什么是SPARK SQL？

官方有详细的说明，请参考：http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

什么是JDBC？

JDBC（Java Data Base Connectivity, java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序，同时，JDBC也是个商标名。

为什么是ThriftServer？

SPARK 将数据表注册到HiveContext，再启动 ThriftServer 提供JDBC服务器，JDBC客户端连接ThriftServer，完美结合，外部可以访问spark内部（内存）数据。

当然，也可以参考之前的博客【SPARK】Spark写入Parquet，暴露JDBC引擎，实现准实时SQL查询 来了解数据处理相关内容。

上源码才是王道

1、Spark 1.6需要开启SingleSession，否则看不见TempTable。

    sparkConf.set("spark.sql.hive.thriftServer.singleSession", "true")

2、初始化 HiveContext，注意是HiveContext不是SqlConctext。

    val hiveContext = new HiveContext(sc)

3、创建DataFrame

    val df = hiveContext.createDataFrame(line) //创建DataFrame

4、注册临时表

    df.registerTempTable("logs")
    top10SrcIp24Hour.registerTempTable("top10")

5、启动ThriftServer

    hiveContext.setConf("hive.server2.thrift.port", "19898") //自定义端口
    HiveThriftServer2.startWithContext(hiveContext)

JDBC连接，看效果

启动spark自带的JDBC 客户端 beeline，连接ThriftServer，查询表。

    $SPARK_HOME/bin/beeline

    Beeline version 1.6.1 by Apache Hive
    beeline> !connect jdbc:hive2://localhost:19898
    Connecting to jdbc:hive2://localhost:19898
    Enter username for jdbc:hive2://localhost:19898: 
    Enter password for jdbc:hive2://localhost:19898: 
    Connected to: Spark SQL (version 1.6.1)
    Driver: Spark Project Core (version 1.6.1)
    Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
    0: jdbc:hive2://localhost:19898> show tables;
    +------------+--------------+--+
    | tableName  | isTemporary  |
    +------------+--------------+--+
    | top10      | true         |
    | logs       | true         |
    +------------+--------------+--+
    2 rows selected (0.184 seconds)
    0: jdbc:hive2://localhost:19898> select * from top10;
    +------------------+--------+--+
    |    ipAddress     | count  |
    +------------------+--------+--+
    | 223.166.68.96    | 87     |
    | 125.39.160.25    | 22     |
    | 199.101.117.71   | 17     |
    | 101.226.66.180   | 10     |
    | 116.53.227.116   | 4      |
    | 110.173.17.149   | 1      |
    | 36.231.22.250    | 1      |
    | 42.120.160.30    | 1      |
    | 180.153.185.118  | 1      |
    +------------------+--------+--+
    9 rows selected (2.233 seconds)
    0: jdbc:hive2://localhost:19898> select count(*) from logs;
    +------+--+
    | _c0  |
    +------+--+
    | 144  |
    +------+--+
    1 row selected (2.602 seconds)
    0: jdbc:hive2://localhost:19898> 

看，这些数据都来自Spark内存，是不是很神奇？