Mysql、HiveSql、SparkSql的区别_sql与hive、mysql区别

Mysql：

是一种关系型数据库，一般用于web项目。

Hivesql：

HiveSQL是Hive中使用的查询语言，它是一种类SQL的语言，大部分情况下，HiveQL的语法和SQL是一样的。用户可以使用HiveQL来进行数据查询、数据汇总等操作。

什么是hive

hive是基于hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其设计初衷是让熟悉SQL的人能够运行MapReduce任务。

什么是hadoop

hadoop是一个分布式一同的基础架构，实现了HDFS（分布式文件系统）Hadoop提供了分布式数据存储和计算的能力，而Hive作为其上的数据仓库工具，利用Hadoop的这些能力来进行大规模数据处理，HiveSQL则是用户与Hive交互的接口。

SparkSQL：

SparkSQL是Spark中用来处理结构化和半结构化数据的模块。它提供了两种编程接口，一种是数据抽象DataFrame和Dataset，一种是SQL查询接口。

SparkSQL对于hiveSql的优势

SparkSQL不仅支持多种数据源（如Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON和JDBC），还提供了SQL查询功能，可以方便的通过SQL以及DataFrame/Dataset API 来进行数据查询。

与Hive相比，SparkSQL在处理大数据时，由于其底层是Spark，因此其处理速度明显快于Hive。此外，SparkSQL还支持实时查询，使得其在实时数据处理方面有很强的优势。

什么是spark

Apache Spark 是一个大数据处理框架，它提供了包括Java、Scala、Python 和 R 在内的多种编程语言接口。Spark 设计用于快速计算，适合用于大规模数据分析和机器学习等需要大量计算的场景。

是不是应该放弃hivesql无脑使用sparksql

1. 学习成本和使用成本：SparkSQL虽然强大，但是学习成本相对较高，而且需要的资源也更多。对于一些小团队或者初创公司来说，可能没有足够的资源去学习和使用SparkSQL。

2. 兼容性：HiveSQL对SQL标准的支持更好，更符合SQL92和SQL2003标准，而SparkSQL对一些复杂的SQL支持不如HiveSQL。

3. 稳定性：Hive已经存在了很长时间，经过了时间的考验，稳定性较好。而SparkSQL相对较新，可能会有一些未知的问题。

4. 生态系统：虽然Spark有很好的生态系统，但是Hive作为Hadoop生态系统的一部分，对于一些已经使用Hadoop的公司来说，使用HiveSQL可能更加方便。