1.Hive SQL

1.1 基本介绍

概念

Hive由Facebook开发，用于解决海量结构化日志的数据统计，于2008年贡献给 Apache 基金会。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射为一张表，提供类似SQL语句查询功能

本质：将Hive SQL转化成MapReduce程序。

与关系型数据库的对比

PS：

读时模式： Hive 在加载数据到表中的时候不会校验.
写时模式： Mysql 数据库插入数据到表的时候会进行校验.

适用场景

Hive只适合用来做海量离线的数据统计分析，也就是数据仓库。

1.2 架构

(1)Client(用户接口)
JDBC（java访问Hive）；ODBC(Open Database Connectivity)；Client（hive shell）；WEBUI（浏览器访问Hive）
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(2)元数据（MetaStore）
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段，标的类型（表是否为外部表）、表的数据所在目录。这是数据默认存储在Hive自带的derby数据库中，推荐使用MySQL数据库存储MetaStore。(3)Hadoop/HBase集群
使用 HDFS 进行存储数据，使用 MapReduce 进行计算。(4)Driver（驱动器）
解析器（SQL Parser）:将SQL字符串换成抽象语法树AST，对AST进行语法分析，判断表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
优化器（Query Optimizer）：将逻辑计划进行优化。
编译器（Physical Plan）：将AST编译成逻辑执行计划。
执行器（Execution）：把执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说默认就是Mapreduce任务。

PS：从 hive-0.10.x开始，少数 Hql 不需要执行 MR，但是需要开启参数：

hive.fetch.task.conversion = more

添参数后，简单的查询，如select，不带count,sum,group by的 SQL，都不走map/reduce，直接读取hdfs文件进行filter过滤。

2.Spark SQL

2.1 基本介绍

概念

Spark SQL主要用于结构型数据处理，它的前身为Shark，在Spark 1.3.0版本后才成长为正式版，可以彻底摆脱之前Shark必须依赖HIVE的局面。与过去的Shark相比，一方面Spark SQL提供了强大的DataFrame API，另一方面则是利用Catalyst优化器，并充分利用了Scala语言的模式匹配与quasiquotes，为Spark提供了更好的查询性能。

在Databricks工程师撰写的论文《Spark SQL: Relational Data Processing in Spark》中，给出了Spark SQL与Shark以及Impala三者间的性能对比，如下图所示：

Michael Armbrust、Yin Huai等人写的博客《Deep Dive into Spark SQL’s Catalyst Optimizer》简单介绍了Catalyst的优化机制。

特点

与 Spark 集成

Spark SQL 查询与 Spark 程序集成。Spark SQL 允许我们使用 SQL 或可在 Java、Scala、Python 和 R 中使用的 DataFrame API 查询 Spark 程序中的结构化数据。要运行流式计算，开发人员只需针对 DataFrame / Dataset API 编写批处理计算， Spark 会自动增加计算量，以流式方式运行它。这种强大的设计意味着开发人员不必手动管理状态、故障或保持应用程序与批处理作业同步。相反，流式作业总是在相同数据上给出与批处理作业相同的答案。

统一数据访问

DataFrames 和 SQL 支持访问各种数据源的通用方法，如 Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON 和 JDBC。这将连接这些来源的数据。这对于将所有现有用户容纳到 Spark SQL 中非常有帮助。

Hive兼容性

Spark SQL 对当前数据运行未经修改的 Hive 查询。它重写了 Hive 前端和元存储，允许与当前的 Hive 数据、查询和 UDF 完全兼容。

标准连接

连接是通过 JDBC 或 ODBC 进行的。JDBC和 ODBC 是商业智能工具连接的行业规范。

性能和可扩展性

Spark SQL 结合了基于成本的优化器、代码生成和列式存储，在使用 Spark 引擎计算数千个节点的同时使查询变得敏捷，提供完整的中间查询容错。Spark SQL 提供的接口为 Spark 提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL 使用这些额外信息来执行额外优化。Spark SQL 可以直接从多个来源（文件、HDFS、JSON/Parquet 文件、现有 RDD、Hive 等）读取。它确保现有 Hive 查询的快速执行。

下图描述了 Spark SQL 与 Hadoop 相比的性能。Spark SQL 的执行速度比 Hadoop 快 100 倍。

适用场景

实时计算 & 离线批量计算。

2.2 架构

3.Hive on Spark SQL

3.1基本介绍

Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把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集群上进行计算。

通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及率。

参考：https://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7899530.html

3.2 架构

参考：http://people.csail.mit.edu/matei/papers/2015/sigmod_spark_sql.pdf

4.Hive SQL和 Spark sql 的区别

相同点

都支持ThriftServer服务，为JDBC提供解决方案
都支持静态分区、动态分区
都支持多种文件存储格式：text、parquet、orc等
都支持 UDF 函数

不同点

Spark SQL 是 Spark 的一个库文件
Spark SQL 中 schema 是自动推断的
Spark SQL 支持标准 SQL 语句，也支持 HQL 语句等(即支持SQL方式开发，也支持HQL开发，还支持函数式编程（DSL）实现SQL语句)
Spark SQL 支持 Spark Datasets 和 Spark DataFrames 的操作，而 Hive SQL 仅支持 Hive 表的操作。
Spark SQL 支持使用 Spark API 和 SQL 同时进行数据处理，而 Hive SQL 仅支持 SQL 操作。
Hive中必须有元数据，一般由 MySql 管理，必须开启 metastore 服务
Hive 中在建表时必须明确使用 DDL 声明 schema