Spark SQL 与HQL的区别

一、什么是 Spark SQL？ （官方定义）

Spark SQL

• A Spark module for structured data processing(known set of fields for each record - schema) ;

1. Spark SQL是Spark中专门用来处理结构化数据（每一行数据都遵循Schema信息 —— 建表时表的字段及其 类型）的一个模块；

• Provides DataFrames/Dataset as an abstraction for distributed data processing ;

2. 提供了 DataFrame/Dataset 的对分布式数据处理的基本抽象；

• Acts as a distributed SQL engine ;

3. 其实之上是一个分布式的 SQL 引擎。

二、什么是 Hive？ （官方定义）

Hive

• The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL.

1. 数据仓库，能使用 SQL 读取、写入和管理存在于分布式存储架构上的大数据集；

• Structure can be projected onto data already in storage.

2. 结构可以映射到已经存储的数据上；

• A command line tool and JDBC driver are provided to connect users to Hive.

3. 用户连接 Hive 可以使用命令行工具和 JDBC 驱动。

三、两者的区别

都支持ThriftServer服务，为JDBC提供解决方案，区别如下：

Spark SQL

=> 是Spark的一个库文件；

=> Spark SQL 元数据可有可无；

=> Spark SQL 中 schema 是自动推断的；

=> 支持标准 SQL 语句，也支持 HQL 语句等（可以用普通话、方言来对比理解）；

=> 从开发角度来讲，即支持SQL方式开发，也支持HQL开发，还支持函数式编程（DSL）实现SQL语句。

Hive

=> 是一个框架；

=> Hive中必须有元数据，一般由 MySql 管理，必须开启 metastore 服务；

=> Hive 中在建表时必须明确使用 DDL 声明 schema；

=> 只支持 HQL 语句。

Hive：处理海量数据，比如一个月、一个季度、一年的数据量，依然可以处理，虽然很慢；

Spark SQL：这种情况下 Spark SQL 不支持，无法处理；

所以在企业中，Hive 和 Spark SQL 能够共存，互为弥补。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44196083/article/details/92404776