1、Spark SQL的前身是Shark。
为了给熟悉RDBMS（关系型数据库）但又不理解MapReduce的技术人员，提供快速上手的工具，Hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生，其中表现较为突出的是：
（1）MapR的Drill
（2）Cloudera的Impala
（3）Shark
2、SparkSQL摆脱了对Hive的依赖性
Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），但SparkSQL摆脱了对Hive的依赖性，无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。
（1）数据兼容方面 不但兼容Hive，还可以从RDD、parquet文件、JSON文件中获取数据，未来版本甚至支持获取RDBMS数据以及cassandra等NOSQL数据；
（2）性能优化方面 除了采取In-Memory Columnar Storage、byte-code generation等优化技术外、将会引进Cost Model对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等；
（3）组件扩展方面 无论是SQL的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展；
