Hive SQL的基本查询与Spark SQL相似,但在一些高级功能方面略有不同。例如,Hive SQL中常常需要使用MAP和STRUCT来表示复杂数据类型,而Spark SQL内置了对这些数据类型的更好支持。 Hive中简单查询的例子: SELECTname,salaryFROMemployeeWHEREsalary>3000; 1. 2. 3. 在Spark SQL中,类似的查询操作可以用相同的语法实现:...
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(update_time)ORDERBYyear,month spark sql结果: 2...
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...
Hive SQL代表的是以传统基于Mapreduce为核心的SQL语言。 2 Spark SQL Spark SQL则是基于内存计算Spark框架。Spark SQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发了Spark SQL代码。由于摆脱了对Hive的依赖性,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件...
以下是Spark SQL和Hive SQL的主要区别: 三、代码示例 在这一部分,我们将通过代码示例来展示Spark SQL和Hive SQL的用法。 1. Spark SQL示例 以下是使用Spark SQL进行基本数据查询的示例代码: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Spark SQL Example")\.enableHi...
Spark和Hive的区别和差异主要体现在以下几个方面：基础架构与定位：Hive：基于Hadoop实现，主要用于处理大规模数据，侧重于数据仓库功能。它提供了一套SQL接口，使得用户可以使用类SQL语句进行大规模数据的处理和分析。Spark：是一个分布式计算框架，支持多种数据处理场景，包括批处理、流处理、机器学习等。它...
一般来说，分区数应该是节点数的倍数。可以通过spark.default.parallelism和spark.sql.shuffle.partitions来...
一、spark和hive的区别 Hive: hive底层是hdfs【分布式文件系统】+MapReduce【MR计算引擎】。那么直观理解就是HIVE的SQL通过很多层解析成了MR程序,然后存储是放在了HDFS上。、 hive是一种基于HDFS的数据仓库,并且提供了基于SQL模型的,针对存储了大数据的数据仓库,进行分布式交互查询的查询引擎 Spark: spark是个生态群,...
Spark版本:2.4.0 问题:在线上查看数据时,数据平台跑出的数据与外部平台不一致。使用的SQL一样,经排查发现是使用 WHERE value <> 0,导致的。value 为字符串格式的数字id。 样例SQL如下: DROPTABLEIFEXISTStest.zero_test;CREATETABLEtest.zero_test TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY")ASSELECT'0'ASvalueUNI...