sparksql为什么比hive处理速度快？
火花，为什么快？
消除多余的HDFS阅读和写作。
Hadoop每次洗牌操作后都必须向磁盘写入，但洗牌后Spark不一定会从磁盘脱落，可以缓存在内存中进行迭代。如果操作复杂，shufle操作多，Hadoop的读写IO时间会大大增加。、
消除冗余的MapReduce阶段
Hadoop和的shuffle操作必须和完整的MapReduce操作连接起来，冗余繁琐。Spark提供了丰富的基于RDD的操作符操作，action操作生成shuffle数据，可以缓存在内存中。
JVM的优化
Hadoop每次运行MapReduce，启动一个任务就会启动JVM，这是一个基于进程的操作。火花sMapReduce操作是基于线程的，执行程序启动时JVM只启动一次，内存的任务操作在线程中重用。
每次启动JVM可能需要几秒钟甚至十几秒钟，所以当有很多任务的时候，Hadoop不会。;我不知道这个时间比火花慢多少。
总结:Spark运行速度比mapreduce快，主要是因为它对Mapreduc
hive如何通过insert语句将数据插入表中？
将数据从文件加载到表中(覆盖覆盖，无覆盖关键字的追加)
将数据本地载入路径dim_csl_rule_config.txt覆盖到表dim.dim_csl_rule_config
-从查询语句向表中插入数据。
插入覆盖表test_h02_click_log分区(dt)select*
fromstage.s_h02_click_log其中dt2014-01-22限制100
怎样在hive里用SQL查询呢？
谢谢邀请。
ApacheHive是我两年前在项目组用来构建大型数据集数据仓库的技术。当时我用的版本是1.5，现在的版本是2.3.2，增加了很多功能点，比如beeline和后端计算引擎支持。
让下面简单介绍一下ApacheHive，它是Hadoop生态链中的一个数据仓库工具。它可以将结构化数据文件映射到数据库表中，并提供简单的sql查询功能，同时将sql语句转换成MapRedu。Ce任务运行，在Hive2.0以上的版本中，sql也可以转化为Spark任务，往往比MapReduce任务快很多。
Hive的优点是学习成本低，简单。Hive定义了一种简单的类似SQL的查询语言，称为HiveQL。它允许熟悉SQL的开发人员在不开发专门的MapReduce应用的情况下操作和查询数据，非常适合数据仓库的统计分析。同时，这种语言还允许熟悉MapReduce的开发人员开发定制的mappers和reducer来处理内置mappers和reducer可以处理的复杂分析工作。;t未完成。
问题中的Hive如何使用sql查询信息，或者更准确的说，如何调用HiveQL查询信息。熟悉SQL查询模式(select子句)，在Hive中几乎无缝查询。
配置单元查询语句的语法:
SELECT[ALL|DISTINCT]select_expr，SELECT_expr，table_reference[WHERE_condition][GROUPBYcol_list][HAVING_condition][CLUSTERBYcol_list|[DISTRIBUTEBYcol_list][SORTBYcol_list][LIMITnumber]
下面举几个例子来说明Hive的用法。
1、统计分析文件中的词频。
hivegtgt如果存在则删除表docshivegtgt创建表docs(行字符串)hivegtgt将数据加载到路径input_file覆盖到表docshivegtgt创建表word_countsAS
选择单词，计数(1)作为计数
从
(从文档中选择分解(拆分(行))为单词)温度
按单词分组
按单词排序
2.例如，数据文件已映射到下表:
A.获取工资超过25，000的人的姓名和职位。
hivegt选择名称，位置从员工所在的薪水为25000b，得到与该职位相关的人数。
Hivegtselectposition，count(1)aspersoncountfromemployeegroupbyposition，可以看出简单用法和普通SQL语句区别不大。
[补充]
1.进入蜂巢终端的很直接。安装Hive并配置环境变量后，直接键入Hive或beeline进入Hive终端。如果正常，会看到如下提示:
蜂巢gt...您可以在其中输入其他命令或语句。
2.进入Hive后，可以使用以下命令查询Hive数据仓库的基本情况，如表的数量、表的属性信息等:
配置单元gt显示表格
Hivegt描述`tablename希望这个回答能有帮助，欢迎交流！