SparkSQL与Hive语法差异

SparkSQL 是 Apache Spark 的一个模块，它提供了对结构化数据处理的支持。Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，它将 SQL 查询转换为 MapReduce 使命来执行。尽管 SparkSQL 和 Hive 都答应用户使用类似 SQL 的语言来查询数据，但它们之间还是存在一些语法和功能上的差异：

• 函数命名：
  
  
  
  • Hive 使用 HIVE 前缀的函数，如 HIVE.UDF。
    
  • SparkSQL 使用 org.apache.spark.sql.functions 包中的函数。
    
  
  
• 窗口函数：
  
  
  
  • SparkSQL 支持更丰富的窗口函数，包括 row_number(), rank(), dense_rank(), ntile() 等。
    
  • Hive 也支持窗口函数，但大概在不同版本中支持的程度不同。
    
  
  
• CTE（Common Table Expressions）：
  
  
  
  • SparkSQL 支持 CTE，可以使用 WITH 语句界说。
    
  • Hive 直到 0.14 版本才引入对 CTE 的支持。
    
  
  
• 数据范例：
  
  
  
  • SparkSQL 支持更多的数据范例，如 timestamp, date, binary 等。
    
  • Hive 的数据范例相对较少。
    
  
  
• 性能优化：
  
  
  
  • SparkSQL 可以使用 Spark 的 RDD 和 DataFrame API 举行性能优化。
    
  • Hive 依靠于 Hadoop 的 MapReduce 框架。
    
  
  
• 资源管理：
  
  
  
  • SparkSQL 内置在 Spark 中，可以与 Spark 的资源管理器（如 YARN, Mesos）精密集成。
    
  • Hive 通常与 Hadoop YARN 集成。
    
  
  
• 索引和缓存：
  
  
  
  • SparkSQL 支持 DataFrame 和 Dataset API 的列式缓存。
    
  • Hive 支持基于 HBase 的索引。
    
  
  
• SQL 标准兼容性：
  
  
  
  • SparkSQL 致力于提高对 SQL 标准的兼容性。
    
  • Hive 的 SQL 兼容性大概有所不同，尤其是在旧版本中。
    
  
  
• 扩展性：
  
  
  
  • SparkSQL 答应用户通过编写自界说的 UDF（用户界说函数）来扩展其功能。
    
  • Hive 也支持 UDF，但大概在性能上不如 SparkSQL。
    
  
  
• 摆设和运行情况：
  
  
  
  • SparkSQL 可以独立运行，也可以在 Hadoop、YARN、Mesos 或 Kubernetes 上运行。
    
  • Hive 主要运行在 Hadoop 生态系统中。
    
  
  
• 交互式查询：
  
  
  
  • SparkSQL 提供了更快速的交互式查询本事，尤其是在使用 DataFrame 和 Dataset API 时。
    
  • Hive 的交互式查询性能大概不如 SparkSQL。
    
  
  
• ACID 事务支持：
  
  
  
  • SparkSQL 从 Spark 2.0 开始支持 ACID 事务。
    
  • Hive 也支持 ACID 事务，但大概在不同版本中支持的程度不同。
    
  
  

选择使用 SparkSQL 还是 Hive 取决于详细的业务需求、数据规模、性能要求以及与现有系统的兼容性。在某些情况下，两者可以结合使用，例如，使用 SparkSQL 来加速 Hive 查询。

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