为什么说Spark SQL远远超越了MPP SQL

xman

　　

　　前言
　　这里说的并不是性能，因为我没尝试对比过(下文会有简单的说明)，而是尝试从某种更高一层次的的角度去看，为什么Spark SQL 是远远超越MPP  SQL的。
　　Spark SQL 和 MPP SQL 其实不在一个维度上。简而言之，
MPP SQL 是 Spark SQL 的一个子集
　　Spark SQL 成为了一种跨越领域的交互形态
　　MPP SQL 是 Spark SQL 的一个子集
　　MPP SQL 要解决的技术问题是海量数据的查询问题。这里根据实际场景，你还可以加上一些修饰词汇，譬如秒级，Ad-hoc 之类。
　　在实际业务中
　　探索类业务，比如KPI多维分析，用户画像查询，数据科学家摸底数据等
　　运营类业务，比如报表(现在很多BI系统基本上完全基于SQL来构建)，各种运营临时统计需求
　　分析类业务，不过这个会比较浅显。显然，真实的的分析应该主要依托一些统计类，机器学习等技术的支持
　　运维类业务，比如实时查询查看海量的系统日志等
　　MPP SQL 是有一定的性能优势的，从HAWQ，Impala 等都是基于MPP架构的。然而仅限于此。这些功能Spark SQL 目前都已经涵盖了，MPP  SQL能做的事情，Spark SQL都完成的很漂亮。
　　依托于Spark 自身的全平台性(漂亮的DataSource API以及各个厂商的努力适配)，Spark SQL  基本上可以对接任意多个异构数据源进行分析和查询。
　　关于性能可以再多说两句：
　　得益于一些具有复杂存储格式的文件的诞生，譬如CarbonData， Spark SQL 已经实现海量数据的秒级查询
　　Spark  自身通过Tungsten等项目的优化(尤其是代码自动生成)，速度越来越生猛，而JVM譬如GC带来的问题则可以进一步通过off-heap的方式减少。
　　所以 Spark SQL 和 MPP SQL在性能上的差距也会越来越小。
　　Spark SQL 成为了一种跨越领域的交互形态
　　Spark 通过使用DS(2.0统一了DF 和  DS，使用一套SQL引擎)极大的增强了交互语意，意味着你可以用SQL(DS)作为统一的交互语言完成流式，批处理，交互式查询，机器学习等大数据领域常见场景。这在任何一个系统都是不多见的，也可见Spark团队的抽象能力。
　　引言中的那篇文章其实是作者吐槽Spark 团队对Spark core(RDD)那层关注太少了，所以开始发牢骚。
　　现在我们再回过头来看我们常见的一些业务：
实时分析类业务
　　探索类业务
　　分析预测类业务
　　运营报表类业务
　　首先这些业务都可以使用Spark 来实现。其次统一的交互接口都是DS(DF/SQL)，并且DS/SQL 是一套极度易用并且广泛普及和接受的。
　　当然Spark 也不是一步就做到这点的，原来流式计算和批量计算就是两套API， DF 和 DS 也是两套API，后面经过发展，Databricks  团队也在积极思考和慢慢成长，经过先前已经有的积累，才做到现在的这一步。
　　所以本质上DS/SQL 已经成为除了RDD API  以外，另外一套通用的，统一的交互式API，涵盖了流式，批处理，交互式查询，机器学习等大数据领域。这也是我们第一次达成这样的统一，目前来看也仅在Spark平台上得以实现，它是的大数据的使用和学习门槛进一步降低，功在千秋。
　　RDD VS DS/SQL
　　DS/SQL 是一套数据类型首先，操作种类受限的表达语言，意味着Spark  团队可以做更好的性能优化，也意味着门槛更低，在易用性和性能上都能取得良好的平衡。