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官方网址：http://spark.apache.org/、 http://spark.apache.org/sql/

回顾一下，如何使用Hive进行数据分析的，提供哪些方式交互分析？？？

方式一： 交互式命令行（CLI）

• bin/hive，编写SQL语句及DDL语句

方式二： 启动服务HiveServer2（Hive ThriftServer2)

• 将Hive当做一个服务启动(类似MySQL数据库，启动一个服务)，端口为10000
• 1）交互式命令行， bin/beeline， CDH 版本HIVE建议使用此种方式， CLI方式过时
• 2）JDBC/ODBC方式，类似MySQL中JDBC/ODBC方式

SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来，所以Hive提供的所有功能（数据分析交互式方式）
都支持，文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-distributed-sql-engine.html。

Spark SQL CLI

SparkSQL提供spark-sql命令，类似Hive中bin/hive命令，专门编写SQL分析，启动命令如下：

SPARK_HOME=/export/server/spark
${SPARK_HOME}/bin/spark-sql --master local[2] --conf spark.sql.shuffle.partitions=4
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编写SQL执行，截图如下：

此种方式， 目前企业使用较少， 主要使用下面所述ThriftServer服务，通过Beeline连接执行SQL。

ThriftServer JDBC/ODBC Server

Spark Thrift Server将Spark Applicaiton当做一个服务运行，提供Beeline客户端和JDBC方式访
问，与Hive中HiveServer2服务一样的。此种方式必须掌握：在企业中使用PySpark和SQL分析数据，
尤其针对数据分析行业。

Spark Thrift JDBC/ODBC Server 依赖于HiveServer2服务（依赖JAR包） ，所有要想使用此功
能， 在编译Spark源码时，支持Hive Thrift。

注意：启动Spark Thrift JDBC/ODBC Server时，不需要HiveServer2服务。

在$SPARK_HOME目录下的sbin目录，有相关的服务启动命令:

SPARK_HOME=/export/server/spark
$SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh \
--hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 \
--hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=node1 \
--master local[2]
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beeline 客户端

SparkSQL类似Hive提供beeline客户端命令行连接ThriftServer，启动命令如下：

/export/server/spark/bin/beeline
Beeline version 1.2.1.spark2 by Apache Hive
beeline> !connect jdbc:hive2://node1:10000
Connecting to jdbc:hive2://node1:10000
Enter username for jdbc:hive2://node1:10000: root
Enter password for jdbc:hive2://node1:10000: ****
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在实际大数据分析项目中，使用SparkSQL时，往往启动一个ThriftServer服务，分配较多资源
（Executor数目和内存、 CPU），不同的用户启动beeline客户端连接，编写SQL语句分析数据。

JDBC/ODBC 客户端

SparkSQL中提供类似JDBC/ODBC方式，连接Spark ThriftServer服务，执行SQL语句，首先添
加Maven依赖库：

<dependency>
	<groupId>org.apache.sparkgroupId>
	<artifactId>spark-hive-thriftserver_2.11artifactId>
	<version>2.4.5version>
dependency>
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参考文档： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-JDBC

测试数据：

-- 创建表
-- 雇员表EMP
create table IF NOT EXISTS db_hive.emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

-- 部门表DEPT
create table IF NOT EXISTS db_hive.dept(
deptno int,
dname string,
loc string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

-- 加载数据至表中
load data local inpath '/opt/datas/emp.txt' overwrite into table emp ;
load data local inpath '/opt/datas/dept.txt' overwrite into table dept ;
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dept.txt

10	ACCOUNTING	NEW YORK
20	RESEARCH	DALLAS
30	SALES	CHICAGO
40	OPERATIONS	BOSTON
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emp.txt

7369	SMITH	CLERK	7902	1980-12-17	800.00		20
7499	ALLEN	SALESMAN	7698	1981-2-20	1600.00	300.00	30
7521	WARD	SALESMAN	7698	1981-2-22	1250.00	500.00	30
7566	JONES	MANAGER	7839	1981-4-2	2975.00		20
7654	MARTIN	SALESMAN	7698	1981-9-28	1250.00	1400.00	30
7698	BLAKE	MANAGER	7839	1981-5-1	2850.00		30
7782	CLARK	MANAGER	7839	1981-6-9	2450.00		10
7788	SCOTT	ANALYST	7566	1987-4-19	3000.00		20
7839	KING	PRESIDENT		1981-11-17	5000.00		10
7844	TURNER	SALESMAN	7698	1981-9-8	1500.00	0.00	30
7876	ADAMS	CLERK	7788	1987-5-23	1100.00		20
7900	JAMES	CLERK	7698	1981-12-3	950.00		30
7902	FORD	ANALYST	7566	1981-12-3	3000.00		20
7934	MILLER	CLERK	7782	1982-1-23	1300.00		10
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范例演示： 采用JDBC方式读取Hive中db_hive.emp表的数据。

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement, ResultSet}

/**
 * SparkSQL 启动ThriftServer服务，通过JDBC方式访问数据分析查询
 * i). 通过Java JDBC的方式，来访问Thrift JDBC/ODBC server，调用Spark SQL，并直接查询Hive中的数据
 * ii). 通过Java JDBC的方式，必须通过HTTP传输协议发送thrift RPC消息， Thrift JDBC/ODBC server必须通过上面命
 * 令启动HTTP模式
 */
object SparkThriftJDBC {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 定义相关实例对象，未进行初始化
    var conn: Connection = null
    var pstmt: PreparedStatement = null
    var rs: ResultSet = null
    try {
      // TODO： a. 加载驱动类
      Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
      // TODO: b. 获取连接Connection
      conn = DriverManager.getConnection(
        "jdbc:hive2://node1:10000/db_hive",
        "root",
        "123456"
      )
      // TODO: c. 构建查询语句
      val sqlStr: String =
        """
          |select e.ename, e.sal, d.dname from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno
""".stripMargin
      pstmt = conn.prepareStatement(sqlStr)
      // TODO: d. 执行查询，获取结果
      rs = pstmt.executeQuery()
      // 打印查询结果
      while (rs.next()) {
        println(s"empno = ${rs.getInt(1)}, ename = ${rs.getString(2)}, sal = ${
          rs.getDouble(3
          )
        }, dname = ${rs.getString(4)}")
      }
    } catch {
      case e: Exception => e.printStackTrace()
    } finally {
      if (null != rs) rs.close()
      if (null != pstmt) pstmt.close()
      if (null != conn) conn.close()
    }
  }
}
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Catalyst 优化器

在SparkSQL系列-4、数据处理分析【案例：电影评分数据分析】中，运行应用程序代码， 通过WEB UI界面监控可以看
出， 无论使用DSL还是SQL， 构建Job的DAG图一样的， 性能是一样的，原因在于SparkSQL中引擎：Catalyst：将SQL和DSL转换为相同逻辑计划。

Spark SQL是Spark最新，技术最复杂的组件之一。它为SQL查询和新的DataFrame API
提供支持。 Spark SQL的核心是Catalyst优化器，它以一种新颖的方式利用高级编程语言功
能（例如Scala的模式匹配和quasiquotes）来构建可扩展的查询优化器。

SparkSQL的Catalyst优化器是整个SparkSQL pipeline的中间核心部分，其执行策略主要两方向：

• 基于规则优化/Rule Based Optimizer/RBO；
• 基于代价优化/Cost Based Optimizer/CBO；

从上图可见，无论是直接使用SQL语句还是使用 ataFrame，都会经过一些列步骤转换成DAG对RDD的操作。

Catalyst工作流程： SQL语句首先通过Parser模块被解析为语法树，此棵树称为Unresolved
Logical Plan； Unresolved Logical Plan通过Analyzer模块借助于数据元数据解析为Logical Plan；
此时再通过各种基于规则的Optimizer进行深入优化，得到Optimized Logical Plan； 优化后的逻辑
执行计划依然是逻辑的，需要将逻辑计划转化为Physical Plan。

核心三个点：

• 第一点、 Parser，第三方类库ANTLR实现。将sql字符串切分成Token,根据语义规则解析
  成一颗AST语法树；
• 第二点、 Analyzer， Unresolved Logical Plan，进行数据类型绑定和函数绑定；
• 第三点、 Optimizer，规则优化就是模式匹配满足特定规则的节点等价转换为另一颗语
  法树；