hive sql和spark sql语法区别

简介

Hive SQL 和 Spark SQL 都是大数据查询语言，用于从 Hive 和 Spark 分布式数据存储中检索和处理数据。虽然它们共享许多相似之处，但它们在语法和功能上也存在一些关键差异。

数据存储

Hive SQL: 存储在 Hive 表中，通常是存储在分布式文件系统（如 HDFS）中的数据。Hive 表在架构上类似于传统的关系数据库表。

Spark SQL: 存储在 Spark 数据帧或数据集（DataFrame/Dataset）中，它是分布在 Spark 集群中的弹性数据集集合。Spark 数据帧比 Hive 表更灵活，因为它可以存储各种数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

语法语法

Hive SQL: 语法与 ANSI SQL 标准类似，但有一些 Hive 特定的扩展。支持的查询包括 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 和 MERGE。

Spark SQL: 语法基于 ANSI SQL 标准，并包含一些 Spark 特有的扩展。支持的查询类似于 Hive SQL，但它还提供了对 Spark 特定功能（如 UDF、自定义数据源和窗口函数）的支持。

数据处理

Hive SQL: 主要用于分析大规模的批量数据，例如离线数据仓库和数据湖。它提供了优化的大数据处理算法和与外部工具（如 Hadoop MapReduce）的集成。

Spark SQL: 除了大数据分析外，还支持流式处理和交互式查询。它利用 Spark 引擎的分布式计算和内存处理功能，以实现更快的查询性能和更复杂的分析。

表操作

Hive SQL: 使用 CREATE TABLE 语句创建表，并使用 DESCRIBE 语句查看表结构。支持的表格式包括 TEXTFILE、RCFILE 和 ORCFILE。

Spark SQL: 使用 createTempView 或 createTable 语句创建临时视图或表。支持的表格式包括 JSON、CSV 和 Parquet。

查询优化

Hive SQL: Hive 优化器主要专注于大数据批量处理，它使用基于成本的优化技术（例如基于统计信息的查询重写和表连接顺序）来优化查询性能。

Spark SQL: Spark SQL 优化器更全面，它考虑了各种查询类型，包括交互式查询、流式查询和大数据批量分析。它采用基于规则和基于成本的优化技术，并利用 Spark 引擎的内存处理功能来提高效率。

函数支持

Hive SQL: 提供广泛的 Hive 特定函数，包括聚合函数（例如 SUM、AVG、COUNT）、字符串函数（例如 SUBSTR、CONCAT）和日期函数（例如 TODATE、FROMUNIXTIME）。

Spark SQL: 提供 ANSI SQL 函数，以及 Spark 特定的函数，包括窗口函数（例如 ROW_NUMBER、RANK）、UDF（用户定义函数）和自定义数据源。

性能

Hive SQL: 在大数据批量处理方面，Hive SQL 通常比 Spark SQL 更快，因为它的优化器专为处理大型数据集而设计。

Spark SQL: 在需要复杂分析、交互式查询和流式处理的场景中，Spark SQL 提供更好的性能，因为它利用 Spark 引擎的内存处理和分布式计算功能。

总结

Hive SQL 和 Spark SQL 都是功能强大的大数据查询语言，具有各自的优势和用例。Hive SQL 适用于大数据批量处理和与传统数据仓库的集成，而 Spark SQL 提供了更全面的查询功能、更好的流式处理支持和更快的交互式查询性能。在选择合适的查询语言时，考虑数据存储、查询类型和性能要求非常重要。

常见问题解答

1. Hive SQL 和 Spark SQL 的主要区别是什么？

   • 数据存储、语法、数据处理、表操作、查询优化和函数支持。

2. 哪种查询语言在大数据批量处理中更好？

   • Hive SQL 通常在大数据批量处理中表现得更好。

3. 哪种查询语言更适合交互式查询和流式处理？

   • Spark SQL 提供更好的交互式查询和流式处理性能。

4. Hive SQL 和 Spark SQL 中使用哪些表格式？

   • Hive SQL: TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE
   • Spark SQL: JSON、CSV、Parquet

5. 哪些函数在 Hive SQL 和 Spark SQL 中可用？

   • Hive SQL: Hive 特定函数（聚合、字符串、日期）
   • Spark SQL: ANSI SQL 函数、Spark 特定函数（窗口、UDF、自定义数据源）