my sql与hive sql的区别?
时间: 2023-03-20 21:00:31 浏览: 133
MySQL和Hive SQL是两种不同的SQL方言,主要有以下区别:
1. 数据处理方式不同:MySQL是关系型数据库,Hive是基于Hadoop的数据仓库,适合大规模数据处理。
2. 数据类型不同:MySQL支持的数据类型相对较少,而Hive支持更多的数据类型,包括复杂数据类型。
3. SQL语法不同:MySQL和Hive SQL的语法有很多差异,包括不同的关键字、函数、操作符等等。
4. 执行效率不同:MySQL是针对小规模数据的高效率数据库,而Hive SQL是针对大规模数据的分布式计算框架,处理效率相对较低。
5. 应用场景不同:MySQL适合小规模事务处理和在线应用,Hive适合大规模数据分析和离线处理。
相关问题
hive和oracle,my sql的区别
Hive和Oracle、MySQL之间的区别如下:
1. 应用场景:Hive主要用于大数据处理和分析,而Oracle和MySQL则用于传统的关系型数据库管理系统中。
2. 数据存储方式:Hive是建立在Hadoop上的数据仓库系统,数据存储在Hadoop的HDFS文件系统中,而Oracle和MySQL是基于关系型数据库的,数据存储在表中。
3. 查询语言:Hive使用类SQL的查询语言HQL,而Oracle和MySQL使用标准SQL查询语言。
4. 数据处理方式:Hive使用MapReduce来处理数据,可以处理PB级别的数据,而Oracle和MySQL使用B树等索引结构进行数据处理,适合中小型数据量的处理。
5. 成本:Hive开源且免费,而Oracle和MySQL是商业软件,需要购买授权。
综上所述,Hive、Oracle和MySQL之间的区别在于应用场景、数据存储方式、查询语言、数据处理方式和成本等方面。
flinksql 关联hive维表
flinksql可以通过内置的HiveCatalog来与Hive中的维表进行关联。下面是一个用于关联Hive维表的示例代码:
首先,需要在flink的环境中配置HiveCatalog,可以在flink的配置文件中添加如下配置:
```
catalogs.myhive.type=hive
catalogs.myhive.session-conf.dir=/path/to/hive-site.xml
```
然后在flinksql中创建HiveCatalog:
```
CREATE CATALOG myhive WITH (
'type'='hive',
'hive-conf-dir'='/path/to/hive-site.xml'
)
```
接下来,可以使用HiveCatalog创建表并将其与Hive中的维表关联:
```
CREATE TABLE mytable (
id BIGINT,
name STRING,
age INT
) WITH (
'connector'='hive',
'table-name'='my_table',
'database-name'='my_database',
'hive-version'='3.1.2',
'hive-catalog'='myhive'
)
```
然后,可以使用FlinkSQL查询关联了Hive维表的数据:
```
SELECT t.id, t.name, v.address
FROM mytable AS t
LEFT JOIN hive_dimension AS v
ON t.id = v.id
```
在这个例子中,我们将Flink的表mytable与Hive中的维表hive_dimension进行了左连接操作,通过id字段进行关联,查询了id、name和address字段的数据。
以上就是使用flinksql关联Hive维表的基本步骤和示例代码。关联Hive维表可以让我们更方便地在flink中使用Hive中的数据进行分析和计算。