一、Spark SQL概念
它主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。一般来说，Spark每支持一种新的应用开发，都会引入一个新的Context及相应的RDD，对于SQL这一特性来说，引入的就是SQLContext和SchemaRDD。注意：在Spark1.3之后，SchemaRDD已经更名为DataFrame，但它本质就类似一个RDD，因为可以将DataFrame无缝的转换成一个RDD。
二、Spark SQL功能
- Spark SQL 可以从各种结构化数据源（例如 JSON、Hive、Parquet 等）中读取数据。
- Spark SQL 不仅支持在 Spark 程序内使用 SQL 语句进行数据查询， 也支持从类似商业 智能软件 Tableau 这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接 Spark SQL 进行查询。
- 当在 Spark 程序内使用 Spark SQL时，Spark SQL 支持 SQL 与常规的 Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接 RDD 与SQL表、公开的自定义 SQL 函数接口等。这样一来，许多工作都更容易实现了。
三、Spark SQL 与 Hive 的区别
前面介绍了spark sql的基本概念，下面介绍一下Spark SQL 与 Hive 的区别。
什么是Spark SQL
- Spark SQL是Spark中专门用来处理结构化数据（每一行数据都遵循Schema信息建表时表的字段及其类型）的一个模块
- 提供了 DataFrame/Dataset 的对分布式数据处理的基本抽象
- 其实之上是一个分布式的 SQL 引擎
什么是 Hive
- 数据仓库，能使用 SQL 读取、写入和管理存在于分布式存储架构上的大数据集
- 结构可以映射到已经存储的数据上
- 用户连接 Hive 可以使用命令行工具和 JDBC 驱动
两者的区别
都支持ThriftServer服务，为JDBC提供解决方案，区别如下：
Spark SQL
- 是Spark的一个库文件
- Spark SQL 元数据可有可无
- Spark SQL 中 schema 是自动推断的
- 支持标准 SQL 语句，也支持 HQL 语句等
- 从开发角度来讲，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
Hive
- 是一个框架
- 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
- 只支持 HQL 语句
Hive：处理海量数据，比如一个月、一个季度、一年的数据量，依然可以处理，虽然很慢；
Spark SQL：这种情况下 Spark SQL 不支持，无法处理；
参考文章：
https://blog.csdn.net/weixin_44196083/article/details/92404776
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