Hive和presto
时间: 2024-02-14 20:32:02 浏览: 27
Hive、Spark、Impala和Presto都是大数据处理框架,它们各有特点和适用场景。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上,并提供类SQL的查询语言。Hive适合处理大规模的离线批处理任务,但对于实时数据处理和交互式查询的支持较弱。
Spark是一个通用的大数据处理框架,支持批处理、流处理、机器学习等多种计算模式。Spark的内存计算能力和优化算法使其在处理大规模数据时表现出色,同时也支持交互式查询和实时数据处理。
Impala是基于Hadoop的高性能SQL查询引擎,可以在Hadoop集群上实现实时查询和交互式分析。Impala的查询速度比Hive快得多,但它的适用场景主要是针对SQL查询,不支持Spark的机器学习和图计算等功能。
Presto是一个分布式SQL查询引擎,可以在多个数据源上进行查询,包括Hadoop、关系型数据库和NoSQL数据库等。Presto的查询速度非常快,支持交互式查询和实时数据处理,但它的数据处理能力相对Spark较弱。
因此,选择哪种框架取决于具体的业务需求和数据处理场景。
相关问题
hive和presto是什么
Hive和Presto都是用于大数据处理的工具。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它允许用户使用类似SQL的查询语言(称为HiveQL)来对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。Hive通过将查询转换为MapReduce任务执行,可以处理大规模的结构化和半结构化数据。
Presto是一个分布式SQL查询引擎,它可以查询不同的数据源,如Hive、MySQL、PostgreSQL等。与Hive不同,Presto的查询引擎不依赖于MapReduce,它使用自己的执行引擎来实时处理查询。Presto支持高性能、交互式查询,并且可以在大规模数据集上进行复杂的分析和联接操作。
总的来说,Hive更适合用于批处理和大规模数据分析,而Presto更适合用于实时查询和交互式分析。
hive和presto在通过查询with语句使用insert into插入数据是的区别
Hive和Presto都支持使用WITH语句插入数据,但是它们的实现方式存在一些区别:
1. 语法不同:Hive使用的是WITH语句,而Presto使用的是WITH RECURSIVE语句。
2. 数据来源不同:Hive的WITH语句可以从其他表或者子查询中获取数据,而Presto的WITH RECURSIVE语句通常用于递归查询。
3. 执行顺序不同:Hive的WITH语句是在查询执行时临时创建的,它会将WITH语句的结果插入到目标表中。而Presto的WITH RECURSIVE语句是在查询执行之前创建的,它会先执行递归查询,然后再将结果插入到目标表中。
4. 性能表现不同:Hive和Presto的性能表现会受到数据量、查询复杂度、硬件配置等因素的影响,需要根据具体情况来选择合适的方式。
总体来说,Hive和Presto在使用WITH语句插入数据时存在一些差异,需要根据具体情况来选择合适的方式。