第56课：SparkSQL和DataFrame的本质-创新互联

一、Spark SQL与Dataframe

Spark SQL之所以是除Spark core以外大和最受关注的组件的原因：

a） 能处理一切存储介质和各种格式的数据（你同时可以方便的扩展Spark SQL的功能来支持更多的数据类型，例如KUDO）

b）Spark SQL 把数据仓库的计算能力推向了一个新的高度。不仅是无敌的计算速度（Spark SQL比Shark快了一个数量级，Shark比Hive快了一个数量级），尤其是在tungsten成熟以后会更加无可匹敌。更为重要的是把数据仓库的计算复杂度推向了历史新高度（Spark后续推出的Dataframe可以让数据仓库直接使用机器学习、图计算等算法库来对数据仓库进行深度数据价值的挖掘）。

c）Spark SQL（Dataframe，DataSet）不仅是数据仓库的引擎，同时也是数据挖掘的引擎，更为重要的是Spark SQL是科学计算和分析的引擎。

d）后来的DataFrame让Spark SQL一举成为大数据计算引擎的技术上的霸主（尤其是在钨丝计划的强力支持下）。

e) Hive+Spark SQL+DataFrame

 1） Hive负责廉价的数据存储

 2) Spark SQL 负责高速的计算

 3）DataFrame 负责复杂的数据挖掘

二、DataFrame与RDD

a）R和Python中都有DataFrame，Spark中的DataFrame从形式上看，大的不同点就是其天生是分布式的；你可以简单的认为DataFrame是一个分布式的Table，形式如下：

而RDD的形式如下：

RDD不知道数据行的属性，而DataFrame知道数据的列信息

b）RDD和DataFrame的根本差异

 RDD以record为基本单位，Spark在处理RDD时无法优化RDD的内部细节，所以也就无法进行更深入的优化，这极大的限制了Spark SQL的性能。

 DataFrame中包含了每个record的metadata信息，也就是说DataFrame优化时基于列内部优化，而不像RDD基于行进行优化。

三、Spark企业级最佳实践

阶段1 文件系统+C语言处理

阶段2 JavaEE + 传统数据库（扩展性太差，不支持分布式。即便有部分数据库支持分布式，但是因为事务一致性的关系，速度非常慢）

阶段3 Hive hive的计算能力有限，速度非常慢。

阶段4 Hive转向Hive+Spark SQL

阶段5 Hive+Spark SQL+DataFrame

阶段6 Hive+Spark SQL+DataFrame+DataSet

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