不多说，直接上干货！
Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能，类似于Shark在整个生态系统的角色，它们可以统称为SQL on Spark。 之前，Shark的查询编译和优化器依赖于Hive，使得Shark不得不维护一套Hive分支，而Spark SQL使用Catalyst做查询解析和优化器，并在底层使用Spark作为执行引擎实现SQL的Operator。 用户可以在Spark上直接书写SQL，相当于为Spark扩充了一套SQL算子，这无疑更加丰富了Spark的算子和功能，同时Spark SQL不断兼容不同的持久化存储（如HDFS、 Hive等），为其发展奠定广阔的空间。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723919.html，如需转载请自行联系原作者
