简述 hivesql 和spark-sql 的区别(可以百度)

HiveSQL和Spark SQL都是基于SQL的查询引擎，但它们在实现方式和使用场景上存在一些区别。其中，Hive SQL是基于Hadoop MapReduce的，而Spark SQL是基于Spark的。以下是它们的一些区别：

1. 实现方式：Hive SQL是基于Hadoop MapReduce的，而Spark SQL是基于Spark的。这意味着Hive SQL需要在Hadoop集群上运行，而Spark SQL可以在独立的Spark集群上运行。

2. 性能：由于Spark SQL是基于内存计算的，因此在处理大规模数据时比Hive SQL更快。但在小数据量时，Hive SQL的性能可能会更好。

3. 支持的数据源：Hive SQL支持Hadoop生态系统中的各种数据源，如HDFS、HBase和Amazon S3等。而Spark SQL除了支持Hadoop生态系统中的数据源，还支持NoSQL数据库，如Cassandra和MongoDB等。

4. 语法：虽然Hive SQL和Spark SQL都是基于SQL的查询引擎，但它们的语法略有不同。例如，在Spark SQL中，可以使用强类型语言的特性，如类型安全和lambda表达式等。

总之，Hive SQL和Spark SQL都是基于SQL的查询引擎，但它们在实现方式、性能、支持的数据源和语法等方面存在一些区别，可以根据具体的需求进行选择。

相关问题

简述Structed Streaming和Spark SQL、Spark Streaming关系

Structured Streaming是Spark 2.0引入的一种流式处理引擎，它是建立在Spark SQL引擎之上的。Structured Streaming提供了一种以流式的方式对数据进行处理和分析的方法，它能够将流式数据转换成连续的数据流，并且提供了和Spark SQL相似的编程接口。Structured Streaming具有和Spark SQL一样的优势，比如强大的优化能力和丰富的数据源支持，同时还支持流式数据处理的特性，比如低延迟、高吞吐量和容错性。

Spark SQL是一种用于处理结构化数据的Spark模块，它提供了一种类似于SQL的编程接口，使得用户可以像处理关系型数据库一样处理Spark中的数据。Spark SQL支持从Hive、JSON、Parquet、JDBC等数据源中读取数据，并提供了对数据的查询、过滤、聚合等操作。

Spark Streaming是Spark生态系统中的另一个模块，它是专门用于处理实时数据的流式处理引擎。Spark Streaming支持将实时数据流转换成一系列的离散化的RDD，并提供了一系列的DStream操作，包括map、reduce、join等操作。Spark Streaming支持从Kafka、Flume、Twitter、HDFS等数据源中读取数据，并提供了容错性、可伸缩性等特性。

因此，Structured Streaming和Spark SQL、Spark Streaming都属于Spark生态系统中不同的组件，Structured Streaming建立在Spark SQL引擎之上，具有和Spark SQL相似的编程接口，同时支持流式数据处理的特性；而Spark Streaming则是专门用于处理实时数据的流式处理引擎，提供了一系列的DStream操作。

spark从入门到放弃三十二:spark sql(5)hive sql 简述

### 回答1：
Spark SQL是Spark生态系统中的一个组件，它提供了一种基于结构化数据的编程接口。Spark SQL支持使用SQL语言进行数据查询和处理，同时还支持使用DataFrame和Dataset API进行编程。Spark SQL还提供了与Hive集成的功能，可以使用Hive SQL语言查询和处理数据。Hive SQL是Hadoop生态系统中的一个组件，它提供了一种基于SQL语言的数据仓库解决方案。通过Spark SQL与Hive集成，可以在Spark中使用Hive SQL语言进行数据查询和处理，同时还可以利用Spark的分布式计算能力加速数据处理。

### 回答2：
Spark SQL 是基于 Spark 构建的一个模块，它使得使用 SQL 访问结构化数据成为了可能。Spark SQL 结合了 Spark 强大的分布式计算能力和 SQL 的易用性，能够处理从结构化数据到半结构化数据和无结构化数据的查询。Spark SQL 提供了一个统一的数据访问接口，支持从多种数据库和文件格式读取数据，也支持在 Hadoop HDFS 上进行分布式计算。

Hive SQL 是一个 SQL 的扩展，可以让用户使用 SQL 查询 Hadoop HDFS 中的数据。Hive SQL 可以将 SQL 查询转化为 MapReduce 作业，以便在 Hadoop 上运行。类似于 Spark SQL，Hive SQL 也可以支持从多种文件格式和存储系统中读取数据，并可以使用 HiveQL 对数据进行查询。HiveQL 是 Hive SQL 的 SQL 方言，它包含了 SQL 非常基础的功能，而且还包含了一些扩展功能，例如用户自定义函数和 MapReduce 脚本。

Spark SQL 和 Hive SQL 之间还有一些其他的区别。其中，最明显的区别就在于 Spark SQL 是内存计算，而 Hive SQL 是基于磁盘计算。由于 Spark SQL 可以在内存中处理数据，因此具有更快的查询速度和更好的性能。此外，Spark SQL 还具有更好的支持复杂数据类型的能力。

总的来说，Spark SQL 和 Hive SQL 都是非常优秀的分布式计算平台和 SQL 扩展，它们带来了很多的便利性和高效性，使得大数据的处理和分析变得更加容易和高效。学习和掌握这两个技术，对于从事大数据开发和处理的人员来说是非常重要的。

### 回答3：
Spark是一个开源的分布式计算引擎，它的出现很大程度上改变了大数据处理的方式，同时它也为很多数据工程师提供了灵活、高效的数据处理解决方案。Spark SQL是Spark被广泛使用的一个组件，它提供了一种统一的数据处理接口，让用户可以在一个高度优化的引擎上进行SQL查询以及数据处理。

Spark SQL可以与Hive集成，因为Hive的底层也是使用了map-reduce模式。在使用Spark SQL的时候，用户可以根据需要在命令行模式或者使用脚本来进行数据处理。而且，Hive SQL 可以访问 Hadoop 组件的数据，包括HDFS，HBase，和S3等等，使得Spark SQL能够进行更多场景的数据处理。

在使用Spark SQL与Hive SQL，用户可以使用类似于SQL的语言进行数据处理。这些语言有很多的常见操作，例如join,groupBy,orderBy等。Spark SQL也支持一些比较高级的数据操作，例如窗口函数、自定义聚合函数等，这些操作可以让用户更加灵活的处理数据，并且降低了用户对于数据处理的技术门槛。

总之，Spark SQL与Hive SQL对于数据处理的灵活性和性能都具有非常高的优势。虽然它们之间有所不同，但是在很多场景下，Spark SQL和Hive SQL也可以结合使用来提高数据处理效率和完成更加复杂的任务。