sparksql為什么比hive處理速度快？

火花，為什么快？

消除多余的HDFS閱讀和寫作。

Hadoop每次洗牌操作后都必須向磁盤寫入，但洗牌后Spark不一定會從磁盤脫落，可以緩存在內存中進行迭代。如果操作復雜，shufle操作多，Hadoop的讀寫IO時間會大大增加。、

消除冗余的MapReduce階段

Hadoop和的shuffle操作必須和完整的MapReduce操作連接起來，冗余繁瑣。Spark提供了豐富的基于RDD的操作符操作，action操作生成shuffle數據，可以緩存在內存中。

JVM的優化

Hadoop每次運行MapReduce，啟動一個任務就會啟動JVM，這是一個基于進程的操作。火花sMapReduce操作是基于線程的，執行程序啟動時JVM只啟動一次，內存的任務操作在線程中重用。

每次啟動JVM可能需要幾秒鐘甚至十幾秒鐘，所以當有很多任務的時候，Hadoop不會。;我不知道這個時間比火花慢多少。

總結:Spark運行速度比mapreduce快，主要是因為它對Mapreduc

hive如何通過insert語句將數據插入表中？

將數據從文件加載到表中(覆蓋覆蓋，無覆蓋關鍵字的追加)

將數據本地載入路徑dim_csl_rule_config.txt覆蓋到表dim.dim_csl_rule_config

-從查詢語句向表中插入數據。

插入覆蓋表test_h02_click_log分區(dt)select*

fromstage.s_h02_click_log其中dt2014-01-22限制100

怎樣在hive里用SQL查詢呢？

謝謝邀請。

ApacheHive是我兩年前在項目組用來構建大型數據集數據倉庫的技術。當時我用的版本是1.5，現在的版本是2.3.2，增加了很多功能點，比如beeline和后端計算引擎支持。

讓下面簡單介紹一下ApacheHive，它是Hadoop生態鏈中的一個數據倉庫工具。它可以將結構化數據文件映射到數據庫表中，并提供簡單的sql查詢功能，同時將sql語句轉換成MapRedu。Ce任務運行，在Hive2.0以上的版本中，sql也可以轉化為Spark任務，往往比MapReduce任務快很多。

Hive的優點是學習成本低，簡單。Hive定義了一種簡單的類似SQL的查詢語言，稱為HiveQL。它允許熟悉SQL的開發人員在不開發專門的MapReduce應用的情況下操作和查詢數據，非常適合數據倉庫的統計分析。同時，這種語言還允許熟悉MapReduce的開發人員開發定制的mappers和reducer來處理內置mappers和reducer可以處理的復雜分析工作。;t未完成。

問題中的Hive如何使用sql查詢信息，或者更準確的說，如何調用HiveQL查詢信息。熟悉SQL查詢模式(select子句)，在Hive中幾乎無縫查詢。

配置單元查詢語句的語法:

SELECT[ALL|DISTINCT]select_expr，SELECT_expr，table_reference[WHERE_condition][GROUPBYcol_list][HAVING_condition][CLUSTERBYcol_list|[DISTRIBUTEBYcol_list][SORTBYcol_list][LIMITnumber]

下面舉幾個例子來說明Hive的用法。

1、統計分析文件中的詞頻。

hivegtgt如果存在則刪除表docshivegtgt創建表docs(行字符串)hivegtgt將數據加載到路徑input_file覆蓋到表docshivegtgt創建表word_countsAS

選擇單詞，計數(1)作為計數

從

(從文檔中選擇分解(拆分(行))為單詞)溫度

按單詞分組

按單詞排序

2.例如，數據文件已映射到下表:

A.獲取工資超過25，000的人的姓名和職位。

hivegt選擇名稱，位置從員工所在的薪水為25000b，得到與該職位相關的人數。

Hivegtselectposition，count(1)aspersoncountfromemployeegroupbyposition，可以看出簡單用法和普通SQL語句區別不大。

[補充]

1.進入蜂巢終端的很直接。安裝Hive并配置環境變量后，直接鍵入Hive或beeline進入Hive終端。如果正常，會看到如下提示:

蜂巢gt...您可以在其中輸入其他命令或語句。

2.進入Hive后，可以使用以下命令查詢Hive數據倉庫的基本情況，如表的數量、表的屬性信息等:

配置單元gt顯示表格

Hivegt描述`tablename希望這個回答能有幫助，歡迎交流！