sparkSQL1.1入门之十：总结

回顾一下，在前面几章中，就sparkSQL1.1.0基本概念、运行架构、基本操作和实用工具做了基本介绍。

基本概念：

SchemaRDD
- Rule
- Tree
- LogicPlan
- Parser
- Analyzer
- Optimizer
- SparkPlan
运行架构：
- sqlContext运行架构
- hiveContext运行架构
基本操作
- 原生RDD的操作
- parquet文件的操作
- json文件的操作
- hive数据的操作
- 和其他spark组件混合使用
实用工具
- hive/console的操作
- CLI的配置和操作
- ThriftServer的配置和操作

由于时间仓促，有很多地方来不及详细，特别是第三章和第九章；另外还有一些新的特性没有介绍，比如列存储的实现过程、CODEGEN的源码分析等，将在后续的版本逐步完善。

从总体上来说，由于CLI的引入，使得sparkSQL1.1.0在易用性方面得到了极大地提高；而ThriftServer的引入，方便了开发者对基于SparkSQL的应用程序开发；hive/console的引入，极大地方面了开发者对sparkSQL源码的修改和调试；还有json数据的引入，不但扩充了sparkSQL的数据来源，同时对嵌套数据开始做了尝试。从Spark1.1.0开始，sparkSQL逐渐开始像是一个产品了，而不像spark1.0.0，感觉像是一个测试品。当然，由于sparkSQL项目的启动时间比较晚，到现在为止还不到一年，在很多方面还存在着不足：

SQL-92语法的支持度，sparkSQL使用了一个简单的SQL语法解析器，对于一些复杂的语法没办法解析，比如三个表进行join的时候，不能一次性join，而要通过两两join后再join一次；
cost model ，虽然sparkSQL的catalyst在最初设计的时候就考虑到了cost model，但在现在的版本还没有引入。我们相信，未来引入cost model之后，sparkSQL的性能将得到进一步地提升；
并发性能，从impala得到的信息，sparkSQL的并发性能和impala相比，还是有不少的差距，这将是sparkSQL的一个发展方向。