hivesql面试题 hive和MySQL的区别

今天给各位分享hivesql面试题的知识，其中也会对hive和MySQL的区别进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

spark sql构建特征

1.易整合

将SQL查询与Spark程序无缝混合

可以使用不同的语言进行代码开发

2.统一的数据源访问

以相同的方式连接到任何数据源，sparksql后期可以采用一种统一的方式去对接任意的外部数据源，不需要使用不同的Api

3.兼容hive

sparksql可以支持hivesql这种语法sparksql兼容hivesql

4.支持标准数据库连接

sparksql支持标准的数据库连接JDBC或者ODBC

hive完全支持sql标准吗

不完全支持，可以去hive公网查询,看api

hive查询语言和sql的区别

Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。

它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（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定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作。Hive采用类SQL的查询方式，将SQL查询转换为MapReduce的job在Hadoop集群上执行

sparksql结构化数据查询的过程是什么

Spark为结构化数据处理引入了一个称为SparkSQL的编程模块。简而言之，sparkSQL是Spark的前身，是在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。

sparkSQL提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。SparkSql有哪些特点呢？

1）引入了新的RDD类型SchemaRDD，可以像传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD。

2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。

3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。

写hiveSQL时没有思路怎么办

没有思路是因为你不知道写什么样的程序，当你知道你需要什么样的程序的时候，思路自然就有了，没关系，慢慢来

hive支持所有sql语句吗

hive不支持所有的SQL语句！比如SQLserver。

关于本次hivesql面试题和hive和MySQL的区别的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。