hive查詢(xún)語(yǔ)言和sql的不同？Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)設(shè)施。它提供了一系列可用于數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）的工具，ETL是一種能夠存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析Hadoop中存儲(chǔ)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的

hive查詢(xún)語(yǔ)言和sql的不同？

Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)設(shè)施。它提供了一系列可用于數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）的工具，ETL是一種能夠存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析Hadoop中存儲(chǔ)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了一種簡(jiǎn)單的類(lèi)似SQL的查詢(xún)語(yǔ)言HQL，它允許熟悉SQL的用戶(hù)查詢(xún)數(shù)據(jù)。同時(shí)，這種語(yǔ)言還允許熟悉MapReduce的開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)定制的mapper和reducer，以處理內(nèi)置mapper和reducer無(wú)法完成的復(fù)雜分析工作。Hive使用類(lèi)似SQL的查詢(xún)方法將SQL查詢(xún)轉(zhuǎn)換成MapReduce作業(yè)在Hadoop集群上執(zhí)行

歷史上，Hive是用來(lái)建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的，因此對(duì)Hive管理的數(shù)據(jù)查詢(xún)有很大的需求。Hive、shark和sparlsql可以查詢(xún)Hive數(shù)據(jù)。Shark使用hive的SQL語(yǔ)法解析器和優(yōu)化器，修改executor，使其物理執(zhí)行過(guò)程在spark上運(yùn)行；spark-SQL使用自己的語(yǔ)法解析器、優(yōu)化器和executor，spark-SQL還擴(kuò)展了接口，不僅支持hive數(shù)據(jù)查詢(xún)，還支持多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)查詢(xún)。

hive和sparksql的區(qū)別？

功能點(diǎn)：hive:[1，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

2，數(shù)據(jù)清理spark:1，數(shù)據(jù)清理2，流計(jì)算hive可以通過(guò)HQL模式讀取hive數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理spark可以通過(guò)spark SQL或spark core模式清理數(shù)據(jù)，可以讀取數(shù)據(jù)源包live JDBC、hive、elasticsearch、file等，因此spark可以替換數(shù)據(jù)蜂巢的清洗功能，也可以使用蜂巢作為數(shù)據(jù)源。蜂巢的優(yōu)勢(shì)在于1。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。MapReduce操作通過(guò)SQL降低大數(shù)據(jù)使用門(mén)檻。Spark的優(yōu)勢(shì)在于1。基于內(nèi)存的MapReduce操作，速度快。流計(jì)算（基準(zhǔn)產(chǎn)品Flink，storm）

hive和sparksql的區(qū)別？

Hive是一種基于HDFS的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，它提供了一個(gè)基于SQL模型的查詢(xún)引擎，用于存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分布式交互查詢(xún)。Spark SQL不能完全取代hive。它取代了hive的查詢(xún)引擎。因?yàn)樗牡讓踊赟park自身基于內(nèi)存的特性，Spark SQL的速度比hive的查詢(xún)引擎快幾倍。Spark本身不提供存儲(chǔ)，因此它不能取代hive作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能。sparksql相對(duì)于hive的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是它支持大量不同的數(shù)據(jù)源，包括hive、JSON、parquet、JDBC等等。由于sparksql是spark技術(shù)的核心，基于RDD，可以與spark的其他組件無(wú)縫集成，實(shí)現(xiàn)許多復(fù)雜的功能。例如，sparksql支持可以直接為HDFS文件執(zhí)行SQL語(yǔ)句。

spark SQL和hive到底什么關(guān)系？

主要區(qū)別如下：

1。配置單元不支持等效聯(lián)接

·對(duì)于SQL中的兩個(gè)內(nèi)聯(lián)表，它可以寫(xiě)成：

·select*from dual a，dual b where a.key=b.key

；在配置單元中，它應(yīng)該是

·select*from dual a join dual b on a.key=b.key

而不是傳統(tǒng)格式：

select t1.a1 as C1，t2.b1 as c2 from t1，t2

其中t1.a2=T2。B2

2，分號(hào)字符

·分號(hào)是SQL語(yǔ)句的結(jié)束標(biāo)記，在hiveql中也有使用，但是在hiveql中，分號(hào)的識(shí)別不是很聰明，例如：

·從dual中選擇concat（key，concat（”，key））。·但是當(dāng)hiveql解析語(yǔ)句時(shí)，它提示：

失敗：解析錯(cuò)誤：第0行：-1函數(shù)規(guī)范中輸入不匹配“<eof>”。·解決方法是使用分號(hào)八進(jìn)制ASCII碼進(jìn)行轉(zhuǎn)義，因此上面的語(yǔ)句應(yīng)該寫(xiě)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字段為空字符串，即長(zhǎng)度為0，則應(yīng)計(jì)算null的判斷結(jié)果為false。

4。Hive不支持將數(shù)據(jù)插入到現(xiàn)有的表或分區(qū)中，

只支持覆蓋和重寫(xiě)整個(gè)表

Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)設(shè)施。

它提供了一系列可用于數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）的工具，ETL是一種可以存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析Hadoop中存儲(chǔ)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了一種簡(jiǎn)單的類(lèi)似SQL的查詢(xún)語(yǔ)言HQL，它允許熟悉SQL的用戶(hù)查詢(xún)數(shù)據(jù)。同時(shí)，這種語(yǔ)言還允許熟悉MapReduce的開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)定制的mapper和reducer，以處理內(nèi)置mapper和reducer無(wú)法完成的復(fù)雜分析工作。Hive使用類(lèi)似SQL的查詢(xún)方法將SQL查詢(xún)轉(zhuǎn)換成MapReduce作業(yè)并在Hadoop集群上執(zhí)行