Spark的存在是为了快于MapReduce的速度进行分布式计算。Spark的设计者很快就了解到，大家还是想用SQL来访问数据，于是SparkSQL就出现了。Spark SQL是基于Spark引擎对HDFS上的数据集或已有的RDD执行SQL查询。有了SparkSQL就能在Spark程序里用SQL语言操作数据了。
SparkSQL的前身是Shark。对于熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员来说，Hive提供快速上手的工具，它是第一个运行在Hadoop上的SQL工具。Hive基于MapReduce，但是MapReduce的种坚果炒年糕消耗了大量的I/O，影响了运行效率。为了提高在Hadoop上的SQL的效率，一些工具开始产生，其中表现较为突出的是：MapR的Drill、Cloudera的Impala、Shark。其中Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它修改了内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10~100倍的提升。Shark依赖于Hive，比如：Shark采用Hive的语法解析器和查询优化器，这制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出了SparkSQL项目。2014年6月1日，Shark项目组宣布停止对Shark的开发，将所有资源放在SparkSQL项目上。SparkSQL作为Spark生态的医院继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive。
SparkSQL抛弃原有Shark的代码，汲取了Shark的一些优点，如内存列存储、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码。由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大地方便。
- 在数据兼容方面，Spark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RDBMS数据以及cassandra等NOSQL数据。
- 在性能优化方面，除了采取内存列存储、字节码生成技术等优化技术外，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。在组建扩展方面，无论是SQL的语法解析器还是优化器，都可以重新定义并进行扩展。