般的数据库会提供几个执行计划，这些计划一般都有运行统计数据，数据库会在这些计划中选择一个最优计划（Optimize）；
4-计划执行（Execute），按Operation–>Data Source–>Result的次序来进行的，在执行过程有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，可能直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。
SQLContext和HiveContext
当使用SparkSQL时，根据是否要使用Hive，有两个不同的入口。推荐使用入口HiveContext，HiveContext继承自SQLContext。它可以提供HiveQL以及其他依赖于Hive的功能的支持。更为基础的SQLContext则仅仅支持SparlSQL功能的一个子集，子集中去掉了需要依赖Hive的功能。这种分离主要视为那些可能会因为引入Hive的全部依赖而陷入依赖冲突的用户而设计的。因为使用HiveContext的时候不需要事先部署好Hive。如果要把一个Spark SQL链接到部署好的Hive上面，必须将hive-site.xml复制到Spark的配置文件目录中（$SPARK_HOME/conf）。即使没有部署好Hive，SparkSQL也可以运行，如果没有部署好Hive，但是还要使用HiveContext的话，那么SparkSQL将会在当前的工作目录中创建出自己的Hive元数据仓库，叫做metastore_db。，如果使用HiveQL中的CREATETABLE语句来创建表，那么这些表将会被放在默认的文件系统中的/user/hive/warehouse目录中，这里默认的文件系统视情况而定，如果配置了hdfs-site.xml那么就会存放在HDFS上面，否则就存放在本地文件系统中。
运行HiveContext的时候hive环境并不是必须，但是需要hive-site.xml配置文件。
