http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563
http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188
hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez
前一篇已经弄好了SparkSQL，SparkSQL也有thriftserver服务，这里说说为啥还选择搞hive-on-spark：
- SparkSQL-Thriftserver所有结果全部内存，快是快，但是不能满足查询大量数据的需求。如果查询几千万的数据，SparkSQL是搞不定的。而hive-on-spark除了计算用spark其他逻辑都是hive的，返回的结果会先写hdfs，再慢慢返回给客户端。
- SparkSQL-Thriftserver代码的是全部用scala重写的，和已有hive业务不一定兼容！！
- SparkSQL-Thriftserver有一个最大的优势就是整个server相当于hive-on-spark的一个session，网页监控漂亮清晰。而hive-on-spark不同的session那就相当于不同的application！！（2016-4-13 20:57:23）用了动态分配，没感觉SparkSQLThriftserver快很多。
- SparkSQL由于基于内存，再一些调度方面做了优化。如[limit]: hive是死算，sparksql递增数据量的一次次的试。sparksql可以这么做的，毕竟算好的数据在内存里面放着。
hive和sparksql的理念不同，hive的存储是HDFS，而sparksql只是把HDFS作为持久化工具，它的数据基本都放内存。
查看hive的日志，可以看到返回结果后有写HDFS的动作体现，会有类似日志：
-- ::, INFO exec.FileSinkOperator (Utilities.java:mvFileToFinalPath())
- Moving tmp dir: hdfs://zfcluster/hive/scratchdir/hadoop/de2b263e-9601-4df7-bc38-ba932ae83f42/hive_2016-03-28_19-38-08_834_7914607982986605890-1/-mr-10000/.hive-staging_hive_2016-03-28_19-38-08_834_7914607982986605890-1/_tmp.-ext-10001
to: hdfs://zfcluster/hive/scratchdir/hadoop/de2b263e-9601-4df7-bc38-ba932ae83f42/hive_2016-03-28_19-38-08_834_7914607982986605890-1/-mr-10000/.hive-staging_hive_2016-03-28_19-38-08_834_7914607982986605890-1/-ext-10001
- tez的优势spark都有，并且tez其实缓冲优势并不大。而spark的缓冲效果更明显，而且可以快速返回。例如：你查3万条数据，tez是要全部查询然后再返回的，而sparksql取到3万条其他就不算了（效果看起来是这样子，具体没看源码实现；md hive-on-spark还是会全部跑）。
- tez任务缓冲不能共享，spark更加细化，可以有process级别缓冲（就是用上次计算过的结果，加载过的缓冲）！例如，你查数据记录同时又要返回count，这时有些操作是prcess_local级别的，这个tez是不能比的！
- spark的日志UI看起来更便捷，呵呵
单就从用的角度，spark全面取胜啊。