SQL和Hive SQL

SQL (Structured Query Language)是一种用于管理关系型数据库的标准语言，它提供了一种标准化的方式来创建、查询、更新和删除数据。SQL包括一系列指令，如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE，可以用来处理基本的数据操作。

Hive SQL，实际上是Apache Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，它是基于HiveQL（Hive Query Language）的。Hive SQL是对标准SQL的一个扩展，专为大规模数据集设计，主要用于处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的结构化数据。Hive将SQL查询转换为MapReduce任务运行在Hadoop集群上，使得非技术人员也能方便地对大数据进行查询和分析，而不需要直接编写复杂的MapReduce程序。

相关问题

sql和hivesql的区别

Spark SQL和Hive SQL有如下几点主要区别:
1. Spark SQL是基于Spark Core引擎构建的，而Hive SQL是基于MapReduce引擎的。这意味着Spark SQL的性能优于Hive SQL。
2. Spark SQL支持内存计算，而Hive SQL不支持。这意味着Spark SQL可以对大数据集进行更快速的计算。
3. Spark SQL支持多种数据源，如Parquet、JSON、JDBC等，而Hive SQL主要支持HDFS上的数据。
4. Spark SQL具有更好的扩展性，能够支持大数据和实时数据分析。
5. Spark SQL是Apache Spark项目的组成部分，而Hive SQL是Hadoop项目的组成部分。

presto sql 和 hive sql的区别有哪些

Presto SQL和Hive SQL的主要区别如下：

1. 数据存储：Presto SQL可以查询多种数据源，如Hadoop、NoSQL、RDBMS等；而Hive SQL主要用于查询Hadoop中的数据。

2. 数据处理：Presto SQL采用内存计算方式，可以实现实时响应；而Hive SQL则采用MapReduce计算方式，速度较慢。

3. 语法：Presto SQL的语法更加接近标准SQL，更易于理解和学习；而Hive SQL的语法则更加类似于SQL的扩展版本，需要更多的学习和理解。

4. 性能：Presto SQL具有更好的性能，可以处理更大的数据集，而Hive SQL在处理大数据时会出现性能瓶颈。

5. 执行计划：Presto SQL可以自动优化查询计划，提高查询效率；而Hive SQL需要手动进行优化。

6. 兼容性：Presto SQL兼容多种数据源和文件格式，而Hive SQL只支持Hive数据源和部分文件格式。