在2014年7月1日的Spark Summit上，Databricks宣布终止对Shark的开发，将重点放到Spark SQL上。Databricks表示，Spark SQL将涵盖Shark的所有特性，用户可以从Shark 0.9进行无缝的升级。
本次Databricks推广的Shark相关项目一共有两个，分别是Spark SQL和新的Hive on Spark（HIVE-7292），在介绍这两个项目之前，我们首先关注下被终止的项目Shark。
About Shark
Shark发布于3年前，那个时候，Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择，负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业。鉴于Hive的性能以及与Spark的兼容，Shark项目由此而生。
Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。
Shark的最大特性就是快和与Hive的完全兼容，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。
除去Spark本身的迭代计算，Shark速度快的原因还在于其本身的改造，比如：
终止Shark的原因
在会议上，Databricks表示，Shark更多是对Hive的改造，替换了Hive的物理执行引擎，因此会有一个很快的速度。然而，不容忽视的是，Shark继承了大量的Hive代码，因此给优化和维护带来了大量的麻烦。随着性能优化和先进分析整合的进一步加深，基于MapReduce设计的部分无疑成为了整个项目的瓶颈。
因此，为了更好的发展，给用户提供一个更好的体验，Databricks宣布终止Shark项目，从而将更多的精力放到Spark SQL上。
About Spark SQL
既然不是基于Hive，Spark SQL究竟有什么样的改变，这里我们不妨看向 张包峰的博客。Spark新发布的Spark SQL组件让Spark对SQL有了别样于Shark基于Hive的支持。参考官方手册，具体分三部分：
第一点对SQL的支持主要依赖了Catalyst这个新的查询优化框架（下面会给出一些Catalyst的简介），在把SQL解析成逻辑执行计划之后，利用Catalyst包里的一些类和接口，执行了一些简单的执行计划优化，最后变成RDD的计算。虽然目前的SQL解析器比较简单，执行计划的优化比较通配，还有些参考价值，所以看了下这块代码。目前这个PR在昨天已经merge进了主干，可以在SQL模块里看到这部分实现，还有catalyst模块看到Catalyst的代码。下面会具体介绍Spark SQL模块的实现。
第二点对Parquet的支持不关注，因为我们的应用场景里不会使用Parquet这样的列存储，适用场景不一样。
第三点对Hive的这种结合方式，没有什么核心的进展。与Shark相比，Shark依赖Hive的Metastore，解析器等能把hql执行变成Spark上的计算，而Hive的现在这种结合方式与代码里引入Hive包执行hql没什么本质区别，只是把hive hql的数据与RDD的打通这种交互做得更友好了。
About HIVE-7292
HIVE-7292更像是Spark SQL成为标准SQL on Spark项目的补充，首先它是一个Hive on Spark Project，旨在服务已有Hive投入的机构，这个项目将Spark作为一个替代执行引擎提供给Hive，从而为这些机构提供一个迁往Spark的途径，提供一个更流畅的Hive体验。（文/仲浩 审校/魏伟）
免费订阅“CSDN云计算”微信公众号，实时掌握第一手云中消息！
CSDN作为国内最专业的云计算服务平台，提供云计算、大数据、虚拟化、数据中心、OpenStack、CloudStack、Hadoop、Spark、机器学习、智能算法等相关云计算观点，云计算技术，云计算平台，云计算实践，云计算产业资讯等服务。
程序员人生，我编程，我富裕，记住wfuyu网，php教程，php学习，php手册，CMS模版制作
声明：本站大部分内容是作者原创，少部分收集于互联网供大家一起学习，原版权很多不明，如有侵权请联系本站，谢谢！
粤ICP备14040726号-1 2015-2020 程序员人生 版权所有
