django使用原生sql方法 hive和sparksql的区别？
hive和sparksql的区别？
过去，hive是用来建立数据仓库的，因此对hive管理的数据查询有很大的需求。Hive、shark和sparlsql可以查询Hive数据。Shark使用hive的SQL语法解析器和优化器，修改executor，使其物理执行过程在spark上运行；spark-SQL使用自己的语法解析器、优化器和executor，spark-SQL还扩展了接口，不仅支持hive数据查询，还支持多数据源的数据查询。
hive sql与sql区别？
主要区别如下：
1。配置单元不支持等效联接
·对于SQL中的两个内联表，它可以写成：
·select*from dual a，dual b where a.key=b.key
；在配置单元中，它应该是
·select*from dual a join dual b on a.key=b.key
而不是传统格式：
select t1.a1 as C1，t2.b1 as c2 from t1，t2
其中t1.a2=T2。B2
2，分号字符
·分号是SQL语句的结束标记，在hiveql中也有使用，但是在hiveql中，分号的识别不是很聪明，例如：
·从dual中选择concat（key，concat（”，key））。·但是当hiveql解析语句时，它提示：
失败：解析错误：第0行：-1函数规范中输入不匹配“<eof>”。·解决方法是使用分号八进制ASCII码进行转义，因此上面的语句应该写成：
·select concat（key，concat（“073”，key））from dual
3，is[not]null
·null表示SQL中的空值。值得注意的是，在hiveql中，如果string type字段为空字符串，即长度为0，则应计算null的判断结果为false。
4。Hive不支持将数据插入到现有的表或分区中，
只支持覆盖和重写整个表
Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施。它提供了一系列可用于数据提取、转换和加载（ETL）的工具，ETL是一种能够存储、查询和分析Hadoop中存储的大规模数据的机制。Hive定义了一种简单的类似SQL的查询语言HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。同时，这种语言还允许熟悉MapReduce的开发人员开发定制的mapper和reducer，以处理内置mapper和reducer无法完成的复杂分析工作。Hive采用类SQL查询模式，将SQL查询转换成MapReduce作业，在Hadoop集群上执行
功能点：Hive:1，数据存储
2，数据清理spark:1，数据清理2，流计算Hive可以通过HQL模式读取Hive数据进行数据清理spark可以通过spark SQL或spark core清理数据，并且可以读取数据源包，如JDBC、hive、elasticsearch、文件等，因此spark可以替代hive的数据清洗功能，hive也可以作为数据源。蜂巢的优点在于1。大数据存储，2。MapReduce操作通过SQL降低大数据的使用门槛spark的优点有：1。基于内存的MapReduce运算速度快。流计算（基准产品：Flink，暴风雨）~www.crazyant.net
testHivePara]$配置单元-f学生.sql配置单元历史文件=/tmp/crazyant.net/hive作业日志cztu201309131515u1720869864.txtok占用时间：2.131秒占用时间：0.878秒从文件复制数据：/home/users/czt/testdatauudentcopying文件：文件：/home/users/czt/testdatauudentloading数据到表测试.studentOK
django使用原生sql方法 hivesql和sql的区别 hive查询和sql不同之处在于
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
