hive和sparksql的區(qū)別？過去，hive是用來建立數(shù)據(jù)倉庫的，因此對hive管理的數(shù)據(jù)查詢有很大的需求。Hive、shark和sparlsql可以查詢Hive數(shù)據(jù)。Shark使用hive的SQ

hive和sparksql的區(qū)別？

過去，hive是用來建立數(shù)據(jù)倉庫的，因此對hive管理的數(shù)據(jù)查詢有很大的需求。Hive、shark和sparlsql可以查詢Hive數(shù)據(jù)。Shark使用hive的SQL語法解析器和優(yōu)化器，修改executor，使其物理執(zhí)行過程在spark上運(yùn)行；spark-SQL使用自己的語法解析器、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，還支持多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)查詢。

spark sql構(gòu)建特征？

1. 易于集成

SQL查詢和Spark程序的無縫混合

不同語言的代碼開發(fā)

2。統(tǒng)一數(shù)據(jù)源訪問

以相同的方式連接到任何數(shù)據(jù)源。以后，sparksql可以使用統(tǒng)一的方式連接到任何外部數(shù)據(jù)源，而無需使用不同的api

3。兼容hive

sparksql可以支持hivesql語法sparksql兼容hivesql

4。它支持標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫連接

sparksql支持標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫連接JDBC或ODBC

spark SQL與spark1中的傳統(tǒng)SQL不完全一致。但是，在spark2的版本中。十、 美國的ansisql2003是完全標(biāo)準(zhǔn)的SQL。

Oracle和MySQL有自己的語法規(guī)則，通常使用的SQL語句不是標(biāo)準(zhǔn)的SQL。

Mysql、Oracle和hive都是標(biāo)準(zhǔn)SQL的一部分。

sparksql和sql的區(qū)別？

在PL/SQL中，您可以直接使用命令窗口執(zhí)行：PL/SQL developer----->file----->new----->command窗口，然后在彈出窗口中依次執(zhí)行：SQL>@f:ABCa.sqlsql>@f:ABCb.sqlsql>@f:ABCc.SQL

有木有用sparksql的，怎么批量執(zhí)行很多個(gè)sql語句？

1）過去整個(gè)行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)棧一般分為以下兩種方式：a）數(shù)據(jù)源-> HDFS-> Mr/hive/spark（相當(dāng)于ETL）-> HDFS parquet-> spark SQL/impala-> resultservice（可以放在數(shù)據(jù)庫中，也可以通過JDBC/ODBC作為數(shù)據(jù)服務(wù)使用）；b） 數(shù)據(jù)源->實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)到HBase/DB->導(dǎo)出到parquet-> spark SQL/impala-> Resultservice（可以放在DB中，也可以通過JDBC/ODBC作為數(shù)據(jù)服務(wù)使用）；上述第二種方式完全可以被Kafka spark streaming spark SQL所取代（強(qiáng)烈建議parquet內(nèi)部存儲(chǔ)數(shù)據(jù)）。2） 預(yù)期方式：datasource-> Kafka-> spark streaming-> PARQ