与Apache Hive的兼容性#

Spark SQL 被设计成与Hive Metastore(元数据), SerDes 和UDFs兼容. 目前Spark SQL里的 Hive SerDes 和 UDFs 是基于Hive 1.2.1, 同时 Spark SQL 可以连接不同版本的Hive Metastore (从 0.12.0 到 1.2.1. 可以查看Interacting with Different Versions of Hive Metastore ).

在Hive数据仓库中部署Spark SQL#

Spark SQL Thrift JDBC 服务是设计成与现有的Hive设备是"开箱即用"的兼容。你不需要修改现有Hive的Metastore(元数据)或更改数据的位置或表的分区等。

Spark SQL支持的Hive特性#

Spark SQL支持绝大多数的Hive特性，例如：

• 支持的Hive查询语句，包括：

  • SELECT
  • GROUP BY
  • ORDER BY
  • CLUSTER BY
  • SORT BY

• 所有Hive运算符，包括

  • 比较操作符（=, ⇔, ==, <>, <, >, >=, <=, etc）
  • 算术运算符（+, -, *, /, %, etc）
  • 逻辑运算符（AND, &&, OR, ||, etc）
  • 复杂类型构造器
  • 数学函数（sign,ln,cos,etc）
  • 字符串函数（instr,length,printf,etc）

• 用户自定义函数（UDF）

• 用户自定义聚合函数（UDAF）

• 用户自定义序列化格式器（SerDes）

• 窗口函数

• Joins

  • JOIN
  • {LEFT|RIGHT|FULL} OUTER JOIN
  • LEFT SEMI JOIN
  • CROSS JOIN

• Unions

  • 子查询SELECT col FROM ( SELECT a + b AS col from t1) t2

• Sampling

• Explain

• 表分区，包括动态分区插入

• 视图

• 所有的Hive DDL函数，包括：

  • CREATE TABLE
  • CREATE TABLE AS SELECT
  • ALTER TABLE

• 大部分的Hive数据类型，包括：

  • TINYINT
  • SMALLINT
  • INT
  • BIGINT
  • BOOLEAN
  • FLOAT
  • DOUBLE
  • STRING
  • BINARY
  • TIMESTAMP
  • DATE
  • ARRAY<>
  • MAP<>
  • STRUCT<>

不支持的Hive功能#

下面是当前不支持的Hive特性，其中大部分特性在实际的Hive使用中很少用到。

主要Hive特性

• Tables with buckets：bucket是在一个Hive表分区内进行hash分区。Spark SQL当前不支持。

底层Hive特性

• UNION type
• Unique join
• Column statistics collecting：当期Spark SQL不支持扫描收集列统计信息，只支持填充Hive Metastore的sizeInBytes列。

Hive 输入/输出格式

• File format for CLI（命令行文件格式化）: 这个功能用于在CLI显示返回结果，Spark SQL只支持TextOutputFormat
• Hadoop archive（特殊的档案格式）

Hive优化
部分Hive优化还没有添加到Spark中。没有添加的Hive优化（比如索引）对Spark SQL这种in-memory计算模型来说不是特别重要。下列Hive优化将在后续Spark SQL版本中慢慢添加。

• 块级别位图索引和虚拟列（用于建立索引）
• 自动检测joins和groupbys的reducer数量：当前Spark SQL中需要使用“ SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks]; ”控制post-shuffle的并行度，不能自动检测。
• 仅元数据查询：对于可以通过仅使用元数据就能完成的查询，当前Spark SQL还是需要启动任务来计算结果。
• 数据倾斜标记：当前Spark SQL不遵循Hive中的数据倾斜标记
• jion中STREAMTABLE提示：当前Spark SQL不遵循STREAMTABLE提示
• 为查询结果合并多个小文件：如果查询结果包含多个小文件，Hive能合并小文件为几个大文件，避免HDFS Metadata溢出。当前Spark SQL不支持这个功能。