spark-hive on spark

总体设计

Hive on Spark总体的设计思路是，尽可能重用Hive逻辑层面的功能；从生成物理计划开始，提供一整套针对Spark的实现，比如SparkCompiler、SparkTask等，这样Hive的查询就可以作为Spark的任务来执行了。以下是几点主要的设计原则。

尽可能减少对Hive原有代码的修改。这是和之前的Shark设计思路最大的不同。Shark对Hive的改动太大以至于无法被Hive社区接受，Hive on Spark尽可能少改动Hive的代码，从而不影响Hive目前对MapReduce和Tez的支持。同时，Hive on Spark保证对现有的MapReduce和Tez模式在功能和性能方面不会有任何影响。
对于选择Spark的用户，应使其能够自动的获取Hive现有的和未来新增的功能。
尽可能降低维护成本，保持对Spark依赖的松耦合。

使用Hive原语

这里主要是指使用Hive的操作符对数据进行处理。Spark为RDD提供了一系列的转换（Transformation），其中有些转换也是面向SQL的，如groupByKey、join等。但如果使用这些转换（就如Shark所做的那样），就意味着我们要重新实现一些Hive已有的功能；而且当Hive增加新的功能时，我们需要相应地修改Hive on Spark模式。有鉴于此，我们选择将Hive的操作符包装为Function，然后应用到RDD上。这样，我们只需要依赖较少的几种RDD的转换，而主要的计算逻辑仍由Hive提供。

ref:

Intel李锐：Hive on Spark解析

 http://www.aboutyun.com/thread-12334-1-1.html