数据仓库系统，Shark 0.2 发布

Shark 是一个大型的数据仓库系统为 Spark 的设计与 Apache Hive 兼容。它处理 Hive QL 的性能比 Apache Hive 快 30 倍。支持 Hive 查询语言、元存储、序列化格式和用户自定义函数。

Shark 0.2是Shark的一个正式发布版本，自从原来的0.1版本原型发布，新的版本带来了新的特征，性能提升和稳定性

主要变更如下：

Hive兼容性

• Shark现在和Hive 0.9兼容，引入了很多新的特性，在0.7之上    
• 完全支持Hive的UDFs和UDAFs
• Shark 0.2也支持将资源文件（例如：jars）分布到Slaves上，使用Hive的ADD FILE命令

简化的部署

• 很大程度上简化了部署的流程，例如：本地运行Shark包含了一个5分钟内在本地启动Shark 0.2的指引
• 除了运行在Mesos上外，Shark现在也支持Spark的单一部署模式，可以让你快速的启动一个集群，而不需要安装一个外部的集群管理器。单一模式只需要Java在每台机器上部署，并且部署Spark。

Hive Thrift服务器

• Yahoo的Ram Sriharsh贡献了一个Patch，使得Shark的Thrift服务器，和Hive的Thrift服务器兼容
• Thrift服务器启动了一个持续运行的服务器，支持多个客户端连接到它上面。这些客户端可以访问相同的仓库，使用相同的一套缓存表集

• 为了启动服务器，在默认的10000端口，只需要输入：

           $ bin/shark --service sharkserver

查询执行和性能提升 

• Map端的聚合现在默认打开，如果没有足够的Reduce，Shark会默认关闭map端的聚合，用户再也不必显式的设置：hive.map.aggr

• 重写了Shark的join和group实现代码，对于有大量唯一Key的查询，join和group的性能提升了2倍

Spark兼容性

• Shark 0.2需要Spark 0.6，从而可以利用新版本带来的新特性和性能提升

其它

• 如果你觉得_cached是一种hacky的方式，来指示一个表应该在内存中被缓存，shark 0.2支持在创建表的时候，使用表的属性，指定一个布尔标志来标识是否缓存

           CREATE TABLE myTable TBLPROPERTIES ("shark.cache" = "true") AS SELECT * FROM myInput;