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！