1. 1.Apache Hive :
在这个过程中，我们可以看到，很多时候都是在用自己的方式来表达自己的想法。Hive提供了一种简单的方法来实践大量非结构化事实的结构，然后对这些数据进行类似SQL的批量查询。
2. Apache Spark SQL
Apache Spark SQL为兴发娱乐官网手机版带来了原生的SQL协助，并简化了查询保存在RDD(Apache Spark分配的数据集)和外部资源中的记录的方法。Spark SQL毫不费力地模糊了RDDs和关系表之间的联系。统一这些有效的抽象使得开发人员可以方便地将查询外部信息的SQL指令与复杂的分析结合起来，所有这些都在一个单一的应用程序中。
Apache Hive和Apache Spark SQL之间的区别:
| 编号 | Apache Hive | Apache Spark SQL |
|---|---|---|
| 1 | Apache Hive是一个开源的数据仓库系统，构建在Apache Hadoop之上。 | Spark SQL被用于结构化数据处理系统，使用SQL处理信息。 |
| 2 | Apache Hive包含大型数据集并存储在Hadoop文件中，用于分析和查询目的。 | Spark SQL计算重型函数，然后用正确的优化技术来处理任务。 |
| 3 | Apache Hive是在2012年发布的。 | Spark SQL在2014年首次出现在人们的视野中。 |
| 4 | 对于它的实现，Apache Hive主要使用JAVA。 | Spark SQL可以用各种语言实现，如R、Python和Scala。 |
| 5 | Apache Hive的最新版本(2.3.2)是在2017年发布的。 | Spark SQL其最新版本(2.3.0)是在2018年发布的。 |
| 6 | 主要使用RDMS作为其数据库模型。 | Spark SQL可以与任何No-SQL数据库集成。 |
| 7 | Apache Hive可以支持所有提供的操作系统，JVM环境将存在。 | Spark SQL支持各种操作系统，如Linux、Windows等。 |
| 8 | Apache Hive其处理的访问方法包括JDBC、ODBC和Thrift。 | Spark SQL只能通过ODBC和JDBC访问。 |
| 9 | 在Hive中，数据分片法被用来存储数据。 | Spark SQL使用Apache Spark Core来存储数据。 |
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