Shark是一种分布式SQL查询工具，它的设计目标就是兼容Hive，今天就来总结一下Shark对Hive特性的兼容。
　　一、Shark可以直接部署在Hive的数据仓库上。支持Hive的绝大多数特性，具体如下：

1. Hive查询语句，包括以下：
   • SELECT
   • GROUP_BY
   • ORDER_BY
   • CLUSTER_BY
   • SORT_BY
2. 支持Hive中所有的操作符：
   • 关系运算符（=, ⇔, ==, <>, <, >, >=, <=, 等）
   • 算术运算符(+, -, *, /, %, 等)
   • 逻辑运算符(AND, &&, OR, ||, 等)
   • 复杂类型构造器
   • 数学函数 (sign, ln, cos, 等)
   • 字符串函数(instr, length, prinf, 等)
3. 支持用户自定义函数（UDF）
4. 支持用户自定义聚合函数（UDAF）
5. 支持用户自定义的序列化格式（SerDe’s）
6. 支持Joins
   • JOIN
   • {LEFT|RIGHT|FULL} OUTER JOIN
   • LEFT SEMI JOIN
   • CROSS JOIN
7. 支持Unions
8. 支持子查询
   • SELECT col FROM ( SELECT a + b AS col from t1) t2
9. 支持抽样（Sampling）
10. 支持Explain
11. 支持分区表
12. 支持Hive中所有的DDL函数
    • CREATE TABLE
    • CREATE TABLE AS SELECT
    • ALTER TABLE
13. 支持Hive中所有的数据类型：
    • TINYINT
    • SMALLINT
    • INT
    • BIGINT
    • BOOLEAN
    • FLOAT
    • DOUBLE
    • STRING
    • BINARY
    • TIMESTAMP
    • ARRAY<>
    • MAP<>
    • STRUCT<>
    • UNIONTYPE<>

　　二、下面是不支持的特性

　　下面列出来的Hive特性在Shark是不支持的；当然，这些特性在Hive开发中也不经常使用。

1. Shark不支持Hive中的桶（buckets）
2. 在Hive中，不同的分区可以用不同的input format，目前在Shark中，所有的分区必须使用相同的input format
3. 不等值的outer join（"key < 10"），在Shark中将会得到错误的结果
4. 不支持Unique join
5. 不支持单查询多插入语句
6. 不支持列统计收集
7. 不支持Hadoop archive
8. 对于返回到CLI界面的结果信息，Shark目前只支持TextOutputFormat
9. 少数的Hive优化目前Shark是不支持的。这些不支持的优化中有些是因为Shark是内存计算模型，所以这些优化（比如索引）就没必要去支持；其他的一些优化特性将在Shark未来版本中支持。