类比Hive,SparkSQL是Spark上的高级模块,SparkSQL是一个SQL解析引擎,将SQL解析成特殊的RDD(DataFrame),然后在Spark集群中运行Spark SQL,执行效率非常快! SparkSQL是用来处理结构化数据的(先将非结构化的数据转换成结构化数据) SparkSQL支持两种编程API: SQL方式 DataFrame的方式(DSL) 2. RDD与DataSet(DataFrame) RDD...
写SQL语句时底层会自动把它转化成RDD 特点: 易整合 无缝整合了SQL查询核Spark编程 通用性 用相同的方式连接不同的数据源 兼容Hive 标准数据连接 通过JDBC或者ODBC来连接 DataFrame,DataSet,RDD 都有分区的概念 DataFrame和DataSet 有完全相同的成员函数,区别只是每一行的数据类型不同 DataFrame其实是DataSet的一个特例 ...
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...
相对于MySQL和Hive SQL，Spark SQL在大规模数据处理时具有更高的处理速度。
SQL语法：MySQL和Hive SQL的语法比较相似，都是标准的SQL语言，但Hive SQL在SQL语法的基础上扩展了一些...
与hive区别 公司大数据平台支持hive和presto两种队列,两种sql使用起来不知道其差异经常会出错,因此盘点两种sql的区别,便于以后使用。 1.本质区别 Hive是把一个查询转化成多个MapReduce任务,然后一个接一个执行。执行的中间结果通过对磁盘的读写来同步。然而,Presto没有使用MapReduce,它是通过一个定制的查询和执行引擎来...
Spark on Hive 是在Spark中配置Hive,运行方式入口是通过Spark,底层通过配置Hive的hive-site.xml,hdfs-site.xml等配置文件来直接操作hive SQL,其实是Hive的语法规则,但是计算还是本身的SparkRDD引擎。 Spark-SQL、Hive on Spark、Spark on Hive使用场景 从计算引擎上来看,三者都是SparkRDD计算引擎。从计算性能上来看,...
Hive也可以在hadoop做实时查询上做一份自己的贡献,那就是和hbase集成,hbase可以进行快速查询,但是hbase不支持类SQL的语句,那么此时hive可以给hbase提供sql语法解析的外壳,可以用类sql语句操作hbase数据库。 Hive可以认为是MapReduce的一个封装、包装。Hive的意义就是在业务分析中将用户容易编写、会写的Sql语言转换为...
hive数据库中存储的时间是string类型的(string是字符串,int是整数) 4|1把时间戳转为日期from_unixtime(paytime,'yyyy-MM-dd hh:mm:ss') 转化UNIX时间戳(从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数)到当前时区的时间格式,返回值: stringselect from_unixtime(1323308943,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'); -...