1.什么是spark-sql？
- spark-sql 不是sql，它是spark提供的处理结构化数据的框架，不仅仅是一个sql框架，还支持DataFrame和DataSet
- hive on spark 是hive提供的以spark作为计算引擎的计算框架，类似的框架还有hive on tez， mr等，hive1.1版本开始提供的，目前不是稳定版本
2.DataFrame
- DataFrame是一个分布式集合，其中数据被组织为命名的列。它概念上等价于关系数据库中的表，但底层做了更多的优化。DataFrame可以从很多数据源构建，比如：已经存在的RDD、结构化文件、外部数据库、Hive表。
- DataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。与SchemaRDD的主要区别是：DataFrame不再直接继承自RDD，而是自己实现了RDD的绝大多数功能。你仍旧可以在DataFrame上调用.rdd方法将其转换为一个RDD。RDD可看作是分布式的对象的集合，Spark并不知道对象的详细模式信息，DataFrame可看作是分布式的Row对象的集合，其提供了由列组成的详细模式信息，使得Spark SQL可以进行某些形式的执行优化。
- 支持scala，java，python，R；
- 在java和scala中DataFrame = DataSet[Row]；
- DataFrame和普通的RDD的逻辑框架区别如下所示：
二者对比：
- DataFrame有shcema （所以是shcemaRDD）
- DataFrame用了压缩 + 列式存储
- DataFrame不仅比RDD有更加丰富的算子，更重要的是它可以进行执行计划优化(得益于Catalyst SQL解析器)，另外Tungsten项目给DataFrame的执行效率带来了很大提升(不过Tungsten优化也可能在后续开发中加入到RDD API中)。
- 但是在有些情况下RDD可以表达的逻辑用DataFrame无法表达，所以后续提出了Dataset API，Dataset结合了RDD和DataFrame的好处。
3.DataSet
- 分布式数据集，scala和java支持的较好，python支持的一般（慎用）
- Dataset是Spark 1.6新添加的一个实验性接口，其目的是想结合RDD的好处(强类型(这意味着可以在编译时进行类型安全检查)、可以使用强大的lambda函数)和Spark SQL的优化执行引擎的好处。可以从JVM对象构造出Dataset，然后使用类似于RDD的函数式转换算子(map/flatMap/filter等)对其进行操作。
- Dataset通过Encoder实现了自定义的序列化格式，使得某些操作可以在无需解序列化的情况下直接进行。另外Dataset还进行了包括Tungsten优化在内的很多性能方面的优化。
- 实际上Dataset是包含了DataFrame的功能的，这样二者就出现了很大的冗余，故Spark 2.0将二者统一：保留Dataset API，把DataFrame表示为Dataset[Row]，即Dataset的子集。
4.spark sql 架构图：
根据架构图可知，任何语言的dataframe的同一个操作，底层的性能都一样，因为都转成logic plan
而rdd的操作是直接作用在jvm上执行，没有logic plan，所以不同语言底层的性能会有些差异
5.spark三大愿景
- write less code
- read less data
- les the optimizer to do hard work