Q1:Spark SQL和Shark有啥区别？
Shark需要依赖于Hadoop上Hive去做SQL语句的解析和分析Spark，而SQL是主要依赖了Catalyst这个新的查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，利用Catalyst包里的一些类和接口，执行了一些简单的执行计划优化，最后变成RDD的计算；
Databricks表示，Shark更多是对Hive的改造，替换了Hive的物理执行引擎，因此会有一个很快的速度。然而，不容忽视的是，Shark继承了大，量的Hive代码，因此给优化和维护带来了大量的麻烦。随着性能优化和先进分析整合的进一步加深，基于MapReduce设计的部分无疑成为了整个项目的瓶颈；
Spark新发布的Spark SQL组件让Spark对SQL有了别样于Shark基于Hive的支持：
l 其一，能在Scala代码里写SQL，支持简单的SQL语法检查，能把RDD指定为Table存储起来。此外支持部分SQL语法的DSL。
l 其二，支持Parquet文件的读写，且保留Schema。
l 其三，能在Scala代码里访问Hive元数据，能执行Hive语句，并且把结果取回作为RDD使用。
Q2:Spark SQL会提供JDBC吗？
Spark官方指出：“Spark SQL includes a server mode with industry standard JDBC and ODBC connectivity.”；
Jdbc support branchis under going。
Q3:执行Task不是还要跟Driver交互吗？
执行Task时要和Driver交互，动态的向Driver报告执行情况。
Q4:对于RDD上的数据如何取出来供外部程序使用？
使用save等方法保存在HDFS之上；
然后通过Sqoop等工具到处到MySQL等数据库供外部使用；
也可以保存在HBase之上。
Q5:Spark官网上说Spark SQL不是很强大，还说建议大家复查查询的时候还是使用Hive。
Spark 1.0和1.0.1版本复杂的查询需要使用Hive；
随着Spark版本的更新，可以做任何复杂度的查询。
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原文：http://www.cnblogs.com/spark-china/p/3865387.html