有spark为什么还要hive 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。

pyspark怎么把数据插入hive表？

您首先了解数据仓库的作用—存储历史数据—然后分析数据，只提供查询—不提供修改1。Hive的目标是构建一个数据仓库，因此它提供了SQL和文件表的映射关系。由于hive是基于HDFS的，所以它不提供updatepspark。hive是一种基于HDFS的数据仓库，为存储大数据的数据仓库提供了一个基于SQL模型的分布式交互查询引擎。Spark SQL不能完全取代hive。它取代了hive的查询引擎。因为它的底层基于Spark自身基于内存的特性，Spark SQL的速度比hive的查询引擎快几倍。Spark本身不提供存储，因此它不能取代hive作为数据仓库的功能。sparksql相对于hive的另一个优势是它支持大量不同的数据源，包括hive、JSON、parquet、JDBC等等。由于sparksql是spark技术的核心，基于RDD，可以与spark的其他组件无缝集成，实现许多复杂的功能。例如，sparksql支持可以直接为HDFS文件执行SQL语句。

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