Hivesql和Flinksql的区别
整体流程
首先,我们需要了解Hive和Flink分别是什么,然后再来比较它们的SQL语言的特点和区别。
Hive
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,提供了类似于SQL的查询语言HiveQL,可以方便地对数据进行分析和查询。
Flink
Flink是一种流处理引擎,可以处理无边界和有边界的数据流。它提供了FlinkSQL,一种SQL查询语言,用于流式数据的处理和分析。
比较表格
特点 | HiveSQL | FlinkSQL |
---|---|---|
数据处理方式 | 批处理 | 流式处理 |
支持性能 | 适用于大规模数据仓库和数据分析 | 适用于实时数据处理和流式计算 |
查询语法 | 基于HiveQL,类似于传统SQL | 基于FlinkSQL,适用于流式数据处理 |
应用场景 | 数据仓库、数据分析 | 实时数据处理、流式计算 |
操作步骤
1. 安装Hive和Flink
2. 创建数据表
3. 编写查询语句
4. 执行查询操作
1. 安装Hive和Flink
# 下载Hive
wget
# 解压Hive
tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
# 下载Flink
wget
# 解压Flink
tar -zxvf flink-1.12.2-bin-scala_2.11.tgz
2. 创建数据表
在Hive中使用HiveQL语句创建表:
CREATE TABLE user (
id INT,
name STRING,
age INT
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
在Flink中使用FlinkSQL语句创建表:
CREATE TABLE user (
id INT,
name STRING,
age INT
) WITH (
'connector.type' = 'filesystem',
'connector.path' = '/path/to/user.csv',
'format.type' = 'csv'
);
3. 编写查询语句
在Hive中使用HiveQL语句查询数据:
SELECT * FROM user WHERE age > 18;
在Flink中使用FlinkSQL语句查询数据:
SELECT * FROM user WHERE age > 18;
4. 执行查询操作
在Hive中执行查询操作:
hive -e "SELECT * FROM user WHERE age > 18;"
在Flink中执行查询操作:
./bin/flink-sql-client.sh embedded -e "SELECT * FROM user WHERE age > 18;"
关系图
erDiagram
USER {
int id
string name
int age
}
通过以上步骤,你应该对HiveSQL和FlinkSQL有了更清晰的认识。希望这篇文章能够帮助你更好地理解这两种SQL查询语言的区别和特点。祝你在数据处理和分析的路上顺利!