SQL、Hive中的SQL和Spark中的SQL（即SparkSQL）都是用于处理和分析数据的查询语言，但它们在实现、性能、应用场景等方面存在一些明显的区别和联系。联系：分布式计算：三者都是分布式计算的引擎，都可以在大数据集上进行高效的计算和处理。SQL支持：三者都支持SQL语法，用户可以通过SQL语句进行数据查询、分析和处理。处理大规模数据：三者都适用于处理大规模的数据集，可以有效地处理TB甚至
Spark 入门篇1 概述 Spark是一个通用的快速的大数据处理引擎，是类似于hadoop的map reduce大数据并行处理引擎。它的数据源可以是hdfs、cassandra、hbase等，除常规编程模式外，它还是支持sql使用方式。Spark支持str
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2023-08-29 11:21:09
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Spark SQL_第六章笔记1.Spark SQL简介2.DataFrame2.1DataFrame创建2.2DataFrame保存2.3DataFrame常用操作2.4从RDD转换得到DataFrame2.4.1利用反射机制推断RDD模式2.4.2使用编程方式定义RDD模式3.Spark SQL读写数据库3.1通过JDBC连接数据库3.2连接Hive读写数据 1.Spark SQL简介Spa
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2023-11-28 06:36:04
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Hive on MapreduceHive的原理大家可以参考这篇大数据时代的技术hive：hive介绍，实际的一些操作可以看这篇笔记：新手的Hive指南，至于还有兴趣看Hive优化方法可以看看我总结的这篇Hive性能优化上的一些总结
Hive on Mapreduce执行流程执行流程详细解析Step 1：UI(user interface) 调用 executeQuery 接口，
目录SparkSQL1. 基础概念2.DataFrame3.SparkSql程序开发(1.x,2.x)（1）SparkSQL1.x（2）SparkSQL2.x SparkSQL1. 基础概念Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。与HiveSql的区别：Hive SQL是通过转换成MapReduce
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2023-08-30 11:02:22
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# Spark SQL和Hive的语法差异
## 引言
在大数据领域中，Spark SQL和Hive是两个非常受欢迎的数据处理工具。它们都可以用于数据分析和数据处理，但在语法和用法上有一些差异。本文将重点介绍Spark SQL和Hive之间的语法差异，并通过代码示例来说明这些差异。
## 1. 数据库和表的创建
在Hive中，我们可以使用HiveQL语言创建数据库和表。下面是一个创建数据库和表
原创
2023-09-14 20:34:28
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1. Spark SQL的作用Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce，然后提交到集群上执行的，大大简化了编写MapReduce程序的复杂性，但MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。类比Hive，SparkSQL是Spark上的高级模块，SparkSQL是一个SQL解析引擎，将SQL解析成特殊的RDD（DataFrame），然后在Spark集群中运行Spark SQL，执行
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2023-10-14 22:11:30
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# Hive SQL 与 Spark SQL 语法差异解析
## 1. 整体流程
在学习Hive SQL与Spark SQL语法差异时，我们可以按照以下步骤进行：
```mermaid
stateDiagram
Start --> Step1
Step1 --> Step2
Step2 --> Step3
Step3 --> End
```
## 2. 具体
原创
2024-06-27 04:03:12
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定义
HQL
Criteria查询对查询条件进行了面向对象封装，符合编程人员的思维方式，不过HQL(Hibernate Query Language)查询提供了更加丰富的和灵活的查询特性，因此Hibernate将HQL查询方式立为官方推荐的标准查询方式，HQL查询在涵盖Criteria查询的所有功能的前提下，提供了类似标准SQL语句的查询方式，同时也提供了更
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精选
2013-03-02 10:59:59
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1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。SparkSQL出现的原因：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板。SparkSQL的起源与发展：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大，所以就开发了Hive，Hive编程用的是类SQL的HQL的语句，这样编程的难度就大
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2023-11-30 12:03:25
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层，把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序。Hive和SparkSQL都不负
一. spark-sql
1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test);
支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5);
in 40000个 耗时25.766秒
in 80000个 耗时78.827秒
2.union all/union
不支持顶层
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2023-09-15 16:03:13
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例如对于TUser类1.实体查询String hql = " from TUser"; 执行这条语句会返回TUser以及TUser子类的纪录。注: 如果 TUser 类具有外键, 查询会报错!解决方法: select 别名.属性 from 类 as 别名. 没有别名.属性仍然报错!hql = "from java.lang.Object"会返回数据库中所有库表的纪录。where 语句hql =
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2010-06-14 23:59:00
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HQL 例如对于TUser类1.实体查询String hql = " from TUser"; 执行这条语句会返回TUser以及TUser子类的纪录。注: 如果 TUser 类具有外键, 查询会报错!解决方法: select 别名.属性 from 类 as 别名. 没有别名.属性仍然报错!hql = "from java.lang.Object"会返回
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2012-02-07 16:09:35
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一、相同函数差异 二、仅Hive支持 三、仅Spark支持 四、Parquet表格式相关 五、备注 一、相同函数差异1.Spark运行时用到的hash函数，与Hive的哈希算法不同，如果使用hash()，结果和Hive的hash()会有差异解决方案：SparkSQL中将hash()修改为兼容Hive的函数hive_hash() 2.Hive和SparkSQL使用grouping
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2023-07-14 12:32:27
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文章目录第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 Spark SQL的特点1.2.1 易整合1.2.2 统一的数据访问方式1.2.3 兼容Hive1.2.4 标准的数据连接1.3 什么是DataFrame1.4 什么是DataSet第2章 Spark SQL编程2.1 SparkSession新的起始点2.2 DataFrame2.2.1 创建DataFrame2.2
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2023-09-18 21:50:25
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文章目录第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 Spark SQL的特点1.2.1 易整合1.2.2 统一的数据访问方式1.2.3 兼容Hive1.2.4 标准的数据连接1.3 什么是DataFrame1.4 什么是DataSet第2章 Spark SQL编程2.1 SparkSession新的起始点2.2 DataFrame2.2.1 创建DataFrame2.2
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2023-09-18 21:50:24
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Spark SQL入门spark sql 基本原理sparksql 概述与架构sparksql执行流程sparksql 相对于 hive 和 MapReduce 作业的优点sparksql基本操作命令DataFrame 和Dataset 两种的使用ActionDataFrame 基础函数DataSet集成语言查询RDD转DataFrame的方式 spark sql 基本原理sparksql 概述
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2023-11-12 21:06:33
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SparkSql提供了对Hive的结构化查询语言，在某些业务场景下，我们可能需要对sql语法进行扩展，在此以自定义merge语法说明其一般步骤。 Hive中parquet格式表的数据文件可能会包含大量碎片文件(每次执行insert时都会产生独立的parquet文件)，碎文件过多会影响hdf
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2023-09-08 23:11:42
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PySpark的语法是从左到右串行的，便于阅读、理解和修正；SQL的语法是从内到外嵌套的，不方便维护；PySpark继承Python优美、简洁的语法，同样的效果，代码行数可能只有SQL的十分之一；Spark分转化操作和行动操作，只在行动操作时才真正计算，所以可以减少不必要的计算时间；相对于SQL层层嵌套的一个整体，PySpark可以拆分成多步，并可以十分方便地把中间结果保存为变量，更有利于调试和修
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2023-08-11 18:16:41
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