hivesql和sql的区别 hive sql与sql区别？

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。

数据库开发工程师转行大数据开发可以吗？

数据库开发工程和大数据开发从严格意义上讲不被认为是职业变动。从技术层面看，大数据开发需要更深层次的技术基础和更广阔的架构理念。换言之，跳槽不如跳槽好。

1. 从技术上学习非关系型数据库的使用，了解非关系型数据库的存储、查询和应用场景

2。掌握与主流大数据相关的技术架构和主流数据库技术，如Hadoop、spark、hive、HDFS、HBase等。关键是需要一个机会和平台，而大数据量并不是一个普通的MIS系统或软件所能做到的，如果你想升级到大数据开发，你需要找到一个匹配的平台，那就是就业机会。只有经过大量实践，才能说自己进行了大数据开发。

hivesql和sql的区别 hive查询和sql不同之处在于 hive导出数据到一个文件

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