SparkSQL的前身是Shark，給熟悉RDBMS但又不了解MapReduce的技術人員提供快速上手的工具，Hive應運而生，它是當時唯一運作在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce計算過程中大量的中間磁盤落地過程消耗了大量的I/O，降低的運作效率，為了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具開始産生，其中表現較為突出的是：
l MapR的Drill
l Cloudera的Impala
l Shark
其中Shark是伯克利實驗室Spark生态環境的元件之一，它修改了下圖所示的右下角的記憶體管理、實體計劃、執行三個子產品，并使之能運作在Spark引擎上，進而使得SQL查詢的速度得到10-100倍的提升。
但是，随着Spark的發展，對于野心勃勃的Spark團隊來說，Shark對于Hive的太多依賴（如采用Hive的文法解析器、查詢優化器等等），制約了Spark的One Stack Rule Them All的既定方針，制約了Spark各個元件的互相內建，是以提出了SparkSQL項目。SparkSQL抛棄原有Shark的代碼，汲取了Shark的一些優點，如記憶體列存儲（In-Memory Columnar Storage）、Hive相容性等，重新開發了SparkSQL代碼；由于擺脫了對Hive的依賴性，SparkSQL無論在資料相容、性能優化、元件擴充方面都得到了極大的友善，真可謂“退一步，海闊天空”。
l資料相容方面 不但相容Hive，還可以從RDD、parquet檔案、JSON檔案中擷取資料，未來版本甚至支援擷取RDBMS資料以及cassandra等NOSQL資料；
l性能優化方面 除了采取In-Memory Columnar Storage、byte-code generation等優化技術外、将會引進Cost Model對查詢進行動态評估、擷取最佳實體計劃等等；
l元件擴充方面 無論是SQL的文法解析器、分析器還是優化器都可以重新定義，進行擴充。
2014年6月1日Shark項目和SparkSQL項目的主持人Reynold Xin宣布：停止對Shark的開發，團隊将所有資源放SparkSQL項目上，至此，Shark的發展畫上了句話，但也是以發展出兩個直線：SparkSQL和Hive on Spark。
其中SparkSQL作為Spark生态的一員繼續發展，而不再受限于Hive，隻是相容Hive；而Hive on Spark是一個Hive的發展計劃，該計劃将Spark作為Hive的底層引擎之一，也就是說，Hive将不再受限于一個引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。
Shark的出現，使得SQL-on-Hadoop的性能比Hive有了10-100倍的提高：
那麼，擺脫了Hive的限制，SparkSQL的性能又有怎麼樣的表現呢？雖然沒有Shark相對于Hive那樣矚目地性能提升，但也表現得非常優異：
為什麼SparkSQL的性能會得到怎麼大的提升呢？主要SparkSQL在下面幾點做了優化：
A：記憶體列存儲（In-Memory Columnar Storage）
SparkSQL的表資料在記憶體中存儲不是采用原生态的JVM對象存儲方式，而是采用記憶體列存儲，如下圖所示。
該存儲方式無論在空間占用量和讀取吞吐率上都占有很大優勢。
對于原生态的JVM對象存儲方式，每個對象通常要增加12-16位元組的額外開銷，對于一個270MB的TPC-H lineitem table資料，使用這種方式讀入記憶體，要使用970MB左右的記憶體空間（通常是2～5倍于原生資料空間）；另外，使用這種方式，每個資料記錄産生一個JVM對象，如果是大小為200B的資料記錄，32G的堆棧将産生1.6億個對象，這麼多的對象，對于GC來說，可能要消耗幾分鐘的時間來處理（JVM的垃圾收集時間與堆棧中的對象數量呈線性相關）。顯然這種記憶體存儲方式對于基于記憶體計算的Spark來說，很昂貴也負擔不起。
對于記憶體列存儲來說，将所有原生資料類型的列采用原生數組來存儲，将Hive支援的複雜資料類型（如array、map等）先序化後并接成一個位元組數組來存儲。這樣，每個列建立一個JVM對象，進而導緻可以快速的GC和緊湊的資料存儲；額外的，還可以使用低廉CPU開銷的高效壓縮方法（如字典編碼、行長度編碼等壓縮方法）降低記憶體開銷；更有趣的是，對于分析查詢中頻繁使用的聚合特定列，性能會得到很大的提高，原因就是這些列的資料放在一起，更容易讀入記憶體進行計算。
B：位元組碼生成技術（bytecode generation，即CG）
在資料庫查詢中有一個昂貴的操作是查詢語句中的表達式，主要是由于JVM的記憶體模型引起的。比如如下一個查詢：
SELECT a + b FROM table
在這個查詢裡，如果采用通用的SQL文法途徑去處理，會先生成一個表達式樹（有兩個節點的Add樹，參考後面章節），在實體處理這個表達式樹的時候，将會如圖所示的7個步驟：
1. 調用虛函數Add.eval()，需要确認Add兩邊的資料類型
2. 調用虛函數a.eval()，需要确認a的資料類型
3. 确定a的資料類型是Int，裝箱
4. 調用虛函數b.eval()，需要确認b的資料類型
5. 确定b的資料類型是Int，裝箱
6. 調用Int類型的Add
7. 傳回裝箱後的計算結果
其中多次涉及到虛函數的調用，虛函數的調用會打斷CPU的正常流水線處理，減緩執行。
Spark1.1.0在catalyst子產品的expressions增加了codegen子產品，如果使用動态位元組碼生成技術（配置spark.sql.codegen參數），SparkSQL在執行實體計劃的時候，對比對的表達式采用特定的代碼，動态編譯，然後運作。如上例子，比對到Add方法：
然後，通過調用，最終調用：
最終實作效果類似如下僞代碼：
val a: Int = inputRow.getInt(0)
val b: Int = inputRow.getInt(1)
val result: Int = a + b
resultRow.setInt(0, result)
對于Spark1.1.0，對SQL表達式都作了CG優化，具體可以參看codegen子產品。CG優化的實作主要還是依靠scala2.10的運作時放射機制（runtime reflection）。對于SQL查詢的CG優化，可以簡單地用下圖來表示：
C：Scala代碼優化
另外，SparkSQL在使用Scala編寫代碼的時候，盡量避免低效的、容易GC的代碼；盡管增加了編寫代碼的難度，但對于使用者來說，還是使用統一的接口，沒受到使用上的困難。下圖是一個Scala代碼優化的示意圖：
類似于關系型資料庫，SparkSQL也是語句也是由Projection（a1，a2，a3）、Data Source（tableA）、Filter（condition）組成，分别對應sql查詢過程中的Result、Data Source、Operation，也就是說SQL語句按Result-->Data Source-->Operation的次序來描述的。
當執行SparkSQL語句的順序為：
1.對讀入的SQL語句進行解析（Parse），分辨出SQL語句中哪些詞是關鍵詞（如SELECT、FROM、WHERE），哪些是表達式、哪些是Projection、哪些是Data Source等，進而判斷SQL語句是否規範；
2.将SQL語句和資料庫的資料字典（列、表、視圖等等）進行綁定（Bind），如果相關的Projection、Data Source等都是存在的話，就表示這個SQL語句是可以執行的；
3.一般的資料庫會提供幾個執行計劃，這些計劃一般都有運作統計資料，資料庫會在這些計劃中選擇一個最優計劃（Optimize）；
4.計劃執行（Execute），按Operation-->Data Source-->Result的次序來進行的，在執行過程有時候甚至不需要讀取實體表就可以傳回結果，比如重新運作剛運作過的SQL語句，可能直接從資料庫的緩沖池中擷取傳回結果。
SparkSQL對SQL語句的處理和關系型資料庫對SQL語句的處理采用了類似的方法，首先會将SQL語句進行解析（Parse），然後形成一個Tree，在後續的如綁定、優化等處理過程都是對Tree的操作，而操作的方法是采用Rule，通過模式比對，對不同類型的節點采用不同的操作。在整個sql語句的處理過程中，Tree和Rule互相配合，完成了解析、綁定（在SparkSQL中稱為Analysis）、優化、實體計劃等過程，最終生成可以執行的實體計劃。
l Tree的相關代碼定義在sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/trees
l Logical Plans、Expressions、Physical Operators都可以使用Tree表示
l Tree的具體操作是通過TreeNode來實作的
Ø SparkSQL定義了catalyst.trees的日志，通過這個日志可以形象的表示出樹的結構
Ø TreeNode可以使用scala的集合操作方法（如foreach, map, flatMap, collect等）進行操作
Ø 有了TreeNode，通過Tree中各個TreeNode之間的關系，可以對Tree進行周遊操作，如使用transformDown、transformUp将Rule應用到給定的樹段，然後用結果替代舊的樹段；也可以使用transformChildrenDown、transformChildrenUp對一個給定的節點進行操作，通過疊代将Rule應用到該節點以及子節點。
l TreeNode可以細分成三種類型的Node：
Ø UnaryNode 一進制節點，即隻有一個子節點。如Limit、Filter操作
Ø BinaryNode 二進制節點，即有左右子節點的二叉節點。如Jion、Union操作
Ø LeafNode 葉子節點，沒有子節點的節點。主要使用者指令類操作，如SetCommand
l Rule的相關代碼定義在sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/rules
l Rule在SparkSQL的Analyzer、Optimizer、SparkPlan等各個元件中都有應用到
l Rule是一個抽象類，具體的Rule實作是通過RuleExecutor完成
l Rule通過定義batch和batchs，可以簡便的、子產品化地對Tree進行transform操作
l Rule通過定義Once和FixedPoint，可以對Tree進行一次操作或多次操作（如對某些Tree進行多次疊代操作的時候，達到FixedPoint次數疊代或達到前後兩次的樹結構沒變化才停止操作，具體參看RuleExecutor.apply）
SparkSQL有兩個分支，sqlContext和hiveContext，sqlContext現在隻支援SQL文法解析器（SQL-92文法）；hiveContext現在支援SQL文法解析器和hivesql文法解析器，預設為hiveSQL文法解析器，使用者可以通過配置切換成SQL文法解析器，來運作hiveSQL不支援的文法，
sqlContext總的一個過程如下圖所示：
1.SQL語句經過SqlParse解析成UnresolvedLogicalPlan；
2.使用analyzer結合資料資料字典（catalog）進行綁定，生成resolvedLogicalPlan；
3.使用optimizer對resolvedLogicalPlan進行優化，生成optimizedLogicalPlan；
4.使用SparkPlan将LogicalPlan轉換成PhysicalPlan；
5.使用prepareForExecution()将PhysicalPlan轉換成可執行實體計劃；
6.使用execute()執行可執行實體計劃；
7.生成SchemaRDD。
在整個運作過程中涉及到多個SparkSQL的元件，如SqlParse、analyzer、optimizer、SparkPlan等等
hiveContext總的一個過程如下圖所示：
1.SQL語句經過HiveQl.parseSql解析成Unresolved LogicalPlan，在這個解析過程中對hiveql語句使用getAst()擷取AST樹，然後再進行解析；
2.使用analyzer結合資料hive源資料Metastore（新的catalog）進行綁定，生成resolved LogicalPlan；
3.使用optimizer對resolved LogicalPlan進行優化，生成optimized LogicalPlan，優化前使用了ExtractPythonUdfs(catalog.PreInsertionCasts(catalog.CreateTables(analyzed)))進行預處理；
4.使用hivePlanner将LogicalPlan轉換成PhysicalPlan；
7.執行後，使用map(_.copy)将結果導入SchemaRDD。
SparkSQL1.1總體上由四個子產品組成：core、catalyst、hive、hive-Thriftserver：
l core處理資料的輸入輸出，從不同的資料源擷取資料（RDD、Parquet、json等），将查詢結果輸出成schemaRDD；
l catalyst處理查詢語句的整個處理過程，包括解析、綁定、優化、實體計劃等，說其是優化器，還不如說是查詢引擎；
l hive對hive資料的處理
l hive-ThriftServer提供CLI和JDBC/ODBC接口
在這四個子產品中，catalyst處于最核心的部分，其性能優劣将影響整體的性能。由于發展時間尚短，還有很多不足的地方，但其插件式的設計，為未來的發展留下了很大的空間。下面是catalyst的一個設計圖：
其中虛線部分是以後版本要實作的功能，實線部分是已經實作的功能。從上圖看，catalyst主要的實作元件有：
lsqlParse，完成sql語句的文法解析功能，目前隻提供了一個簡單的sql解析器；
lAnalyzer，主要完成綁定工作，将不同來源的Unresolved LogicalPlan和資料中繼資料（如hive metastore、Schema catalog）進行綁定，生成resolved LogicalPlan；
loptimizer對resolved LogicalPlan進行優化，生成optimized LogicalPlan；
l Planner将LogicalPlan轉換成PhysicalPlan；
l CostModel，主要根據過去的性能統計資料，選擇最佳的實體執行計劃
這些元件的基本實作方法：
l 先将sql語句通過解析生成Tree，然後在不同階段使用不同的Rule應用到Tree上，通過轉換完成各個元件的功能。
l Analyzer使用Analysis Rules，配合資料中繼資料（如hive metastore、Schema catalog），完善Unresolved LogicalPlan的屬性而轉換成resolved LogicalPlan；
l optimizer使用Optimization Rules，對resolved LogicalPlan進行合并、列裁剪、過濾器下推等優化作業而轉換成optimized LogicalPlan；
l Planner使用Planning Strategies，對optimized LogicalPlan
CLI（Command-Line Interface，指令行界面）是指可在使用者提示符下鍵入可執行指令的界面，它通常不支援滑鼠，使用者通過鍵盤輸入指令，計算機接收到指令後予以執行。Spark CLI指的是使用指令界面直接輸入SQL指令，然後發送到Spark叢集進行執行，在界面中顯示運作過程和最終的結果。
Spark1.1相較于Spark1.0最大的差别就在于Spark1.1增加了Spark SQL CLI和ThriftServer，使得Hive使用者還有用慣了指令行的RDBMS資料庫管理者較容易地上手，真正意義上進入了SQL時代。
【注】Spark CLI和Spark Thrift Server實驗環境為第二課《Spark編譯與部署（下）--Spark編譯安裝》所搭建
l 主機作業系統：Windows 64位，雙核4線程，主頻2.2G，10G記憶體
l 虛拟軟體：VMware® Workstation 9.0.0 build-812388
l 虛拟機作業系統：CentOS 64位，單核
l 虛拟機運作環境：
Ø JDK：1.7.0_55 64位
Ø Hadoop：2.2.0（需要編譯為64位）
Ø Scala：2.11.4
Ø Spark：1.1.0（需要編譯）
Ø Hive：0.13.1
叢集包含三個節點，節點之間可以免密碼SSH通路，節點IP位址和主機名分布如下：
序号
IP位址
機器名
類型
核數/記憶體
使用者名
目錄
1
192.168.0.61
hadoop1
NN/DN/RM
Master/Worker
1核/3G
hadoop
/app 程式所在路徑
/app/scala-...
/app/hadoop
/app/complied
2
192.168.0.62
hadoop2
DN/NM/Worker
1核/2G
3
192.168.0.63
hadoop3
在運作Spark SQL CLI中需要使用到Hive Metastore，故需要在Spark中添加其uris。具體方法是在SPARK_HOME/conf目錄下建立hive-site.xml檔案，然後在該配置檔案中，添加hive.metastore.uris屬性，具體如下：
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://hadoop1:9083</value>
<description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description>
</property>
</configuration>
在使用Spark SQL CLI之前需要啟動Hive Metastore（如果資料存放在HDFS檔案系統，還需要啟動Hadoop的HDFS），使用如下指令可以使Hive Metastore啟動後運作在背景，可以通過jobs查詢：
$nohup hive --service metastore > metastore.log 2>&1 &
通過如下指令啟動Spark叢集和Spark SQL CLI：
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0
$sbin/start-all.sh
$bin/spark-sql --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 1g
在叢集監控頁面可以看到啟動了SparkSQL應用程式：
這時就可以使用HQL語句對Hive資料進行查詢，另外可以使用COMMAND，如使用set進行設定參數：預設情況下，SparkSQL Shuffle的時候是200個partition，可以使用如下指令修改該參數：
SET spark.sql.shuffle.partitions=20;
運作同一個查詢語句，參數改變後，Task（partition）的數量就由200變成了20。
通過bin/spark-sql --help可以檢視CLI指令參數：
其中[options] 是CLI啟動一個SparkSQL應用程式的參數，如果不設定--master的話，将在啟動spark-sql的機器以local方式運作，隻能通過http://機器名:4040進行監控；這部分參數，可以參照Spark1.0.0 應用程式部署工具spark-submit 的參數。
[cli option]是CLI的參數，通過這些參數CLI可以直接運作SQL檔案、進入指令行運作SQL指令等等，類似以前的Shark的用法。需要注意的是CLI不是使用JDBC連接配接，是以不能連接配接到ThriftServer；但可以配置conf/hive-site.xml連接配接到Hive的Metastore，然後對Hive資料進行查詢。
第一步 設定任務個數，在這裡修改為20個
spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20;
第二步 運作SQL語句
spark-sql>use hive;
spark-sql>select c.theyear,count(distinct a.ordernumber),sum(b.amount) from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;
第三步 檢視運作結果
第一步 執行SQL語句
第二步 執行結果
使用CLI執行結果如下：
spark-sql>select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbDate c join (select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber ) d on c.dateid=d.dateid group by c.theyear sort by c.theyear;
ThriftServer是一個JDBC/ODBC接口，使用者可以通過JDBC/ODBC連接配接ThriftServer來通路SparkSQL的資料。ThriftServer在啟動的時候，會啟動了一個SparkSQL的應用程式，而通過JDBC/ODBC連接配接進來的用戶端共同分享這個SparkSQL應用程式的資源，也就是說不同的使用者之間可以共享資料；ThriftServer啟動時還開啟一個偵聽器，等待JDBC用戶端的連接配接和送出查詢。是以，在配置ThriftServer的時候，至少要配置ThriftServer的主機名和端口，如果要使用Hive資料的話，還要提供Hive Metastore的uris。
第一步 建立hive-site.xml配置檔案
在$SPARK_HOME/conf目錄下修改hive-site.xml配置檔案（如果在Spark SQL CLI中已經添加，可以省略）：
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/conf
$sudo vi hive-site.xml
第二步 修改配置檔案
設定hadoop1為Metastore伺服器，hadoop2為Thrift Server伺服器，配置内容如下：
<configuration>
<name>hive.server2.thrift.min.worker.threads</name>
<value>5</value>
<description>Minimum number of Thrift worker threads</description>
<name>hive.server2.thrift.max.worker.threads</name>
<value>500</value>
<description>Maximum number of Thrift worker threads</description>
<name>hive.server2.thrift.port</name>
<value>10000</value>
<description>Port number of HiveServer2 Thrift interface. Can be overridden by setting $HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT</description>
<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
<value>hadoop2</value>
<description>Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift interface.Can be overridden by setting$HIVE_SERVER2_THRIFT_BIND_HOST</description>
</property>
在hadoop1節點中，在背景啟動Hive Metastore（如果資料存放在HDFS檔案系統，還需要啟動Hadoop的HDFS）：
在hadoop1節點啟動Spark叢集
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/sbin
$./start-all.sh
在hadoop2節點上進入SPARK_HOME/sbin目錄，使用如下指令啟動Thrift Server
$./start-thriftserver.sh --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 1g
注意：Thrift Server需要按照配置在hadoop2啟動！
使用sbin/start-thriftserver.sh --help可以檢視ThriftServer的指令參數：
$sbin/start-thriftserver.sh --help Usage: ./sbin/start-thriftserver [options] [thrift server options]
Thrift server options: Use value for given property
其中[options] 是Thrift Server啟動一個SparkSQL應用程式的參數，如果不設定--master的話，将在啟動Thrift Server的機器以local方式運作，隻能通過http://機器名:4040進行監控；這部分參數，可以參照Spark1.0.0 應用程式部署工具spark-submit 的參數。在叢集中提供Thrift Server的話，一定要配置master、executor-memory等參數。
[thrift server options]是Thrift Server的參數，可以使用-dproperty=value的格式來定義；在實際應用上，因為參數比較多，通常使用conf/hive-site.xml配置。
可以在任意節點啟動bin/beeline，用!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000連接配接ThriftServer，因為沒有采用權限管理，是以使用者名用運作bin/beeline的使用者hadoop，密碼為空：
$cd /app/hadoop/spark-1.1.0/bin
$./beeline
beeline>!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000
第一步 顯示hive資料庫所有表
beeline>show database;
beeline>use hive;
beeline>show tables;
第二步 建立表testThrift
beeline>create table testThrift(field1 String , field2 Int);
第三步 把tbStockDetail表中金額大于3000插入到testThrift表中
beeline>insert into table testThrift select ordernumber,amount from tbStockDetail where amount>3000;
beeline>select * from testThrift;
第四步 重新建立testThrift表中，把年度最大訂單插入該表中
beeline>drop table testThrift;
beeline>create table testThrift (field1 String , field2 Int);
beeline>insert into table testThrift select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbDate c join (select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber ) d on c.dateid=d.dateid group by c.theyear sort by c.theyear;
spark-sql>select c.theyear, count(distinct a.ordernumber) from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear;
Stage監控頁面：
檢視Details for Stage 28
spark-sql>select c.theyear,c.themonth,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbDate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,c.themonth order by sumofamount desc limit 10;
在其第一個Task中，從本地讀入資料
在後面的Task是從記憶體中擷取資料
第一步 緩存資料
beeline>cache table tbStock;
beeline>select count(*) from tbStock;
第二步 運作4.2.4中的“計算所有訂單月銷售額前十名”
本次計算劃給11.233秒，檢視webUI，資料已經緩存，緩存率為100%：
第三步 在另外節點再次運作
在hadoop3節點啟動bin/beeline，用!connect jdbc:hive2://hadoop2:10000連接配接ThriftServer，然後直接運作對tbStock計數（注意沒有進行資料庫的切換）：
用時0.343秒，再檢視webUI中的stage：
Locality Level是PROCESS，顯然是使用了緩存表。
從上可以看出，ThriftServer可以連接配接多個JDBC/ODBC用戶端，并互相之間可以共享資料。順便提一句，ThriftServer啟動後處于監聽狀态，使用者可以使用ctrl+c退出ThriftServer；而beeline的退出使用!q指令。
有了ThriftServer，開發人員可以非常友善的使用JDBC/ODBC來通路SparkSQL。下面是一個scala代碼，查詢表tbStockDetail，傳回amount>3000的單據号和交易金額：
第一步 在IDEA建立class6包和類JDBCofSparkSQL
參見《Spark程式設計模型（下）--IDEA搭建及實戰》在IDEA中建立class6包并建立類JDBCofSparkSQL。該類中查詢tbStockDetail金額大于3000的訂單：
package class6
import java.sql.DriverManager
object JDBCofSparkSQL {
def main(args: Array[String]) {
Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://hadoop2:10000/hive", "hadoop", "")
try {
val statement = conn.createStatement
val rs = statement.executeQuery("select ordernumber,amount from tbStockDetail where amount>3000")
while (rs.next) {
val ordernumber = rs.getString("ordernumber")
val amount = rs.getString("amount")
println("ordernumber = %s, amount = %s".format(ordernumber, amount))
}
} catch {
case e: Exception => e.printStackTrace
}
conn.close
}
}
第二步 檢視運作結果
在IDEA中可以觀察到，在運作日志視窗中沒有運作過程的日志，隻顯示查詢結果
第三步 檢視監控結果
從Spark監控界面中觀察到，該Job有一個編号為6的Stage，該Stage有2個Task，分别運作在hadoop1和hadoop2節點，擷取資料為NODE_LOCAL方式。
在hadoop2中觀察Thrift Server運作日志如下：
作者：石山園 出處：http://www.cnblogs.com/shishanyuan/
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