2014年9月SparkSQL发布了1.1.0版本，紧接着在12月又发布了1.2.0版本。SparkSQL发展速度异常迅猛，原因是将SQL类型的查询语言整合到Spark的核心RDD概念里，这样流处理，批处理，包括机器学习里都可以和SQL混合使用。
版本主要的变动有：
- 增加了JDBC/ODBC Server (ThriftServer)，用户可以在应用程序中连接到SparkSQL并使用其中的表和缓存表。
- 增加了对JSON文件的支持
- 增加了对parquet文件的本地优化
- 增加了支持将python、scala、java的lambda函数注册成UDF，并能在SQL中直接使用。
- 引入了动态字节码生成技术（bytecode generation，即CG），明显地提升了复杂表达式求值查询的速率。
- 统一API接口，如sql()、SchemaRDD生成等。
版本主要的变动有：
- 增加访问外部数据的新API，通过该API可以在运行时将外部数据注册为临时表格，并且支持predicte pushdown方式的优化，Spark原生支持Parquet和JSON格式，用户可以自己编写读取其他格数据的代码。
- 增加支持Hive 0.13，增加对fixed-precision decimal数据类型的支持。
- 增加dynamically partitioned inserts
- 优化了cache SchemaRDD，并重新定义了其语义，并增加了statistics-based partition pruning。