一句sql实现mysql递归查询 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。
spark sql构建特征？
1. 易于集成
SQL查询和Spark程序的无缝混合
不同语言的代码开发
2。统一数据源访问
以相同的方式连接到任何数据源。以后，sparksql可以使用统一的方式连接到任何外部数据源，而无需使用不同的api
3。兼容hive
sparksql可以支持hivesql语法sparksql兼容hivesql
4。它支持标准数据库连接
sparksql支持标准数据库连接JDBC或ODBC
spark SQL与spark1中的传统SQL不完全一致。但是，在spark2的版本中。十、 美国的ansisql2003是完全标准的SQL。
Oracle和MySQL有自己的语法规则，通常使用的SQL语句不是标准的SQL。
Mysql、Oracle和hive都是标准SQL的一部分。
sparksql和sql的区别？
在PL/SQL中，您可以直接使用命令窗口执行：PL/SQL developer----->file----->new----->command窗口，然后在弹出窗口中依次执行：SQL>@f:ABCa.sqlsql>@f:ABCb.sqlsql>@f:ABCc.SQL
有木有用sparksql的，怎么批量执行很多个sql语句？
1）过去整个行业的大数据分析技术栈一般分为以下两种方式：a）数据源-> HDFS-> Mr/hive/spark（相当于ETL）-> HDFS parquet-> spark SQL/impala-> resultservice（可以放在数据库中，也可以通过JDBC/ODBC作为数据服务使用）；b） 数据源->实时更新数据到HBase/DB->导出到parquet-> spark SQL/impala-> Resultservice（可以放在DB中，也可以通过JDBC/ODBC作为数据服务使用）；上述第二种方式完全可以被Kafka spark streaming spark SQL所取代（强烈建议parquet内部存储数据）。2） 预期方式：datasource-> Kafka-> spark streaming-> PARQ
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