sparkSQL1.1对数据的查询分成了2个分支：sqlContext 和 hiveContext。
在sqlContext中，sparkSQL可以使用SQL-92语法对定义的表进行查询，表的源数据可以来自：
- RDD
- parquet文件
- json文件
在hiveContext中，sparkSQL可以使用HQL语法，对hive数据进行查询，sparkSQL1.1支持hive0.12的HQL语法；如果遇上不支持的语法，用户可以通过更改配置切换到sql语法。笔者猜测，从spark1.1开始，将打开sqlContext和hiveContext之间的壁垒，混用sqlContext和hiveContext中定义的表。本文因时间关系，尚未对该特性做测试，等spark1.1正式版发布，再专门讨论一下这个问题。另外，在hiveContext中，hql()将被弃用，sql()将代替hql()来提交查询语句。
为了方便演示，我们在spark-shell里面进行下列演示，并加以说明。首先，启动spark集群，然后在客户端wy上启动spark-shell：
bin/spark-shell --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g
1：sqlContext基础应用
sqlContext先将外部读入的数据转换成SchemaRDD，然后注册成表，才能进行表的操作。要使用sqlContext，首先要引入sqlContext库及其隐式函数：
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext._
1.1：RDD
要将RDD转换成sqlContext中的table，首先要定义case class，在RDD的transform过程中使用case class可以隐式转化成SchemaRDD，然后再使用registerAsTable注册成表。注册成表后就可以在sqlContext对表进行操作，如select 、insert、join等。注意，case class可以是嵌套的，也可以使用类似Sequences 或 Arrays之类复杂的数据类型。
下面的例子是定义一个符合数据文件/sparksql/people.txt类型的case clase（Person），然后将数据文件读入后隐式转换成SchemaRDD：people，并将people在sqlContext中注册成表rddTable，最后对表进行查询，找出年纪在13-19岁之间的人名。
/sparksql/people.txt的内容有3行：
运行下列代码：
//RDD演示
case class Person(name:String,age:Int)
val rddpeople=sc.textFile("/sparksql/people.txt").map(_.split(",")).map(p=>Person(p(0),p(1).trim.toInt))
rddpeople.registerAsTable("rddTable")
sqlContext.sql("SELECT name FROM rddTable WHERE age >= 13 AND age <= 19").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
运行结果：
1.2：parquet文件
同样得，sqlContext可以读取parquet文件，由于parquet文件中保留了schema的信息，所以不需要使用case class来隐式转换。sqlContext读入parquet文件后直接转换成SchemaRDD，也可以将SchemaRDD保存成parquet文件格式。
我们先将上面建立的SchemaRDD：people保存成parquet文件：
rddpeople.saveAsParquetFile("/sparksql/people.parquet")
运行后/sparksql/目录下就多出了一个名称为people.parquet的目录：
然后，将people.parquet读入，注册成表parquetTable，查询年纪大于25岁的人名：
//parquet演示
val parquetpeople = sqlContext.parquetFile("/sparksql/people.parquet")
parquetpeople.registerAsTable("parquetTable")
sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetTable WHERE age >= 25").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
运行结果：
1.3：json文件
sparkSQL1.1开始提供对json文件格式的支持，这意味着开发者可以使用更多的数据源，如鼎鼎大名的NOSQL数据库MongDB等。sqlContext可以从jsonFile或jsonRDD获取schema信息，来构建SchemaRDD，注册成表后就可以使用。
- jsonFile - 加载JSON文件目录中的数据，文件的每一行是一个JSON对象。
- jsonRdd - 从现有的RDD加载数据，其中RDD的每个元素包含一个JSON对象的字符串。
下面的例子读入一个json文件/sparksql/people.json，注册成jsonTable，并查询年纪大于25岁的人名。
/sparksql/people.json的内容：
运行下面代码：
//json演示
val jsonpeople = sqlContext.jsonFile("/sparksql/people.json")
jsonpeople.registerAsTable("jsonTable")
sqlContext.sql("SELECT name FROM jsonTable WHERE age >= 25").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
运行结果：
</pre><img src="http://img.blog.csdn.net/20140910090615849?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYm9va19tbWlja3k=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /></div><div style="line-height: 28px; font-family: 'Hiragino Sans GB W3', 'Hiragino Sans GB', Arial, Helvetica, simsun, 宋体; font-size: 16px;">2：hiveContext基础应用</div><div style="line-height: 28px; font-family: 'Hiragino Sans GB W3', 'Hiragino Sans GB', Arial, Helvetica, simsun, 宋体; font-size: 16px;"> 使用hiveContext之前首先要确认以下两点：</div><div style="line-height: 28px; font-family: 'Hiragino Sans GB W3', 'Hiragino Sans GB', Arial, Helvetica, simsun, 宋体; font-size: 16px;"><ul style="margin: 5px 0px 5px 40px; padding: 0px;"><li>使用的Spark是支持hive</li><li>hive的配置文件hive-site.xml已经存在conf目录中</li></ul> 前者可以查看lib目录下是否存在以datanucleus开头的3个JAR来确定，后者注意是否在hive-site.xml里配置了uris来访问hive metastore。</div><div style="line-height: 28px; font-family: 'Hiragino Sans GB W3', 'Hiragino Sans GB', Arial, Helvetica, simsun, 宋体; font-size: 16px;"><div></div><div>要使用hiveContext，需要先构建hiveContext：</div><div><pre name="code" class="html">val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
然后就可以对hive数据进行操作了，下面我们将使用hive中的销售数据（第五小结中的hive数据），首先切换数据库到saledata并查看有几个表：
hiveContext.sql("use saledata")
hiveContext.sql("show tables").collect().foreach(println)
可以看到有在第五小节定义的3个表：
现在查询一下所有订单中每年的销售单数、销售总额：
//所有订单中每年的销售单数、销售总额
//三个表连接后以count(distinct a.ordernumber)计销售单数，sum(b.amount)计销售总额
hiveContext.sql("select c.theyear,count(distinct a.ordernumber),sum(b.amount) from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear").collect().foreach(println)
运行结果：
再做一个稍微复杂点的查询，求出所有订单每年最大金额订单的销售额：
/************************
所有订单每年最大金额订单的销售额:
第一步，先求出每份订单的销售额以其发生时间
select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber
第二步，以第一步的查询作为子表，和表tblDate连接，求出每年最大金额订单的销售额
select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbldate c join (select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail 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
*************************/
hiveContext.sql("select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbldate c join (select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail 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").collect().foreach(println)
运行结果：
最后做一个更复杂的查询，求出所有订单中每年最畅销货品：
/************************
所有订单中每年最畅销货品：
第一步：求出每年每个货品的销售金额
select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid
第二步：求出每年单品销售的最大金额
select d.theyear,max(d.sumofamount) as maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) d group by d.theyear
第三步：求出每年与销售额最大相符的货品就是最畅销货品
select distinct e.theyear,e.itemid,f.maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) e join (select d.theyear,max(d.sumofamount) as maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) d group by d.theyear) f on (e.theyear=f.theyear and e.sumofamount=f.maxofamount) order by e.theyear
*************************/
hiveContext.sql("select distinct e.theyear,e.itemid,f.maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) e join (select d.theyear,max(d.sumofamount) as maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) d group by d.theyear) f on (e.theyear=f.theyear and e.sumofamount=f.maxofamount) order by e.theyear").collect().foreach(println)
运行结果：
3：混合使用
在sqlContext和hiveContext中各自来源于不同数据源的表可以混用，但是sqlContext和hiveContext之间目前尚不能混合使用。
sqlContext中混合使用：
//sqlContext中混合使用
//sqlContext中来自rdd的表rddTable和来自parquet文件的表parquetTable混合使用
sqlContext.sql("select a.name,a.age,b.age from rddTable a join parquetTable b on a.name=b.name").collect().foreach(println)
运行结果：
hiveContext中混合使用：
//hiveContext中混合使用
//创建一个hiveTable，并将数据加载，注意people.txt第二列有空格，所以age取string类型
hiveContext.sql("CREATE TABLE hiveTable(name string,age string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ")
hiveContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/mmicky/mboo/MyClass/doc/sparkSQL/data/people.txt' INTO TABLE hiveTable")
//创建一个源自parquet文件的表parquetTable2，然后和hiveTable混合使用
hiveContext.parquetFile("/sparksql/people.parquet").registerAsTable("parquetTable2")
hiveContext.sql("select a.name,a.age,b.age from hiveTable a join parquetTable2 b on a.name=b.name").collect().foreach(println)
运行结果：
但是sqlContext中定义的表不能和hiveContext中定义的表混合使用。
4：缓存之使用
sparkSQL的cache可以使用两种方法来实现：
- cacheTable()方法
- CACHE TABLE命令
千万不要先使用cache SchemaRDD，然后registerAsTable ；使用RDD的cache()将使用原生态的cache，而不是针对SQL优化后的内存列存储。看看cacheTable的源代码：
在默认的情况下，内存列存储的压缩功能是关闭的，要使用压缩功能需要配置变量COMPRESS_CACHED。
在sqlContext里可以如下使用cache：
//sqlContext的cache使用
sqlContext.cacheTable("rddTable")
sqlContext.sql("SELECT name FROM rddTable WHERE age >= 13 AND age <= 19").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
sqlContext.sql("CACHE TABLE parquetTable")
sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetTable WHERE age >= 13 AND age <= 19").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
观察webUI，可以看到cache的信息。（注意cache是lazy的，要有action才会实现；uncache是eager的，可以立即实现）
使用如下命令可以取消cache：
sqlContext.uncacheTable("rddTable")
sqlContext.sql("UNCACHE TABLE parquetTable")
同样的，在hiveContext也可以使用上面的方法cache或uncache。
5：DSL之使用
sparkSQL除了支持HiveQL和SQL-92语法外，还支持DSL（Domain Specific Language）。在DSL中，使用scala符号‘+标示符表示基础表中的列，spark的execution engine会将这些标示符隐式转换成表达式。另外可以在API中找到很多DSL相关的方法，如where()、select()、limit()等等，详细资料可以查看catalyst模块中的dsl子模块，下面为其中定义几种常用方法：
关于DSL的使用，随便举个例子，结合DSL方法，很容易上手：
//DSL演示
val teenagers_dsl = rddpeople.where('age >= 10).where('age <= 19).select('name)
teenagers_dsl.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
6：Tips
上面介绍了sparkSQL的基础应用，sparkSQL还在高速发展中，存在者不少缺陷，如：
- scala2.10.4本身对case class有22列的限制，在使用RDD数据源的时候就会造成不方便；
- sqlContext中3个表不能同时join，需要两两join后再join一次；
- sqlContext中不能直接使用values插入数据；
- 。。。
总的来说，hiveContext还是令人满意，sqlContext就有些差强人意了。另外，顺便提一句，在编写sqlContext应用程序的时候，case class要定义在object之外。
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