我有一个 spark 集群设置，并在我的数据集上尝试了原生 scala 和 spark sql，并且该设置似乎在大多数情况下都有效。我有以下问题
从 ODBC/外部连接到集群，我应该期待什么？- 管理员/开发人员塑造数据并保留/缓存一些将被公开的 RDD？（考虑配置单元表的行） - 连接到 spark/spark sql 中的“配置单元元存储”的等价物是什么？
沿着蜂巢的思路思考是错误的吗？
我的另一个问题是——当我发出 hive 查询时（比如创建表等），它使用与 hadoop/hive 相同的 hive 元存储——当我使用 sqlcontext 发出 sql 查询时，表在哪里创建？- 如果我持久化表，它与持久化 RDD 的概念相同吗？
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尼西亚
（这是考虑到 spark 1.1 编写的，请注意新功能往往会很快添加，下面提到的一些限制很可能在未来的某个时候消失）。
您可以使用带有 Hive 语法的 Spark SQL 并连接到 Hive 元存储，这将导致您的 Spark SQL hive 命令在相同的数据空间上执行，就好像它们直接通过 Hive 执行一样。
为此，您只需按照此处的说明实例化 HiveContext并提供一个 hive-site.xml 配置文件，其中指定在哪里可以找到 Hive 元存储。
SELECT 语句的结果是 SchemaRDD，它是具有关联模式的 Row 对象的 RDD。你可以像使用任何RDD一样使用它，包括缓存和持久化，效果是一样的（数据来自hive的事实在这里没有影响）。
如果您的 hive 命令正在创建数据，例如“CREATE TABLE ...”，则在与常规 Hive 完全相同的位置创建相应的表，即默认情况下是 /var/lib/hive/warehouse。
通过 Spark 执行 Hive SQL 为您提供了 Spark 的所有缓存优势：在相同的 spark 上下文中对相同的数据集执行第二个 SQL 查询通常比第一个查询快得多。
从 Spark 1.1 开始，可以启动 Thrift JDBC 服务器，它本质上等同于 HiveServer2，因此允许您通过 JDBC 连接执行 SparkQL 命令。
请注意，并非所有 Hive 功能都可用（还没有？），请在此处查看详细信息。
最后，您还可以丢弃 Hive 语法和元存储，直接在 CSV 和 Parquet 文件上执行 SQL 查询。我最好的猜测是，这将成为未来的首选方法，尽管目前像这样可用的 SQL 功能集比使用 Hive 语法时要小。