1、依赖HiveMetastore和HiveSerDe（用于兼容现有的各种Hive存储格式）。SparkSQL在Hive兼容层面仅依赖HQLparser、HiveMetastore和HiveSerDe。也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由SparkSQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。借助Scala的模式匹配等函数式语言特性，利用Catalyst开发执行计划优化策略比Hive要简洁得多。
2、Dataframe/Dataset也是分布式数据集，但与RDD不同的是其带有schema信息，类似一张表格。
3、Dataset是在spark1.6引入的，目的是提供像RDD一样的强类型、使用强大的lambda函数，同时使用sparksql的优化执行引擎。到spark2.0以后，DataFrame变成类型为Row的Dataset。
4、要先声明构建SQLContext或者SparkSession，这个是SparkSQL的编码入口。早起的版本使用的是SQLContext或者HiveContext，spark2以后，建议使用的是SparkSession。
5、thriftserverjdbc/odbc的实现类似于hive1.2.1的hiveserver2，可以使用spark的beeline命令来测试jdbcserver。
