今天給各位分享hivesql面試題的知識，其中也會對hive和MySQL的區(qū)別進行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開始吧！

spark sql構(gòu)建特征

1.易整合

將SQL查詢與Spark程序無縫混合

可以使用不同的語言進行代碼開發(fā)

2.統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源訪問

以相同的方式連接到任何數(shù)據(jù)源，sparksql后期可以采用一種統(tǒng)一的方式去對接任意的外部數(shù)據(jù)源，不需要使用不同的Api

3.兼容hive

sparksql可以支持hivesql這種語法sparksql兼容hivesql

4.支持標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫連接

sparksql支持標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫連接JDBC或者ODBC

hive完全支持sql標(biāo)準(zhǔn)嗎

不完全支持，可以去hive公網(wǎng)查詢,看api

hive查詢語言和sql的區(qū)別

Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架。

它提供了一系列的工具，可以用來進行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。Hive定義了簡單的類SQL查詢語言，稱為HQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。同時，這個語言也允許熟悉MapReduce開發(fā)者的開發(fā)自定義的mapper和reducer來處理內(nèi)建的mapper和reducer無法完成的復(fù)雜的分析工作。Hive采用類SQL的查詢方式，將SQL查詢轉(zhuǎn)換為MapReduce的job在Hadoop集群上執(zhí)行

sparksql結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢的過程是什么

Spark為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理引入了一個稱為SparkSQL的編程模塊。簡而言之，sparkSQL是Spark的前身，是在Hadoop發(fā)展過程中，為了給熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技術(shù)人員提供快速上手的工具。

sparkSQL提供了一個稱為DataFrame（數(shù)據(jù)框）的編程抽象，DF的底層仍然是RDD，并且可以充當(dāng)分布式SQL查詢引擎。SparkSql有哪些特點呢？

1）引入了新的RDD類型SchemaRDD，可以像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫定義表一樣來定義SchemaRDD。

2）在應(yīng)用程序中可以混合使用不同來源的數(shù)據(jù)，如可以將來自HiveQL的數(shù)據(jù)和來自SQL的數(shù)據(jù)進行Join操作。

3）內(nèi)嵌了查詢優(yōu)化框架，在把SQL解析成邏輯執(zhí)行計劃之后，最后變成RDD的計算。

寫hiveSQL時沒有思路怎么辦

沒有思路是因為你不知道寫什么樣的程序，當(dāng)你知道你需要什么樣的程序的時候，思路自然就有了，沒關(guān)系，慢慢來

hive支持所有sql語句嗎

hive不支持所有的SQL語句！比如SQLserver。

關(guān)于本次hivesql面試題和hive和MySQL的區(qū)別的問題分享到這里就結(jié)束了，如果解決了您的問題，我們非常高興。