2014年9月11日，Spark1.1.0忽然之间发布。笔者立即下载、编译、部署了Spark1.1.0。关于Spark1.1的编译和部署，请参看笔者博客Spark1.1.0 源码编译和部署包生成 。
Spark1.1.0中变化较大是sparkSQL和MLlib，sparkSQL1.1.0主要的变动有：
- 增加了JDBC/ODBC Server（ThriftServer），用户可以在应用程序中连接到SparkSQL并使用其中的表和缓存表。
- 增加了对JSON文件的支持
- 增加了对parquet文件的本地优化
- 增加了支持将python、scala、java的lambda函数注册成UDF，并能在SQL中直接引用
- 引入了动态字节码生成技术（bytecode generation，即CG），明显地提升了复杂表达式求值查询的速率。
- 统一API接口，如sql()、SchemaRDD生成等。
- ......
下面分十个小节来介绍sparkSQL1.1.0的架构和使用，希望各位读者joy it！
第二节：sparkSQL架构 介绍catalyst，然后介绍sqlContext、hiveContext的运行架构及区别
第三节：sparkSQL组件之解析 介绍sparkSQL运行架构中的各个组件的功能和实现
第四节：深入了解sparkSQL之运行 使用hive/console更深入了解各种计划是如何生成的
第五节：测试环境之搭建 介绍后面章节将使用的环境搭建和测试数据
第六节：sparkSQL之基础应用 介绍sqlContext的RDD、Json、parquet使用以及hiveContext使用
第七节：ThriftServer和CLI 介绍TriftServer和CLI的使用，以及如何使用JDBC访问sparkSQL数据
第八节：sparkSQL之综合应用 介绍sparkSQL和MLlib、sparkSQL和GraphX结合使用
第九节：sparkSQL之调优 介绍CG、压缩、序化器、缓存之使用
第十节：总结
至于与hive的兼容性、具体的SQL语法以后有机会再介绍。
本篇为第一节，为什么sparkSQL？
1：sparkSQL的发展历程。
A：hive and shark
sparkSQL的前身是shark。在hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生，其中表现较为突出的是：
- MapR的Drill
- Cloudera的Impala
- Shark
其中Shark是伯克利实验室spark生态环境的组件之一，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。
但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于hive的太多依赖（如采用hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack rule them all的既定方针，制约了spark各个组件的相互集成，所以提出了sparkSQL项目。SparkSQL抛弃原有Shark的代码，汲取了Shark的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码；由于摆脱了对hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便，真可谓“退一步， 海阔天空”。
- 数据兼容方面 不但兼容hive，还可以从RDD、parquet文件、JSON文件中获取数据，未来版本甚至支持获取RDBMS数据以及cassandra等NOSQL数据
- 性能优化方面 除了采取In-Memory Columnar Storage、byte-code generation等优化技术外、将会引进Cost Model对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等
- 组件扩展方面 无论是SQL的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展
2014年6月1日，Shark项目和SparkSQL项目的主持人Reynold Xin宣布：停止对Shark的开发，团队将所有资源放sparkSQL项目上，至此，Shark的发展画上了句话，但也因此发展出两个直线：SparkSQL和hive on spark。
2：sparkSQL的性能
shark的出现，使得SQL-on-Hadoop的性能比hive有了10-100倍的提高：
A：内存列存储（In-Memory Columnar Storage）
sparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储，如下图所示。
对于原生态的JVM对象存储方式，每个对象通常要增加12-16字节的额外开销，对于一个270MB的TPC-H lineitem table数据，使用这种方式读入内存，要使用970MB左右的内存空间（通常是2～5倍于原生数据空间）；另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200B的数据记录，32G的堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关）。显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起。
对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。这样，每个列创建一个JVM对象，从而导致可以快速的GC和紧凑的数据存储；额外的，还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法（如字典编码、行长度编码等压缩方法）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。
B：字节码生成技术（bytecode generation，即CG）
在数据库查询中有一个昂贵的操作是查询语句中的表达式，主要是由于JVM的内存模型引起的。比如如下一个查询：
SELECT a + b FROM table
在这个查询里，如果采用通用的SQL语法途径去处理，会先生成一个表达式树（有两个节点的Add树，参考后面章节），在物理处理这个表达式树的时候，将会如图所示的7个步骤：
- 调用虚函数Add.eval()，需要确认Add两边的数据类型
- 调用虚函数a.eval()，需要确认a的数据类型
- 确定a的数据类型是Int，装箱
- 调用虚函数b.eval()，需要确认b的数据类型
- 确定b的数据类型是Int，装箱
- 调用Int类型的Add
- 返回装箱后的计算结果
其中多次涉及到虚函数的调用，虚函数的调用会打断CPU的正常流水线处理，减缓执行。
Spark1.1.0在catalyst模块的expressions增加了codegen模块，如果使用动态字节码生成技术（配置spark.sql.codegen参数），sparkSQL在执行物理计划的时候，对匹配的表达式采用特定的代码，动态编译，然后运行。如上例子，匹配到Add方法：
最终实现效果类似如下伪代码：
val a: Int = inputRow.getInt(0) val b: Int = inputRow.getInt(1) val result: Int = a + b resultRow.setInt(0, result)
对于Spark1.1.0，对SQL表达式都作了CG优化，具体可以参看codegen模块。CG优化的实现主要还是依靠scala2.10的运行时放射机制（runtime reflection）。对于SQL查询的CG优化，可以简单地用下图来表示：
C：scala代码优化
另外，sparkSQL在使用Scala编写代码的时候，尽量避免低效的、容易GC的代码；尽管增加了编写代码的难度，但对于用户来说，还是使用统一的接口，没受到使用上的困难。下图是一个scala代码优化的示意图：