数据处理方式:Spark SQL支持实时和批处理,而Hive SQL主要适用于批处理。 数据格式支持:Spark SQL支持多种数据源和格式,而Hive SQL主要支持HDFS上的静态数据。 交互模式:Spark SQL支持交互式查询,而Hive SQL主要用于批量查询。 事务支持:Spark SQL支持ACID事务,而Hive SQL默认情况下不支持(需要修改配置)。 综上所述...
通过本文,我们分析了Spark SQL与Hive SQL的不同之处,包括性能、数据处理方式、交互模式等。Spark SQL的实时处理能力和更快的性能使其在数据分析和机器学习场景中更受欢迎;而Hive SQL则适合于需要批量处理和分析的传统数据仓库场景。 在选择使用Spark SQL或者Hive SQL时,开发者需要依据具体的需求和场景来决定。Spark ...
首先，它们的执行引擎不同。Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。而 Hive SQL 使用 MapReduce作为执行引...
SparkSession是创建DataFrame和执行Sql的入口 创建DataFrame有三种方式: 通过Spark的数据源进行创建 从一个存在的RDD转换 从HiveTable进行查询返回 通过Spark数据源创建 tip:如果从内存中读取数据,Spark知道数据类型具体是什么。如果是数字,默认为Int;但是如果从文件中读取数据,不确定类型,所以用bigint接收,可以和Long类型...
与spark sql区别 一、Spark SQL 与 Presto 之间的差异 Presto 简单来说就是“SQL 查询引擎”,最初是为Apache Hadoop开发的。它是一个开源分布式 SQL 查询引擎,旨在针对各种规模的数据集运行交互式分析查询。 Spark SQL 是一种分布式内存计算引擎,在结构化和半结构化数据集之上有一个 SQL 层。由于它在内存中处理...
但它们的实现和特性有所不同。Spark SQL具有更强大的数据处理和分析能力，而Hive SQL更适合处理大规模...
1. Spark SQL简介 Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块。与其它基本的Spark RDD API不同,Spark SQL提供的接口包含更多关于数据和计算的结构信息,Spark SQL会利用这些额外信息执行优化。可以通过SQL和数据集API与Spark SQL交互,但无论使用何种语言或API向Spark SQL发出请求,其内部都使用相同的执行引擎,这...
在数据处理方面,spark sql的处理速度优于hive sql 场景1:在数据条数为491条时,使用spark sql 和hive sql在中台处理的时间,分别用时9s和55s //使用的SQL语句SELECTYEAR(update_time)ASyear,month(update_time)asmonthFROMdwd_tb_customer_store_appraiseWHEREYEAR(update_time)=2023GROUPBYYEAR(update_time),month...