Spark1.0出来了，变化还是挺大的，文档比以前齐全了，RDD支持的操作比以前多了一些，Spark on
yarn功能我居然跑通了。但是最最重要的就是多了一个Spark
SQL的功能，它能对RDD进行Sql操作，目前它只是一个alpha版本，喜欢尝鲜的同志们进来看看吧，下面是它的官网的翻译。
Spark
SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scaca中的关系型查询表达式。它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD，它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数据类型，它就像是关系型数据库里面的一张表。它可以从原有的RDD创建，也可以是Parquet文件，最重要的是它可以支持用HiveQL从hive里面读取数据。
下面是一些案例，可以在Spark shell当中运行。
首先我们要创建一个熟悉的Context，熟悉spark的人都知道吧，有了Context我们才可以进行各种操作。
val sc: SparkContext // 已经存在的SparkContext
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)import sqlContext._
Running SQL on RDDs
Spark SQL支持的一种表的类型是Scala的case class，case class定义了表的类型，下面是例子：
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext._// case class在Scala 2.10里面最多支持22个列，，为了突破这个现实，最好是定义一个类实现Product接口
case class Person(name: String, age: Int)// 为Person的对象创建一个RDD，然后注册成一张表
val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))
people.registerAsTable("people")// 直接写sql吧，这个方法是sqlContext提供的
val teenagers = sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")// teenagers是SchemaRDDs类型，它支持所有普通的RDD操作
teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
从上面这个方法来看，不是很好用，一个表好几十个字段，我就得一个一个的去赋值，它现在支持的操作都是很简单的操作，想要实现复杂的操作可以具体去看HiveContext提供的HiveQL。
Using Parquet
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext._val people: RDD[Person] = ... // 同上面的例子.
// 这个RDD已经隐式转换成一个SchemaRDD, 允许它存储成Parquet格式.
people.saveAsParquetFile("people.parquet")// 从上面创建的文件里面读取，加载一个Parquet文件的结果也是一种JavaSchemaRDD.
val parquetFile = sqlContext.parquetFile("people.parquet")//注册成表，然后使用
parquetFile.registerAsTable("parquetFile")
val teenagers = sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age >= 13 AND age <= 19")
teenagers.collect().foreach(println)
Writing
Language-Integrated Relational Queries
目前这个功能只是在Scala里面支持，挺鸡肋的一个功能
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext._
val people: RDD[Person] = ... // 同前面的例子.// 和后面这个语句是一样的 ‘SELECT name FROM people WHERE age >= 10 AND age <= 19‘
val teenagers = people.where(‘age >= 10).where(‘age <= 19).select(‘name)
Hive Support
这下面的才是高潮，它可以从hive里面取数据。但是hive的依赖太多了，默认Spark
assembly是没带这些依赖的，需要我们运行SPARK_HIVE=true sbt/sbt
assembly/assembly重新编译，或者用maven的时候添加-Phive参数，它会重新编译出来一个hive assembly的jar包，然后需要把这个jar包放到所有的节点上。另外还需要把hive-site.xml放到conf目录下。没进行hive部署的话，下面的例子也可以用LocalHiveContext来代替HiveContext。
val sc: SparkContext // 已经存在的SparkContext
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)// 引入这个Context，然后就会给所有的sql语句进行隐式转换
import hiveContext._hql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
hql("LOAD DATA LOCAL INPATH ‘examples/src/main/resources/kv1.txt‘ INTO TABLE src")// 使用HiveQL查询
hql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)
这个功能看起来还挺像样，前面两个看起来就像渣一样，没劲儿，不知道为什么不自带那些依赖，还要我们再编译一下，但是我下的那个版本运行的时候提示我已经编译包括了hive的。尼玛，真恶心。