spark sql一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在java或者scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在linux终端直接执行spark sql查询hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。
有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能：
一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方便按时间检索，提高检索性能。
有几种方式可以完成：
（1）写一个MapReduce程序，遍历这个表每一条数据，插入到es里面。
（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面
（3）使用Scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组，然后借助es-hadoop框架把每一组的数据导入es里面。
优缺点：
方式一：开发量最大，导入性能最差
方式二：开发量次之，导入性能一般
方式三：开发量小，性能最优
总结分析：
方式一：
直接使用MapReduce读取表数据，然后每一行add一次，插入性能非常低效，有人会说可以批使用list批量插入，但是不要忘记我们现在是每一天的数据插入到不同的索引里面，一个list是不能放不同日期的数据，所以如果想要批量还要维护一个不同日期的list，并放在Map里面，最后提交完清空集合，整体复杂度增加而且维护调试都比较麻烦。
方式二：
直接使用Hive，提前将数据构建成多个分区表，然后借助官方的es-hadoop框架，直接将每一个分区表的数据，导入到对应的索引里面，这种方式直接使用大批量的方式导入，性能比方式一好，但由于Hive生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般
方式三：
在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame最后借助es-hadoop框架，将每组数据直接批量插入到es里面，注意此种方式对内存依赖比较大，因为最终需要将数据拉回spark的driver端进行插入操作。
关于方式一和方式二就不再细说了，有兴趣的朋友可以自己尝试下，下篇文章会把基于第三种方式实现的例子分享出来，可以直接在spark的local模式下模拟运行。