与sql对比 hiveql具有哪些特点

Hive 的设计特点如下。

● 支持索引，加快数据查询。

● 不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase 中的文件。

● 将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。

● 可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据。

● 内置大量用户函数UDF 来 *** 作时间、字符串和其他的数据挖掘工具，支持用户扩展UDF 函数来完成内置函数无法实现的 *** 作。

1 Apache Hive

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2 Apache Spark

Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

3 Jaspersoft BI 套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的,许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

4 Keen IO

Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码， 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。

5 Mortar Data

Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台，它用Pig和Python的组合替代了MapReduce以便开发者能简单地编写Hadoop管道（Pipeline）。

6 Placed Analytics

利用脚本语言以及API， PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括， 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商， 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。

7 Ingres Corp

它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。

Hadoop处理完全依赖于MapReduce框架，这要求用户了解Java编程的高级样式，以便成功查询数据。Apache Hive背后的动机是简化查询，并将Hadoop非结构化数据开放给公司中更广泛的用户群。

Hive有三个主要功能：数据汇总，查询和分析。它支持名为HiveQL或HQL的语言表达的查询，HQL是一种声明性的类SQL语言，在其第一个版本中，它自动将SQL样式的查询转换为在Hadoop平台上执行的MapReduce。此外，HiveQL支持自定义MapReduce脚本，以便查询。

当通过Hive提交SQL查询时，它们最初由创建会话句柄的驱动程序组件接收，通过Java数据库连接/开放数据库连接接口将请求转发给编译器，随后转发作业以供执行。Hive支持数据序列化/反序列化，并通过包含名为Hive-Metastore的系统目录来提高模式设计的灵活性。

动态SQL语句在编译时，并不知道SQL语句的内容，SQL语句的内容“不确定”，只有在运行时，才建立、解析并执行SQL语句。利用动态SQL，在存储过程中，可以动态创建表、视图、触发器等。

动态SQL主要用在以下两种场景：

编译时，无法确定SQL语句的内容

静态SQL不支持的SQL语句，就比如上面代码中的create

我们可以看到，静态SQL在编译时就已经提前检查了SQL正确性，以及涉及的数据库对象和对应的权限关系，而动态SQL则需要在运行的时候才能判断，所以，静态SQL的效率高于动态SQL。说了这么多概念的东西，我们现在就来实际看看如何编写动态SQL，以及如何运行动态SQL。

以上就是关于与sql对比 hiveql具有哪些特点全部的内容，包括:与sql对比 hiveql具有哪些特点、大数据常用开发工具、Apache Hive的工作原理是什么等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！