hive查詢語言和sql的不同？Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫基礎(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、查詢和分析Hadoop中存儲的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了一種簡單的類似SQL的查詢語言HQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。同時(shí)，這種語言還允許熟悉MapReduce的開發(fā)人員開發(fā)定制的mapper和reducer，以處理內(nèi)置mapper和reducer無法完成的復(fù)雜分析工作。Hive使用類似SQL的查詢方法將SQL查詢轉(zhuǎn)換成MapReduce作業(yè)在Hadoop集群上執(zhí)行

歷史上，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。

創(chuàng)新互聯(lián)長期為上千余家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為漾濞企業(yè)提供專業(yè)的網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)，漾濞網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十載豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。hive和sparksql的區(qū)別？

功能點(diǎn)：hive:[1，數(shù)據(jù)存儲

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HQL模式讀取hive數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理spark可以通過sparkSQL或sparkcore模式清理數(shù)據(jù)，可以讀取數(shù)據(jù)源包liveJDBC、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)勢在于1。大數(shù)據(jù)存儲。MapReduce操作通過SQL降低大數(shù)據(jù)使用門檻。Spark的優(yōu)勢在于1?；趦?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)倉庫，它提供了一個基于SQL模型的查詢引擎，用于存儲大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫的分布式交互查詢。SparkSQL不能完全取代hive。它取代了hive的查詢引擎。因?yàn)樗牡讓踊赟park自身基于內(nèi)存的特性，SparkSQL的速度比hive的查詢引擎快幾倍。Spark本身不提供存儲，因此它不能取代hive作為數(shù)據(jù)倉庫的功能。sparksql相對于hive的另一個優(yōu)勢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語句。

sparkSQL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

·對于SQL中的兩個內(nèi)聯(lián)表，它可以寫成：

·select*fromduala，dualbwherea.key=b.key

；在配置單元中，它應(yīng)該是

·select*fromdualajoindualbona.key=b.key

而不是傳統(tǒng)格式：

selectt1.a1asC1，t2.b1asc2fromt1，t2

其中t1.a2=T2。B2

2，分號字符

·分號是SQL語句的結(jié)束標(biāo)記，在hiveql中也有使用，但是在hiveql中，分號的識別不是很聰明，例如：

·從dual中選擇concat（key，concat（”，key））?！さ钱?dāng)hiveql解析語句時(shí)，它提示：

失?。航馕鲥e誤：第0行：-1函數(shù)規(guī)范中輸入不匹配“<eof>”?！そ鉀Q方法是使用分號八進(jìn)制ASCII碼進(jìn)行轉(zhuǎn)義，因此上面的語句應(yīng)該寫成：

·selectconcat（key，concat（“\073”，key））fromdual

3，is[not]null

·null表示SQL中的空值。值得注意的是，在hiveql中，如果stringtype字段為空字符串，即長度為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，

只支持覆蓋和重寫整個表

Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫基礎(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、查詢和分析Hadoop中存儲的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了一種簡單的類似SQL的查詢語言HQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。同時(shí)，這種語言還允許熟悉MapReduce的開發(fā)人員開發(fā)定制的mapper和reducer，以處理內(nèi)置mapper和reducer無法完成的復(fù)雜分析工作。Hive使用類似SQL的查詢方法將SQL查詢轉(zhuǎn)換成MapReduce作業(yè)并在Hadoop集群上執(zhí)行

本文名稱：hive數(shù)據(jù)庫和oracle區(qū)別hive查詢語言和sql的不同？-創(chuàng)新互聯(lián)
本文網(wǎng)址：http://weahome.cn/article/dcoeio.html