Spark SQL运行架构

Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似，即词法/语法解析、绑定、优化、执行。Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树，然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定、优化等处理过程。Spark SQL由Core、Catalyst、Hive、Hive-ThriftServer四部分构成：

Core: 负责处理数据的输入和输出，如获取数据，查询结果输出成DataFrame等

Catalyst: 负责处理整个查询过程，包括解析、绑定、优化等

Hive: 负责对Hive数据进行处理

Hive-ThriftServer: 主要用于对hive的访问

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