hive sql中的系统时间

在Hive SQL中，可以使用`current_timestamp`或`now()`函数来获取当前系统时间。例如：

SELECT current_timestamp;

或

SELECT now();

这将返回一个包含当前日期和时间的时间戳，格式类似于`2022-02-18 14:25:30.123`。请注意，这个时间戳是基于服务器的本地时间。

相关问题

sparksql flinksql hivesql性能对比

### 回答1：
SparkSQL、FlinkSQL和HiveSQL是三种不同的SQL查询引擎，它们都可以用于处理大规模数据。它们的性能对比如下：

1. SparkSQL：SparkSQL是基于Spark计算引擎的SQL查询引擎，它可以处理大规模数据，并且具有很好的性能。SparkSQL的优点在于它可以利用Spark的分布式计算能力，可以在内存中缓存数据，从而提高查询速度。但是，SparkSQL的缺点在于它的启动时间比较长，而且在处理小规模数据时，性能不如其他两种SQL查询引擎。

2. FlinkSQL：FlinkSQL是基于Flink计算引擎的SQL查询引擎，它也可以处理大规模数据，并且具有很好的性能。FlinkSQL的优点在于它可以利用Flink的流式计算能力，可以实时处理数据，并且可以在内存中缓存数据，从而提高查询速度。但是，FlinkSQL的缺点在于它的学习曲线比较陡峭，需要一定的学习成本。

3. HiveSQL：HiveSQL是基于Hadoop计算引擎的SQL查询引擎，它也可以处理大规模数据，但是性能相对较差。HiveSQL的优点在于它可以利用Hadoop的分布式计算能力，可以处理大规模数据，并且可以与其他Hadoop生态系统工具无缝集成。但是，HiveSQL的缺点在于它的查询速度比较慢，因为它需要将SQL语句转换为MapReduce任务进行处理。

综上所述，SparkSQL和FlinkSQL在处理大规模数据时具有更好的性能，而HiveSQL则适用于与Hadoop生态系统工具集成的场景。

### 回答2：
SparkSQL、FlinkSQL和HiveSQL都是基于SQL的数据处理引擎，它们都能够处理大规模数据。但是它们的性能和适用场景有所不同。

首先，SparkSQL是Apache Spark的一部分，它是一种非常流行的大数据处理引擎。SparkSQL具有良好的可扩展性和容错性，能够处理大规模且复杂的数据处理任务。但是，在处理小数据量时，SparkSQL的性能不如其他引擎，因为它要启动整个Spark应用程序来处理数据。

其次，FlinkSQL是Apache Flink的一部分，它是一种新兴的流式处理引擎。FlinkSQL是基于流处理的，能够实时处理数据，因此它适合处理实时流式数据。FlinkSQL的性能在流式数据处理方面非常出色，在处理批量数据时也比SparkSQL和HiveSQL更快。

最后，HiveSQL是Apache Hive的一部分，它是基于Hadoop平台的数据处理引擎。HiveSQL是一种批量处理引擎，适合处理大规模的离线数据。HiveSQL的性能在处理此类数据时非常出色，因为它能够利用Hadoop的分布式计算能力，但是在处理实时数据时性能较差。

总的来说，三个SQL引擎都有自己的优势和缺点，选择适合自己业务场景的引擎非常重要。如果需要处理实时流数据和批量数据，则可以选择FlinkSQL；如果需要处理离线批量数据，则可以选择HiveSQL；如果需要处理大规模和复杂的数据，则可以选择SparkSQL。

### 回答3：
SparkSQL FlinkSQL HiveSQL都是目前业内广泛使用的三种SQL查询引擎，均被称为大数据处理的利器。虽然三者都能支持SQL查询，但是它们的实现方式和效率是不同的。

首先是SparkSQL。SparkSQL 作为 Apache Spark 的组件，是在 Spark 引擎上实现 SQL 查询的工具。SparkSQL 是 Apache Spark 的 SQL 引擎，充分利用了 Spark 引擎的内存计算能力和分布式计算能力，因此可以快速高效地进行数据处理和分析。同时，SparkSQL 支持多种数据源，包括 HDFS、Hive、JSON、Parquet 等，还可以与 Spark Streaming 直接集成，支持流处理。

然后是FlinkSQL。FlinkSQL 是 Apache Flink 提供的查询引擎，主要是基于 Flink 所提供的流式计算引擎。相比于 SparkSQL，FlinkSQL 相对年轻和比较新颖。但是 FlinkSQL 在流式计算和 batch 计算都有着良好的性能表现，并且还支持 SQL 标准语言 ANSI SQL，具有较好的兼容性。

最后是HiveSQL。HiveSQL 是基于 Hadoop 生态圈的数据仓库系统，旨在为 Hadoop 带来类似于 SQL 的查询功能，以提高数据分析的效率。在 HiveSQL 中，数据存储在 HDFS 中而不是传统的关系型数据库中。相比于 SparkSQL 和 FlinkSQL，HiveSQL 操作数据时，会将查询转换为 MapReduce 作业或者 Tez DAG 作业，这种转换导致了不可避免的性能损失，性能不如 FlinkSQL 和 SparkSQL。

综上所述，三种SQL查询引擎的性能表现可以总结如下：

1. 对于离线批处理，HiveSQL 有着较好的表现。但是在不断发展的大数据处理场景中，HiveSQL 已经不能满足实时计算的要求。

2. FlinkSQL 和 SparkSQL 在处理流数据时都有着不错的表现，但是 FlinkSQL 相对较新，所以在某些特殊场景下 SparkSQL 更加适合。

3. 对于实时计算而言，FlinkSQL 是一个不错的选择，因为 FlinkSQL 有着相对比较好的复杂流数据的处理能力。

总之，选择哪种 SQL 查询引擎，需要根据具体的数据处理场景和业务需求来选择。

hive sql跟传统数据库sql的区别

Hive SQL和传统数据库SQL的区别主要在以下几个方面：

1. 数据存储方式不同：传统数据库使用关系型数据库，数据以表格形式存储，而Hive SQL则是基于Hadoop的分布式文件系统存储数据，以文件形式存储。

2. 数据处理方式不同：传统数据库在处理数据时使用索引，优化查询速度，而Hive SQL则是使用MapReduce进行数据处理。

3. 数据规模不同：传统数据库一般适用于小型到中型数据处理，而Hive SQL适用于大规模数据处理，可以处理PB级别的数据。

4. 数据类型不同：传统数据库支持复杂的数据类型，如日期、时间、浮点数等，而Hive SQL只支持基本的数据类型，如字符串、数字等。

总之，Hive SQL适用于大规模、分布式数据处理，而传统数据库则适用于小型到中型数据处理。