【摘要】：要想达到这种目标，就需要一种特定的机制来访问我们的Hadoop或者Spark。而Thrift Server正是起到这个作用，通过它就可以实现从Web的角度来访问Spark SQL。图7-1所示是一个非常经典的Spark SQL企业应用实现架构，从中可以看出Thrift Server的作用：图7-1 Spark SQL企业应用实现架构Thrift Server在JDBC/ODBC和Spark SQL之间架设了一座桥梁，通过JDBC/ODBC接口访问Thrift Server，Thrift Server访问Spark SQL。在实时性要求不高的情况下，JDBC/ODBC+Thrift Server+Spark SQL+Hive数据仓库架构甚至可取代以传统关系数据库为后台的数据处理系统。
我们在布置分布式大数据系统时，希望给数据分析师或者运营人员提供一种工具，他们可以通过Web方式提交SQL查询，或者说直接通过Web控制台来操作大数据系统。
要想达到这种目标，就需要一种特定的机制来访问我们的Hadoop或者Spark。而Thrift Server正是起到这个作用，通过它就可以实现从Web的角度来访问Spark SQL。图7-1所示是一个非常经典的Spark SQL企业应用实现架构，从中可以看出Thrift Server的作用：
图7-1 Spark SQL企业应用实现架构(www.xing528.com)
Thrift Server在JDBC/ODBC和Spark SQL之间架设了一座桥梁，通过JDBC/ODBC接口访问Thrift Server，Thrift Server访问Spark SQL。对用户而言，类似通过JDBC/ODBC访问Oracle数据库，用户通过JDBC/ODBC的接口访问Thrift Server，相当于直接访问操作Hive数据仓库中的数据。
在实时性要求不高的情况下，JDBC/ODBC+Thrift Server+Spark SQL+Hive数据仓库架构甚至可取代以传统关系数据库为后台的数据处理系统。
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