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(nèi)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(shù)據(jù)，可以緩存在內(nèi)存中。
JVM的優(yōu)化
Hadoop每次運行MapReduce，啟動一個任務(wù)就會啟動JVM，這是一個基于進程的操作?；鸹╯MapReduce操作是基于線程的，執(zhí)行程序啟動時JVM只啟動一次，內(nèi)存的任務(wù)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(wù)的時候，Hadoop不會。;我不知道這個時間比火花慢多少。
總結(jié):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(shù)據(jù)插入表中？
將數(shù)據(jù)從文件加載到表中(覆蓋覆蓋，無覆蓋關(guān)鍵字的追加)
將數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。
插入覆蓋表test_h02_click_log分區(qū)(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(gòu)建大型數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)。當時我用的版本是1.5，現(xiàn)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(tài)鏈中的一個數(shù)據(jù)倉庫工具。它可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件映射到數(shù)據(jù)庫表中，并提供簡單的sql查詢功能，同時將sql語句轉(zhuǎn)換成MapRedu。Ce任務(wù)運行，在Hive2.0以上的版本中，sql也可以轉(zhuǎn)化為Spark任務(wù)，往往比MapReduce任務(wù)快很多。
Hive的優(yōu)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(fā)人員在不開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用的情況下操作和查詢數(shù)據(jù)，非常適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。同時，這種語言還允許熟悉MapReduce的開發(fā)人員開發(fā)定制的mappers和reducer來處理內(nèi)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(diào)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(tǒng)計分析文件中的詞頻。
hivegtgt如果存在則刪除表docshivegtgt創(chuàng)建表docs(行字符串)hivegtgt將數(shù)據(jù)加載到路徑input_file覆蓋到表docshivegtgt創(chuàng)建表word_countsAS
選擇單詞，計數(shù)(1)作為計數(shù)
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(shù)據(jù)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(guān)的人數(shù)。
Hivegtselectposition，count(1)aspersoncountfromemployeegroupbyposition，可以看出簡單用法和普通SQL語句區(qū)別不大。
[補充]
1.進入蜂巢終端的很直接。安裝Hive并配置環(huán)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(shù)據(jù)倉庫的基本情況，如表的數(shù)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！