hive sql（hive完全支持sql标准吗）

1. hive sql有uuid吗
2. hive完全支持sql标准吗
3. hivesql 如何查询不为空
4. hive查询语言和sql的一个不同之处在于
5. sparksql为什么比hive处理速度快

hive sql有uuid吗

是的，Hive SQL支持UUID作为数据类型，可以在表的定义中使用UUID作为列的数据类型。UUID是一种全局唯一的标识符，可以确保在分布式系统中生成唯一的标诰符。

通过使用UUID，可以方便地在Hive SQL中创建唯一标识符的列，用于标识每一条记录或实体，从而提高数据的唯一性和可索引性。

同时，UUID也可以在数据处理和分析中带来更好的性能和可靠性。因此，Hive SQL的UUID功能能够满足数据管理和处理中的唯一标识需求。

hive完全支持sql标准吗

不完全支持，可以去hive公网查询,看api

hivesql 如何查询不为空

SQL运算符

//不为空

SELECT * FROM `table_name` WHERE 'col'<>''

//为空

SELECT * FROM `table_name` WHERE 'col'=''

SQL命令

//不为空

SELECT * FROM `table_name` WHERE 'col IS NOT NULL

//为空

SELECT * FROM `table_name` WHERE 'col IS NULL

hive查询语言和sql的一个不同之处在于

hive用的是hql语言，需要hive引擎对其解析成maprduce，查询的是存储到hdfs中的数据。sql是和具体关系型数据库相关。

sparksql为什么比hive处理速度快

Spark为什么快呢？

消除了冗余的HDFS读写

Hadoop每次shuffle操作后，必须写到磁盘，而Spark在shuffle后不一定落盘，可以cache到内存中，以便迭代时使用。如果操作复杂，很多的shufle操作，那么Hadoop的读写IO时间会大大增加。、

消除了冗余的MapReduce阶段

Hadoop的shuffle操作一定连着完整的MapReduce操作，冗余繁琐。而Spark基于RDD提供了丰富的算子操作，且action操作产生shuffle数据，可以缓存在内存中。

JVM的优化

Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM，基于进程的操作。而Spark每次MapReduce操作是基于线程的，只在启动Executor时启动一次JVM，内存的Task操作是在线程复用的。

到此，以上就是小编对于hivesql日期函数的问题就介绍到这了，希望介绍的5点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。