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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，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生，其中表现较为突出的是：
l MapR的Drill
l Cloudera的Impala
l Shark
其中Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，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。
但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，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），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出了SparkSQL项目。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，真可谓“退一步，海阔天空”。
l数据兼容方面 不但兼容Hive，还可以从RDD、parquet文件、JSON文件中获取数据，未来版本甚至支持获取RDBMS数据以及cassandra等NOSQL数据；
l性能优化方面 除了采取In-Memory Columnar Storage、byte-code generation等优化技术外、将会引进Cost Model对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等；
l组件扩展方面 无论是SQL的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展。
2014年6月1日Shark项目和SparkSQL项目的主持人Reynold Xin宣布：停止对Shark的开发，团队将所有资源放SparkSQL项目上，至此，Shark的发展画上了句话，但也因此发展出两个直线：SparkSQL和Hive on Spark。
其中SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive；而Hive on Spark是一个Hive的发展计划，该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一，也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。
Shark的出现，使得SQL-on-Hadoop的性能比Hive有了10-100倍的提高：
那么，摆脱了Hive的限制，SparkSQL的性能又有怎么样的表现呢？虽然没有Shark相对于Hive那样瞩目地性能提升，但也表现得非常优异：
为什么SparkSQL的性能会得到怎么大的提升呢？主要SparkSQL在下面几点做了优化：
A：内存列存储（In-Memory Columnar Storage）
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，如下图所示。
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。
对于原生态的JVM对象存储方式，每个对象通常要增加12-16字节的额外开销，对于一个270MB的TPC-H lineitem table数据，使用这种方式读入内存，要使用970MB左右的内存空间（通常是2～5倍于原生数据空间）；另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200B的数据记录，32G的堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关）。显然这种内存存储方式对于基于内存计算的Spark来说，很昂贵也负担不起。
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。这样，每个列创建一个JVM对象，从而导致可以快速的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。
B：字节码生成技术（bytecode generation，即CG）
在数据库查询中有一个昂贵的操作是查询语句中的表达式，主要是由于JVM的内存模型引起的。比如如下一个查询：
SELECT a + b FROM table
在这个查询里，如果采用通用的SQL语法途径去处理，会先生成一个表达式树（有两个节点的Add树，参考后面章节），在物理处理这个表达式树的时候，将会如图所示的7个步骤：
1. 调用虚函数Add.eval()，需要确认Add两边的数据类型
2. 调用虚函数a.eval()，需要确认a的数据类型
3. 确定a的数据类型是Int，装箱
4. 调用虚函数b.eval()，需要确认b的数据类型
5. 确定b的数据类型是Int，装箱
6. 调用Int类型的Add
7. 返回装箱后的计算结果
其中多次涉及到虚函数的调用，虚函数的调用会打断CPU的正常流水线处理，减缓执行。
Spark1.1.0在catalyst模块的expressions增加了codegen模块，如果使用动态字节码生成技术（配置spark.sql.codegen参数），SparkSQL在执行物理计划的时候，对匹配的表达式采用特定的代码，动态编译，然后运行。如上例子，匹配到Add方法：
然后，通过调用，最终调用：
最终实现效果类似如下伪代码：
val a: Int = inputRow.getInt(0)
val b: Int = inputRow.getInt(1)
val result: Int = a + b
resultRow.setInt(0, result)
对于Spark1.1.0，对SQL表达式都作了CG优化，具体可以参看codegen模块。CG优化的实现主要还是依靠scala2.10的运行时放射机制（runtime reflection）。对于SQL查询的CG优化，可以简单地用下图来表示：
C：Scala代码优化
另外，SparkSQL在使用Scala编写代码的时候，尽量避免低效的、容易GC的代码；尽管增加了编写代码的难度，但对于用户来说，还是使用统一的接口，没受到使用上的困难。下图是一个Scala代码优化的示意图：
类似于关系型数据库，SparkSQL也是语句也是由Projection（a1，a2，a3）、Data Source（tableA）、Filter（condition）组成，分别对应sql查询过程中的Result、Data Source、Operation，也就是说SQL语句按Result-->Data Source-->Operation的次序来描述的。
当执行SparkSQL语句的顺序为：
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；
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。
SparkSQL对SQL语句的处理和关系型数据库对SQL语句的处理采用了类似的方法，首先会将SQL语句进行解析（Parse），然后形成一个Tree，在后续的如绑定、优化等处理过程都是对Tree的操作，而操作的方法是采用Rule，通过模式匹配，对不同类型的节点采用不同的操作。在整个sql语句的处理过程中，Tree和Rule相互配合，完成了解析、绑定（在SparkSQL中称为Analysis）、优化、物理计划等过程，最终生成可以执行的物理计划。
l Tree的相关代码定义在sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/trees
l Logical Plans、Expressions、Physical Operators都可以使用Tree表示
l Tree的具体操作是通过TreeNode来实现的
? SparkSQL定义了catalyst.trees的日志，通过这个日志可以形象的表示出树的结构
? TreeNode可以使用scala的集合操作方法（如foreach, map, flatMap, collect等）进行操作
? 有了TreeNode，通过Tree中各个TreeNode之间的关系，可以对Tree进行遍历操作，如使用transformDown、transformUp将Rule应用到给定的树段，然后用结果替代旧的树段；也可以使用transformChildrenDown、transformChildrenUp对一个给定的节点进行操作，通过迭代将Rule应用到该节点以及子节点。
l TreeNode可以细分成三种类型的Node：
? UnaryNode 一元节点，即只有一个子节点。如Limit、Filter操作
? BinaryNode 二元节点，即有左右子节点的二叉节点。如Jion、Union操作
? LeafNode 叶子节点，没有子节点的节点。主要用户命令类操作，如SetCommand
l Rule的相关代码定义在sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/rules
l Rule在SparkSQL的Analyzer、Optimizer、SparkPlan等各个组件中都有应用到
l Rule是一个抽象类，具体的Rule实现是通过RuleExecutor完成
l Rule通过定义batch和batchs，可以简便的、模块化地对Tree进行transform操作
l Rule通过定义Once和FixedPoint，可以对Tree进行一次操作或多次操作（如对某些Tree进行多次迭代操作的时候，达到FixedPoint次数迭代或达到前后两次的树结构没变化才停止操作，具体参看RuleExecutor.apply）
SparkSQL有两个分支，sqlContext和hiveContext，sqlContext现在只支持SQL语法解析器（SQL-92语法）；hiveContext现在支持SQL语法解析器和hivesql语法解析器，默认为hiveSQL语法解析器，用户可以通过配置切换成SQL语法解析器，来运行hiveSQL不支持的语法，
sqlContext总的一个过程如下图所示：
1.SQL语句经过SqlParse解析成UnresolvedLogicalPlan；
2.使用analyzer结合数据数据字典（catalog）进行绑定，生成resolvedLogicalPlan；
3.使用optimizer对resolvedLogicalPlan进行优化，生成optimizedLogicalPlan；
4.使用SparkPlan将LogicalPlan转换成PhysicalPlan；
5.使用prepareForExecution()将PhysicalPlan转换成可执行物理计划；
6.使用execute()执行可执行物理计划；
7.生成SchemaRDD。
在整个运行过程中涉及到多个SparkSQL的组件，如SqlParse、analyzer、optimizer、SparkPlan等等
hiveContext总的一个过程如下图所示：
1.SQL语句经过HiveQl.parseSql解析成Unresolved LogicalPlan，在这个解析过程中对hiveql语句使用getAst()获取AST树，然后再进行解析；
2.使用analyzer结合数据hive源数据Metastore（新的catalog）进行绑定，生成resolved LogicalPlan；
3.使用optimizer对resolved LogicalPlan进行优化，生成optimized LogicalPlan，优化前使用了ExtractPythonUdfs(catalog.PreInsertionCasts(catalog.CreateTables(analyzed)))进行预处理；
4.使用hivePlanner将LogicalPlan转换成PhysicalPlan；
5.使用prepareForExecution()将PhysicalPlan转换成可执行物理计划；
6.使用execute()执行可执行物理计划；
7.执行后，使用map(_.copy)将结果导入SchemaRDD。
SparkSQL1.1总体上由四个模块组成：core、catalyst、hive、hive-Thriftserver：
l core处理数据的输入输出，从不同的数据源获取数据（RDD、Parquet、json等），将查询结果输出成schemaRDD；
l catalyst处理查询语句的整个处理过程，包括解析、绑定、优化、物理计划等，说其是优化器，还不如说是查询引擎；
l hive对hive数据的处理
l hive-ThriftServer提供CLI和JDBC/ODBC接口
在这四个模块中，catalyst处于最核心的部分，其性能优劣将影响整体的性能。由于发展时间尚短，还有很多不足的地方，但其插件式的设计，为未来的发展留下了很大的空间。下面是catalyst的一个设计图：
其中虚线部分是以后版本要实现的功能，实线部分是已经实现的功能。从上图看，catalyst主要的实现组件有：
lsqlParse，完成sql语句的语法解析功能，目前只提供了一个简单的sql解析器；
lAnalyzer，主要完成绑定工作，将不同来源的Unresolved LogicalPlan和数据元数据（如hive metastore、Schema catalog）进行绑定，生成resolved LogicalPlan；
loptimizer对resolved LogicalPlan进行优化，生成optimized LogicalPlan；
l Planner将LogicalPlan转换成PhysicalPlan；
l CostModel，主要根据过去的性能统计数据，选择最佳的物理执行计划
这些组件的基本实现方法：
l 先将sql语句通过解析生成Tree，然后在不同阶段使用不同的Rule应用到Tree上，通过转换完成各个组件的功能。
l Analyzer使用Analysis Rules，配合数据元数据（如hive metastore、Schema catalog），完善Unresolved LogicalPlan的属性而转换成resolved LogicalPlan；
l optimizer使用Optimization Rules，对resolved LogicalPlan进行合并、列裁剪、过滤器下推等优化作业而转换成optimized LogicalPlan；
l Planner使用Planning Strategies，对optimized LogicalPlan
CLI（Command-Line Interface，命令行界面）是指可在用户提示符下键入可执行指令的界面，它通常不支持鼠标，用户通过键盘输入指令，计算机接收到指令后予以执行。Spark CLI指的是使用命令界面直接输入SQL命令，然后发送到Spark集群进行执行，在界面中显示运行过程和最终的结果。
Spark1.1相较于Spark1.0最大的差别就在于Spark1.1增加了Spark SQL CLI和ThriftServer，使得Hive用户还有用惯了命令行的RDBMS数据库管理员较容易地上手，真正意义上进入了SQL时代。
【注】Spark CLI和Spark Thrift Server实验环境为第二课《Spark编译与部署（下）--Spark编译安装》所搭建
l 主机操作系统：Windows 64位，双核4线程，主频2.2G，10G内存
l 虚拟软件：VMware? Workstation 9.0.0 build-812388
l 虚拟机操作系统：CentOS 64位，单核
l 虚拟机运行环境：
? JDK：1.7.0_55 64位
? Hadoop：2.2.0（需要编译为64位）
? Scala：2.11.4
? Spark：1.1.0（需要编译）
? Hive：0.13.1
集群包含三个节点，节点之间可以免密码SSH访问，节点IP地址和主机名分布如下：
|
序号 |
IP地址 |
机器名 |
类型 |
核数/内存 |
用户名 |
目录 |
|
1 |
192.168.0.61 |
hadoop1 |
NN/DN/RM Master/Worker |
1核/3G |
hadoop |
/app 程序所在路径 /app/scala-... /app/hadoop /app/complied |
|
2 |
192.168.0.62 |
hadoop2 |
DN/NM/Worker |
1核/2G |
hadoop |
|
|
3 |
192.168.0.63 |
hadoop3 |
DN/NM/Worker |
1核/2G |
hadoop |
在运行Spark SQL CLI中需要使用到Hive Metastore，故需要在Spark中添加其uris。具体方法是在SPARK_HOME/conf目录下创建hive-site.xml文件，然后在该配置文件中，添加hive.metastore.uris属性，具体如下：
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://hadoop1:9083</value>
<description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description>
</property>
</configuration>
在使用Spark SQL CLI之前需要启动Hive Metastore（如果数据存放在HDFS文件系统，还需要启动Hadoop的HDFS），使用如下命令可以使Hive Metastore启动后运行在后台，可以通过jobs查询：
$nohup hive --service metastore > metastore.log 2>&1 &
通过如下命令启动Spark集群和Spark SQL CLI：
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0
$sbin/start-all.sh
$bin/spark-sql --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 1g
在集群监控页面可以看到启动了SparkSQL应用程序：
这时就可以使用HQL语句对Hive数据进行查询，另外可以使用COMMAND，如使用set进行设置参数：默认情况下，SparkSQL Shuffle的时候是200个partition，可以使用如下命令修改该参数：
SET spark.sql.shuffle.partitions=20;
运行同一个查询语句，参数改变后，Task（partition）的数量就由200变成了20。
通过bin/spark-sql --help可以查看CLI命令参数：
其中[options] 是CLI启动一个SparkSQL应用程序的参数，如果不设置--master的话，将在启动spark-sql的机器以local方式运行，只能通过http://机器名:4040进行监控；这部分参数，可以参照Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit 的参数。
[cli option]是CLI的参数，通过这些参数CLI可以直接运行SQL文件、进入命令行运行SQL命令等等，类似以前的Shark的用法。需要注意的是CLI不是使用JDBC连接，所以不能连接到ThriftServer；但可以配置conf/hive-site.xml连接到Hive的Metastore，然后对Hive数据进行查询。
第一步 设置任务个数，在这里修改为20个
spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20;
第二步 运行SQL语句
spark-sql>use hive;
spark-sql>select c.theyear,count(distinct a.ordernumber),sum(b.amount) from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;
第三步 查看运行结果
第一步 执行SQL语句
spark-sql>select c.theyear,count(distinct a.ordernumber),sum(b.amount) from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;
第二步 执行结果
使用CLI执行结果如下：
第一步 执行SQL语句
spark-sql>select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbDate c join (select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber ) d on c.dateid=d.dateid group by c.theyear sort by c.theyear;
第二步 执行结果
使用CLI执行结果如下：
ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口，用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据。ThriftServer在启动的时候，会启动了一个SparkSQL的应用程序，而通过JDBC/ODBC连接进来的客户端共同分享这个SparkSQL应用程序的资源，也就是说不同的用户之间可以共享数据；ThriftServer启动时还开启一个侦听器，等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以，在配置ThriftServer的时候，至少要配置ThriftServer的主机名和端口，如果要使用Hive数据的话，还要提供Hive Metastore的uris。
【注】Spark CLI和Spark Thrift Server实验环境为第二课《Spark编译与部署（下）--Spark编译安装》所搭建
第一步 创建hive-site.xml配置文件
在$SPARK_HOME/conf目录下修改hive-site.xml配置文件（如果在Spark SQL CLI中已经添加，可以省略）：
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/conf
$sudo vi hive-site.xml
第二步 修改配置文件
设置hadoop1为Metastore服务器，hadoop2为Thrift Server服务器，配置内容如下：
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://hadoop1:9083</value>
<description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description>
</property>
<property>
<name>hive.server2.thrift.min.worker.threads</name>
<value>5</value>
<description>Minimum number of Thrift worker threads</description>
</property>
<property>
<name>hive.server2.thrift.max.worker.threads</name>
<value>500</value>
<description>Maximum number of Thrift worker threads</description>
</property>
<property>
<name>hive.server2.thrift.port</name>
<value>10000</value>
<description>Port number of HiveServer2 Thrift interface. Can be overridden by setting $HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT</description>
</property>
<property>
<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
<value>hadoop2</value>
<description>Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift interface.Can be overridden by setting$HIVE_SERVER2_THRIFT_BIND_HOST</description>
</property>
</configuration>
在hadoop1节点中，在后台启动Hive Metastore（如果数据存放在HDFS文件系统，还需要启动Hadoop的HDFS）：
$nohup hive --service metastore > metastore.log 2>&1 &
在hadoop1节点启动Spark集群
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/sbin
$./start-all.sh
在hadoop2节点上进入SPARK_HOME/sbin目录，使用如下命令启动Thrift Server
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/sbin
$./start-thriftserver.sh --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 1g
注意：Thrift Server需要按照配置在hadoop2启动！
在集群监控页面可以看到启动了SparkSQL应用程序：
使用sbin/start-thriftserver.sh --help可以查看ThriftServer的命令参数：
$sbin/start-thriftserver.sh --help Usage: ./sbin/start-thriftserver [options] [thrift server options]
Thrift server options: Use value for given property
其中[options] 是Thrift Server启动一个SparkSQL应用程序的参数，如果不设置--master的话，将在启动Thrift Server的机器以local方式运行，只能通过http://机器名:4040进行监控；这部分参数，可以参照Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit 的参数。在集群中提供Thrift Server的话，一定要配置master、executor-memory等参数。
[thrift server options]是Thrift Server的参数，可以使用-dproperty=value的格式来定义；在实际应用上，因为参数比较多，通常使用conf/hive-site.xml配置。
可以在任意节点启动bin/beeline，用!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000连接ThriftServer，因为没有采用权限管理，所以用户名用运行bin/beeline的用户hadoop，密码为空：
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/bin
$./beeline
beeline>!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000
第一步 显示hive数据库所有表
beeline>show database;
beeline>use hive;
beeline>show tables;
第二步 创建表testThrift
beeline>create table testThrift(field1 String , field2 Int);
beeline>show tables;
第三步 把tbStockDetail表中金额大于3000插入到testThrift表中
beeline>insert into table testThrift select ordernumber,amount from tbStockDetail where amount>3000;
beeline>select * from testThrift;
第四步 重新创建testThrift表中，把年度最大订单插入该表中
beeline>drop table testThrift;
beeline>create table testThrift (field1 String , field2 Int);
beeline>insert into table testThrift select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbDate c join (select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber ) d on c.dateid=d.dateid group by c.theyear sort by c.theyear;
beeline>select * from testThrift;
第一步 执行SQL语句
spark-sql>select c.theyear, count(distinct a.ordernumber) from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;
第二步 执行结果
Stage监控页面：
查看Details for Stage 28
第一步 执行SQL语句
spark-sql>select c.theyear,c.themonth,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,c.themonth order by sumofamount desc limit 10;
第二步 执行结果
Stage监控页面：
在其第一个Task中，从本地读入数据
在后面的Task是从内存中获取数据
第一步 缓存数据
beeline>cache table tbStock;
beeline>select count(*) from tbStock;
第二步 运行4.2.4中的“计算所有订单月销售额前十名”
beeline>select count(*) from tbStock;
本次计算划给11.233秒，查看webUI，数据已经缓存，缓存率为100%：
第三步 在另外节点再次运行
在hadoop3节点启动bin/beeline，用!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000连接ThriftServer，然后直接运行对tbStock计数（注意没有进行数据库的切换）：
用时0.343秒，再查看webUI中的stage：
Locality Level是PROCESS，显然是使用了缓存表。
从上可以看出，ThriftServer可以连接多个JDBC/ODBC客户端，并相互之间可以共享数据。顺便提一句，ThriftServer启动后处于监听状态，用户可以使用ctrl+c退出ThriftServer；而beeline的退出使用!q命令。
有了ThriftServer，开发人员可以非常方便的使用JDBC/ODBC来访问SparkSQL。下面是一个scala代码，查询表tbStockDetail，返回amount>3000的单据号和交易金额：
第一步 在IDEA创建class6包和类JDBCofSparkSQL
参见《Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战》在IDEA中创建class6包并新建类JDBCofSparkSQL。该类中查询tbStockDetail金额大于3000的订单：
package class6
import java.sql.DriverManager
object JDBCofSparkSQL {
def main(args: Array[String]) {
Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://hadoop2:10000/hive", "hadoop", "")
try {
val statement = conn.createStatement
val rs = statement.executeQuery("select ordernumber,amount from tbStockDetail where amount>3000")
while (rs.next) {
val ordernumber = rs.getString("ordernumber")
val amount = rs.getString("amount")
println("ordernumber = %s, amount = %s".format(ordernumber, amount))
}
} catch {
case e: Exception => e.printStackTrace
}
conn.close
}
}
第二步 查看运行结果
在IDEA中可以观察到，在运行日志窗口中没有运行过程的日志，只显示查询结果
第三步 查看监控结果
从Spark监控界面中观察到，该Job有一个编号为6的Stage，该Stage有2个Task，分别运行在hadoop1和hadoop2节点，获取数据为NODE_LOCAL方式。
在hadoop2中观察Thrift Server运行日志如下：
标签：基本操作 stack 共享数据 mat 物理 sele python host ssh
原文地址：http://www.cnblogs.com/csguo/p/7749747.html
