HiveQL与SQL区别

1、Hive不支持等值连接

SQL中对两表内联可以写成：select * from dual a,dual b where a.key = b.key;   Hive中应为：select * from dual a join dual b on a.key = b.key;    而不是传统的格式：SELECT t1.a1 as c1, t2.b1 as c2FROM t1, t2 WHERE t1.a2 = t2.b22、分号字符   分号是SQL语句结束标记，在HiveQL中也是，但是在HiveQL中，对分号的识别没有那么智慧，例如：select concat(key,concat(‘;‘,key)) from dual;但HiveQL在解析语句时提示：FAILED: Parse Error: line 0:-1 mismatched input ‘<EOF>‘ expecting ) in function specification，解决的办法是，使用分号的八进制的ASCII码进行转义，那么上述语句应写成：select concat(key,concat(‘73‘,key)) from dual;3、IS [NOT] NULL   SQL中null代表空值, 值得警惕的是, 在HiveQL中String类型的字段若是空(empty)字符串, 即长度为0, 那么对它进行IS NULL的判断结果是False.4、Hive不支持将数据插入现有的表或分区中，仅支持覆盖重写整个表，示例如下：

INSERT OVERWRITE TABLE t1 SELECT * FROM t2; 

5、hive不支持INSERT INTO 表 Values（）, UPDATE, DELETE操作    尽量避免使用很复杂的锁机制来读写数据：INSERT INTO就是在表或分区中追加数据。6、hive支持嵌入mapreduce程序，来处理复杂的逻辑

1 FROM ( 2 MAP doctext USING ‘python wc_mapper.py‘ AS (word, cnt) 3 FROM docs 4 CLUSTER BY word 5 ) a 6 REDUCE word, cnt USING ‘python wc_reduce.py‘; 

doctext: 是输入，word, cnt: 是map程序的输出，CLUSTER BY: 将wordhash后，又作为reduce程序的输入，并且map程序、reduce程序可以单独使用，如：

1 FROM ( 2 FROM session_table 3 SELECT sessionid, tstamp, data 4 DISTRIBUTE BY sessionid SORT BY tstamp 5 ) a 6 REDUCE sessionid, tstamp, data USING ‘session_reducer.sh‘; 

DISTRIBUTE BY: 用于给reduce程序分配行数据。

7、hive支持将转换后的数据直接写入不同的表，还能写入分区、hdfs和本地目录   这样能免除多次扫描输入表的开销。

FROM t1 INSERT OVERWRITE TABLE t2 SELECT t3.c2, count(1) FROM t3 WHERE t3.c1 <= 20 GROUP BY t3.c2 INSERT OVERWRITE DIRECTORY ‘/output_dir‘ SELECT t3.c2, avg(t3.c1) FROM t3 WHERE t3.c1 > 20 AND t3.c1 <= 30 GROUP BY t3.c2 INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY ‘/home/dir‘ SELECT t3.c2, sum(t3.c1) FROM t3 WHERE t3.c1 > 30 GROUP BY t3.c2; 

实际实例：

一、创建一个表CREATE TABLE u_data (userid INT,movieid INT,rating INT,unixtime STRING)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY ‘/t‘STORED AS TEXTFILE;下载示例数据文件，并解压缩wget http://www.grouplens.org/system/files/ml-data.tar__0.gztar xvzf ml-data.tar__0.gz

二、加载数据到表中:LOAD DATA LOCAL INPATH ‘ml-data/u.data‘ OVERWRITE INTO TABLE u_data;

三、统计数据总量:SELECT COUNT(1) FROM u_data;

四、现在做一些复杂的数据分析:创建一个 weekday_mapper.py: 文件，作为数据按周进行分割 import sysimport datetimefor line in sys.stdin:line = line.strip()userid, movieid, rating, unixtime = line.split(‘/t‘)

五、生成数据的周信息weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()print ‘/t‘.join([userid, movieid, rating, str(weekday)])

六、使用映射脚本//创建表，按分割符分割行中的字段值CREATE TABLE u_data_new (userid INT,movieid INT,rating INT,weekday INT)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY ‘/t‘;//将python文件加载到系统add FILE weekday_mapper.py;

七、将数据按周进行分割INSERT OVERWRITE TABLE u_data_newSELECTTRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime)USING ‘python weekday_mapper.py‘AS (userid, movieid, rating, weekday)FROM u_data;SELECT weekday, COUNT(1)FROM u_data_newGROUP BY weekday;

八、处理Apache Weblog 数据将WEB日志先用正则表达式进行组合，再按需要的条件进行组合输入到表中add jar ../build/contrib/hive_contrib.jar;CREATE TABLE apachelog (host STRING,identity STRING,user STRING,time STRING,request STRING,status STRING,size STRING,referer STRING,agent STRING)ROW FORMAT SERDE ‘org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe‘WITH SERDEPROPERTIES ("input.regex" = "([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (-|//[[^//]]*//]) ([^ /"]*|/"[^/"]*/") (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)(?: ([^ /"]*|/"[^/"]*/") ([^ /"]*|/"[^/"]*/"))?","output.format.string" = "%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s")STORED AS TEXTFILE

HiveQL与SQL区别

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hql和sql的区别是什么

hql是面向对象查询的；sql是面向数据库做查询。
hql的语法结构：from+类名+类对象+where+类对象属性的条件；sql的语法结构：from+数据库表名+where+表字段条件。
新增：hql不需要再用insert语句，只需构造新增对象后调用save()方法。修改：hql不需要再用update语句，只需得到修改对象后调用update()方法。删除：hql不需要再用delete语句，只需得到要删除的对象后调用delete()方法。

hql和sql的区别是什么

hql是面向对象查询的；sql是面向数据库做查询。
hql的语法结构：from+类名+类对象+where+类对象属性的条件；sql的语法结构：from+数据库表名+where+表字段条件。
新增：hql不需要再用insert语句，只需构造新增对象后调用save()方法。修改：hql不需要再用update语句，只需得到修改对象后调用update()方法。删除：hql不需要再用delete语句，只需得到要删除的对象后调用delete()方法。

浅谈hql和sql的区别，描述特别需要注意的地方

1.hql与sql的区别

sql 面向数据库表查询

hql 面向对象查询

hql ： from 后面跟的 类名＋类对象 where 后 用 对象的属性做条件

sql： from 后面跟的是表名 where 后 用表中字段做条件

查询

在Hibernate中使用查询时，一般使用Hql查询语句。

HQL（Hibernate Query Language），即Hibernate的查询语言跟SQL非常相像。不过HQL与SQL的最根本的区别，就是它是面向对象的。

使用HQL时需要注意以下几点：

l 大小写敏感

因为HQL是面向对象的，而对象类的名称和属性都是大小写敏感的，所以HQL是大小写敏感的。

Eg.

HQL语句：from Cat as cat where cat.id > 1;与from Cat as cat where cat.ID > 1;是不一样的，这点与SQL不同。

l from子句

Eg. from Cat，该句返回Cat对象实例，开发人员也可以给其加上别名，eg. from Cat as cat，对于多表查询的情况，可参考如下：

from Cat as cat, Dog as dog

其它方面都与SQL类似，在此不再赘述。

接下来讲一个在Hibernate中查询的例子。

1.1简单查询

List list = session.createQuery("from User as user order by user.loginName").list();

1.2带单个参数的查询

List list = session.find("from User as user where user.loginName=?",

loginName,

Hibernate.STRING);

1.3多个参数的查询

Eg1. 此例采用“?”占位符的方式

String hql = "from User as user where user.loginName=? and user.orgId=? ";

Query query = session.createQuery(hql);

query.setParameter(1, 'amigo');

query.setParameter(2, new Long(1)) ;

List list = query .list();

Eg2. 此例采用“:paramName”的方式

String hql = "from User as user where user.loginName=:loginName and user.orgId=:orgId ";

Query query = session.createQuery(hql);

query.setParameter('loginName', 'amigo');

query.setParameter('orgId', new Long(1)) ;

List list = query .list();

1.4查询数量

int count = (Integer) session.createQuery("select count(*) from User").uniqueResult().intValue();

1.5查询起始值和数量的查询

这种一般是在记录需要分页的时候需要用到，例如，在如下的代码中，查询的开始记录的位置为50，最大查询条数为50。

String hql = "from User as user order by user.loginName";

int firstResult= 50;

int maxResults = 50;

Query query = session.createQuery(hql);

query = query.setFirstResult(firstResult);

query.setMaxResults(maxResults);

1.6子查询

在某些情况下，也需要用到子查询，例如在下面的例子中，User为用户对象，UserRole为用户与角色关联对象。如下HQL语句将没有分配角色的用户对象查找出来。

String hql = "from User user where user.loginName"

+ " not in(select ur.user.loginName from UserRole ur) ";

List list = (session.createQuery(hql)).list();

1.7原生SQL查询

对于某些复杂的查询语句，需要调用某种特定的数据库的特定函数才能解决，Hibernate虽然不推荐使用原生SQL语句来查询，因为这将破坏数据库的易移植性，但是Hibernate中也提供了使用原生SQL进行查询的方法，只需要获得连接即可。

Eg. 在下面的例子中，用到了Sql Server数据库中的原生sql语句，如下所示：

String timeUnit = "13";

String sql = "select count(*) count, CONVERT(VARCHAR(" + timeUnit +"), log.gen_datetime,121) timeUnit " + "from Log log";

SQLQuery query = session.createSQLQuery(sql)

.addScalar("count", Hibernate.INTEGER)

.addScalar("timeUnit", Hibernate.STRING);

List list = query.list();

2 新增

在数据库中新增记录在Hibernate中不需要使用insert命令，只需要构造新增的对象后，调用Session对象的save(…)方法即可。

2.1新增单个对象

新增单个对象的实例如下，该实例将在用户表中新增一条记录。

Session session = HibernateSessionFactory.getSession();

Transaction ts = null;

try {

ts = session.beginTransaction();

User user = new User();

user.setLoginName("amigo");

user.setFullName("阿蜜果");

……

session.save(user) ;

ts.commit();

} catch (Exception e) {

if (ts != null) {

ts.rollback();

}

} finally {

HibernateSessionFactory.closeSession();

}

2.2批量新增对象

对于批量新增对象的情况，需要在新增一部分对象后flush和clear一次，例如，没批量新增20个对象时手动的flush一次，假设在list为一个用户列表，里面包含很多User对象，那么要将实现这些对象的批量新增，可采用如下方法：

Session session = HibernateSessionFactory.getSession();

Transaction ts = null;

try {

ts = session.beginTransaction();

for (int i = 0; i < list.size(); i++) {

User user = (User) list.get(i);

session.save(user) ;

if (i % 20 == 0) {

session.flush();

session.clear();

}

}

ts.commit();

} catch (Exception e) {

if (ts != null) {

ts.rollback();

}

} finally {

HibernateSessionFactory.closeSession();

}

3 更新

在hibernate中，更新对象前不需要使用查询语句：update…，一般需要在取得需要更新的持久化对象后，执行Session对象的update(…)方法。例如：

Session session = HibernateSessionFactory.getSession();

Transaction ts = null;

try {

ts = session.beginTransaction();

//取得持久化对象

User user = session.get(User.class, "amigo");

//对需要修改的属性进行修改

user.setFullName("阿蜜果");

……

session.update(user) ;

ts.commit();

} catch (Exception e) {

if (ts != null) {

ts.rollback();

}

} finally {

HibernateSessionFactory.closeSession();

}

4 删除

4.1删除单个对象

一般在取得某对象后，开发人员可以调用Session对象的delete(…)方法删除该对象。

Eg. 下面的实例中取得loginName（主键）为“amigo”的User对象后，将它删除。

Session session = HibernateSessionFactory.getSession();

Transaction ts = null;

try {

ts = session.beginTransaction();

//取得持久化对象

User user = session.get(User.class, "amigo");

session.delete(user) ;

ts.commit();

} catch (Exception e) {

if (ts != null) {

ts.rollback();

}

} finally {

HibernateSessionFactory.closeSession();

}

4.2批量删除对象

对于批量删除对象的情况，开发人员可以在取得待删除的对象列表后，一个一个的将对象删除，对于每个对象的删除方法，见3.4.1小节。开发人员还可以hql语句来做批量删除。

Eg. 该实例通过delete语句来删除记录，除了loginName为“amigo”的对象为，其余都删除，代码如下所示：

Session session = HibernateSessionFactory.getSession();

Transaction ts = null;

try {

ts = session.beginTransaction();

String hql = "delete User as user where user.loginName != 'amigo'";

Query query = session.createQuery(hql);

int count = query.executeUpdate();

ts.commit();

System.out.println("delete count : " + count); //删除条数

} catch (Exception e) {

if (ts != null) {

ts.rollback();

}

} finally {

HibernateSessionFactory.closeSession();

}

hql和sql的区别

hql是面向对象的 。
其实还是转成了sql语句
hql在数据库通用，切换数据库方言就可以
sql在不同数据库中语法有些不同
还是sql比较灵活一些。。

HQL(Hibernate Query Language)查询提供了更加丰富的和灵活的查询特性，因此Hibernate将HQL查询方式立为官方推荐的标准查询方式，HQL查询在涵盖 Criteria查询的所有功能的前提下，提供了类似标准SQL语句的查询方式，同时也提供了更加面向对象的封装。

sql只是结构化查询语言，只是面向数据检索，不具有面向对象的特征，所以HQL更加符合开发标准！参考资料：露兜博客

hql和sql的区别

hql是面向对象的 。
其实还是转成了sql语句
hql在数据库通用，切换数据库方言就可以
sql在不同数据库中语法有些不同
还是sql比较灵活一些。。

HQL(Hibernate Query Language)查询提供了更加丰富的和灵活的查询特性，因此Hibernate将HQL查询方式立为官方推荐的标准查询方式，HQL查询在涵盖 Criteria查询的所有功能的前提下，提供了类似标准SQL语句的查询方式，同时也提供了更加面向对象的封装。

sql只是结构化查询语言，只是面向数据检索，不具有面向对象的特征，所以HQL更加符合开发标准！参考资料：露兜博客

数据库中“hql和sql”的区别是什么?

，其实HQL最终还是会转化成SQL语句，项目里使用HQL语句应该是为了标准规范化。

统计的数据：同一个表，同一个字段，不同属性，统计不同属性的记录数；

例如：有一个房间表格,如图所示：

现在我要做的是统计各种房间可用的数量分别是多少。

但是这个对于HQL语句是运行不同的，所以在DaoImp层，使用了查询SQL

另外：说明一下对于List无法直接调用属性的话，例如（#list.name,#list.password）

对于使用iterator，会自动遍历行数，所以使用s:property的时候，直接使用数组list的列数就可以了。

对于使用s:set

需要写明数组list的行与列

统计数据方面SQL与HQL

标签：size   表格   标准   不同的   面向   转化   分享   lis   style   

数据库中“hql和sql”的区别是什么?

，其实HQL最终还是会转化成SQL语句，项目里使用HQL语句应该是为了标准规范化。

统计的数据：同一个表，同一个字段，不同属性，统计不同属性的记录数；

例如：有一个房间表格,如图所示：

现在我要做的是统计各种房间可用的数量分别是多少。

但是这个对于HQL语句是运行不同的，所以在DaoImp层，使用了查询SQL

另外：说明一下对于List无法直接调用属性的话，例如（#list.name,#list.password）

对于使用iterator，会自动遍历行数，所以使用s:property的时候，直接使用数组list的列数就可以了。

对于使用s:set

需要写明数组list的行与列

统计数据方面SQL与HQL

标签：size   表格   标准   不同的   面向   转化   分享   lis   style   

hive和mysql的区别是什么？

hive和mysql的区别有：

1、查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；

2、数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；

3、数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；

4、数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新；

5、索引：hive没有索引，因此查询数据的时候是通过maprece很暴力的把数据都查询一遍，也造成了hive查询数据速度很慢的原因，而mysql有索引。

hive查询语言和sql的区别

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapRece 开发者的开发自定义的 mapper 和 recer 来处理内建的 mapper 和 recer 无法完成的复杂的分析工作。

Hive 采用类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapRece 的job 在Hadoop集群上执行

hive查询语言和sql的区别

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapRece 开发者的开发自定义的 mapper 和 recer 来处理内建的 mapper 和 recer 无法完成的复杂的分析工作。

Hive 采用类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapRece 的job 在Hadoop集群上执行

PL/SQL和sql是什么区别？

PL/SQL和sql的区别:

1、结构不同:

PL/SQL:包括一整套的数据类型、条件结构、循环结构和异常处理结构，PL/SQL可以执行SQL语句，SQL语句中也可以使用PL/SQL函数。

SQL:是在Microsoft SQL Server 和Sybase SQL Server 上的ANSI SQL 实作，与Oracle 的PL/SQL 性质相近（不只是实作ANSI SQL，也为自身资料库系统的特性提供实作支援）。

2、功能不同

PL/SQL在开发和管理上都比较方便，还支持导入。导出功能， 不过需要安装Oracle的客户端，并且需要配置tnsname。

Oracle psql dev是Oracle自带的工具，11g已经内嵌到数据库的安装里去了，也提供比较好的开发和管理的功能。

3、定义不同

PL/SQL：也是一种程序语言，叫做过程化SQL语言（Proceral Language/SQL）。

sql：一般指结构化查询语言。

参考资料:百度百科 plsql

百度百科 SQL

hive是什么意思

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。

1.概述

Hive是一个数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop文件系统中，并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。它可以轻松地处理结构化、半结构化和非结构化数据。Hive使用类似于SQL的语言来查询数据，这使得对于熟悉SQL的开发人员而言非常容易上手。

2.架构

Hive的架构有三层：用户界面、驱动程序和执行引擎。用户界面负责接受HiveQL语句，驱动程序将这些语句转换为MapRece任务，并将执行结果返回给用户界面。执行引擎是MapRece框架，它执行对数据的实际查询。

在Hive的架构中，还包括Metastore和Hive Server。Metastore维护着关于表、分区和表的元数据信息（如字段名称、类型、分区信息等），而Hive Server则负责进程间通信。

3.数据类型

Hive支持大多数SQL标准数据类型，例如字符串、整型、浮点型等。此外，Hive还有一些自定义的数据类型如ARRAY、MAP和STRUCT。

4.HiveQL

Hive的查询语言被称为HiveQL，它是类似于SQL的查询语言，支持大多数SQL标准的查询语句。HiveQL还支持自定义函数和用户定义聚合函数，这有助于进行高级数据处理。

5.Hive与Hadoop生态系统

Hive紧密集成了Hadoop的生态系统，可以轻松地将其与其他工具集成使用。例如，Hive可以通过Sqoop来将关系数据库中的数据导入到Hadoop中，也可以通过HBase来查询实时数据。

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hive和mysql的区别：1、设计目标不同：Hive是Apache基金会的开源项目，主要用于大数据的查询与分析，它提供的是一种类SQL的查询语言——HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以快速上手；而MySQL则是一种关系型数据库管理系统，主要用于存储、处理以及检索数据。2、数据存储方式不同：Hive通常运行在Hadoop分布式文件...

Hive使用的是HiveQL，其语言结构更接近SQL，但与MySQL等关系型数据库的查询语言有所不同。HiveQL是为大规模数据处理设计的，旨在方便用户进行数据查询和分析操作。而MySQL使用的是标准的SQL语言进行数据的查询和操作。区别三：数据特性与处理机制 Hive支持的数据类型相对简单，主要用于处理结构化数据。由于其...

hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。其次，Hive中所有的数据都存储在HDFS中，Hive中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(Exter...

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、SPSS SPSS for Windows软件分为若干功能...

4、国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为Hive，它可以对存储在HDFS的文件数据进行查询、分析。Hive对外可以提供HiveQL，这是类似于SQL语言的一种查询语言。5、Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。

Hive主要用于解决大规模数据集上的批量数据查询和分析问题。在大数据领域，Hive提供了一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，使得用户能够使用类SQL的查询语言HiveQL（Hive Query Language）来对数据进行查询和分析。Hive特别适合处理非结构化和半结构化数据，如日志文件、网页点击流等，这些数据往往以文本形式存储...

Hive的查询语言被称为HiveQL，它是类似于SQL的查询语言，支持大多数SQL标准的查询语句。HiveQL还支持自定义函数和用户定义聚合函数，这有助于进行高级数据处理。5.Hive与Hadoop生态系统 Hive紧密集成了Hadoop的生态系统，可以轻松地将其与其他工具集成使用。例如，Hive可以通过Sqoop来将关系数据库中的数据导入...

Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以存储、查询和分析大规模的数据集。它能够处理结构化和半结构化的数据，使得数据分析师和数据科学家能够轻松地探索和分析数据。Hive通过将SQL查询转化为MapReduce任务来执行数据查询，这意味着即使对于非编程背景的人员，也能通过类SQL的查询语言HiveQL进行数据查询...

差异一：架构和编程模型 Pig是一个基于过程的语言，具有强大的数据流编程模型。它允许用户编写一种类似于SQL的脚本语言来处理数据流，这些脚本易于编写和理解。而Hive则建立在Hadoop之上，提供了一个更为面向SQL的查询接口——HiveQL，它允许数据开发者使用SQL进行数据查询和分析。Hive更接近传统的数据库查询...

(1)会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。(2)会一些SPSS modeler基础应用，这部分技能对应数据建模分析师。(3)使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作;会使用R语言数据可视化操作，让学员学会如何用R...