一.首先是oracle和mysql对比 Oracle和MySQL的语法区别，主要包括数据类型，函数和其他。（1）with Oracle 中用with来构建一个临时表 MySQL不支持with，MySQL通过小括号的方式来处理，
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2023-08-18 22:31:19
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一、Spark SQL概述1.1 Spark SQL是什么？Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了 2 个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。之前学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢
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2023-09-18 20:33:50
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数据库（database）：传统的关系型数据库的主要应用（OLTP），主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。数据仓库（data warehouse）：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。简单来说，数据仓库是一种结构体系，而数据库是一种具体技术。这就是最根本的区别。以M
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2023-08-11 10:19:25
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本篇作为Spark SQL的第一篇文章，会从以下几个方面来进行阐述：1、Spark SQL的由来2、Spark SQL的特性3、Spark SQL的功能入口4、Spark SQL与Hive集成方式5、Spark SQL的开发以及使用方式首先讲一下Spark SQL的前世今生，Spark SQL并不是Spark一开始就推出的，最早使用的是Hadoop自己的HIve查询引擎。 Hive的诞
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2023-08-18 22:30:48
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1.hive中sort by与order by的区别 sort by – 局部排序，只保证单个reduce内有顺序 order by – 全局排序，保证所有的reduce中的数据都有顺序 ps:如果reduce只有一个，两者都一样 两者通常和asc desc搭配，默认使用升序asc 只要使用order by，reduce的个数就是1个 也可以自定义设置reduce数量:set mapreduce.
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2023-09-20 06:21:26
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大数据体系架构：Spark内存计算与传统MapReduce区别：SparkSQL与Hive的区别:SparkSQL替换的是Hive的查询引擎，Hive是一种基于HDFS的数据仓库，并且提供了基于SQL模型的，针对存了大数据的数据仓库，进行分布式交互查询的查询引擎，所以SparkSQL暂时并不能完全替代Hive，实际上，在生产环境中，SparkSQL也是针对Hive数据仓库中的数据进行查询，Spar
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2023-09-20 06:26:32
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[导读]上周拿到了我的第一个工作任务，统计一个按天分区每天都有百亿条数据条的hive表中account字段的非重用户数(大概两千万)。后来又更改为按id字段分别统计每个id的用户数。上周拿到了我的第一个工作任务，统计一个按天分区每天都有百亿条数据条的hive表中account字段的非重用户数(大概两千万)。后来又更改为按id字段分别统计每个id的用户数。按照我数据库老师的教导，我很轻易的跳出来了c
目录1、数据仓库2、Hive是什么3、HiveQL与SQL的区别4、数据存储格式5、操作客户端6、Hive操作1、建表语句2、加载数据（上传到hive表）1、数据仓库数据仓库中有很多个数据库ETL：对数据的储存、查询和分析存储，在Hadoop中大规模数据的机制。hive定义了简单的类SQL查询语言，HQL也可以处理MapReduce开发者开发的自定义mapper和reducer来处理内建的mapp
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2024-05-30 10:44:00
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hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据的ETL，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。Hive SQL是一种类SQL语言，与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法，发现相同的SQL语句在Hive和MySQL中输出结果的会有所不
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2023-07-12 22:10:07
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文章目录hive 与 mysql 的区别类加载器的种类，有什么机制，机制有何用处MapReduce实现wordcount流程full GC 和 old GC 区别避免频繁的Full GC hive 与 mysql 的区别数据存储位置 hive数据存储在hdfs上，mysql的数据存储在本地磁盘中。数据规模 hive支持很大规模数据的计算，mysql支持的数据规模很小。执行延迟 mysql的执行延
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2023-07-12 20:34:59
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文章目录hive和mysql的区别有：在hive中可以使用正则表达式对列名进行筛选hive窗口函数、collect_set/collect_listhive中可以使用xpath系列的函数处理xml数据用R语言中的RODBC连接hive去掉字段名中的前缀表名hive 建立分区表 hive和mysql的区别有：1、查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；2、数据存储位置不同：hi
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2023-08-18 12:36:33
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一、MySQL 数据库 1、MySQL 和 Oracle 区别 2、启动数据库 service mysqld start 登录：使用 root 用户 mysql -uroot -p 密码没有密码： mysql -uroot 3、关系型数据库和 NoSQL 最大的区别：事务 (*) 事
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2024-03-12 12:46:28
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# Spark SQL和Hive的区别
在大数据处理的世界中，Spark SQL与Hive是两种非常流行的SQL查询引擎。虽然它们都能够处理大规模数据集，但在设计理念、性能和适用场景等方面却存在显著的区别。本文将通过具体的代码示例，以及一些图表，帮助大家深入理解Spark SQL和Hive之间的区别。
## 1. Spark SQL与Hive概述
- **Spark SQL**是Apache
原创
2024-09-15 06:02:03
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本地和远程模式安装配置方式大致相同，本质上是将Hive默认的元数据存储介质由自带的Derby数据库替换为MySQL数据库，这样无论在任何目录下以任何方式启动Hive，只要连接的是同一台Hive服务，那么所有节点访问的元数据信息是一致的，从而实现元数据的共享。下面就以本地模式为例，讲解安装过程。本地模式的Hive安装主要包括两个步骤：首先安装MySQL服务，再安装Hive。具体步骤如下：1．安装My
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2023-07-14 17:28:54
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SQL和HQL之间的区别 SQL与HQL结构化查询语言，通常也称为SQL，是一种使用关系数据库管理概念来管理数据的数据库语言。管理数据包括select（从单个或多个表中检索数据），insert（在表中添加一行或多行），update（负责更改表中一行或多行的值），delete（负责删除表中的一行或多行）和通过查询创建模式。HQL或Hibernate查询语言将面向对象编程的概念扩
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2023-07-20 19:39:32
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一、安装Mysql（1）检查是否已经装了MySql 检查：rpm -qa|grep mysql 使用以下命令卸载，卸载完再用上面命令检查一下 删除：rpm -e --nodeps xxxxxxxx（2）安装MySql 通过yum安装MySql yum install -y mysql-server（3）启动MySql服务 MySQL的服务名： < 5.5 版本 使用 mys
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2023-10-16 09:41:01
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文章目录一、Spark SQL概述1.1、Spark SQL是什么？1.2、Hive和Spark SQL1.3、DataFrame与DataSet二、Spark SQL编程2.1、DataFrame2.1.1、创建DataFrame2.1.2、SQL语法2.1.3、DSL语法2.2、Dataset2.2.1、创建DataSet2.2.2、RDD与Dataset互转2.2.3、DataFrame
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2023-08-08 11:01:25
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目录前言Hive与Mysqlhive到mysqlmysql到hiveHIve与Oracle hive到oracleoracle到hiveHIVE与SQLserver hive到sqlserversqlserver到hive完整代码前言 在
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2024-07-08 13:21:31
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啥是hive？为啥学习它？Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。因为直接使用MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度格外的大，使用Hive能够使用类SQL语法，提供效率。有这么些个特点：可扩展（自由扩展规模），可延展（支持自定义函数），有容错（节点有问题SQL仍可工作） Hive与Hadoop关系&n
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2024-03-05 19:28:40
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# Spark SQL与Hive SQL语法区别分析
在大数据领域，Apache Spark和Apache Hive都是被广泛应用的工具。Spark SQL是Spark中用于处理结构化数据的模块，而Hive SQL则是基于Hadoop的一个数据仓库工具。本文将对Spark SQL和Hive SQL的语法进行对比，并通过代码示例进一步说明它们之间的差异。
## 1. 基础概念
在深入讨论具体语
