本文目录

1. dataworks能开发flink吗
2. spark sql和hive参数区别
3. elasticsearch需要学吗
4. spark和hive区别

dataworks能开发flink吗

是的，DataWorks可以支持开发Flink。DataWorks是阿里云提供的一种大数据开发和数据集成平台，能够支持多种大数据计算和处理引擎，包括Flink、Spark等。用户可以在DataWorks上选择Flink作为计算引擎，进行Flink程序的开发、部署和管理。

在DataWorks上开发Flink程序，可以通过可视化的方式进行开发，支持FlinkSQL、FlinkStreaming、FlinkDataSet等多种开发模式。同时，DataWorks还提供了一系列的调试工具和运维管理功能，方便用户对Flink程序进行调试和管理。

需要注意的是，在使用DataWorks开发Flink程序时，需要在阿里云上创建Flink集群，并将集群配置信息添加到DataWorks中。同时，还需要对Flink程序进行适当的调优，以保证程序的稳定性和性能。

总之，DataWorks可以支持开发Flink，并提供了丰富的工具和功能，方便用户进行Flink程序的开发和管理。

spark sql和hive参数区别

SparkSQL和Hive在参数设置上有一些区别，以下是其中几点的比较：

1.Hash函数处理：Spark运行时使用的hash函数与Hive的哈希算法不同，如果使用hash()，结果和Hive的hash()会有差异。

2.GROUPINGSETS生成：Hive和SparkSQL使用groupingsets生成的GROUPING_ID不一致。

3.REGEXP_EXTRACT处理：在Hive中，如果regexp_extract未匹配到任何值，则返回null；而在Spark中，则返回空字符。

4.row_number()over子句：在SparkSQL中，row_number()over子句中的orderby或sortby部分不能省略。

5.grouping_id()函数：这个函数生成的数据在Spark和Hive中是不同的。

6.对非法数据或null的处理：在Hive中，reflect()函数如果遇到非法数据或null，会返回null；而在Spark中，则会抛出异常。

7.to_date()函数：在某些值的情况下，Spark和Hive的处理结果不一致。例如，Spark中to_date('2017-12-13-15')会返回null，而Hive中会返回2017-12-13。

8.字符串小数比较：在Spark中，字符串小数比较结果可能与预期有差别。例如，SELECT'0.1'=0会返回true，因为此时0.1会被转换为int。

9.对URL的处理：在parse_url()函数中，如果HTTPURL中有不符合格式的脏子串（如空格等），Hive会去掉脏子串且匹配成功，而Spark的匹配方式更严格，要求URL字符串本身是符合正常格式的，否则会匹配不到返回空。

10.对日期处理：在datediff()函数中，比如0000-00-00执行datediff，Spark和Hive的结果存在差异。

11.对时间处理：对于24点，Spark认为是非法的并返回NULL，而Hive则正常处理。

12.date_sub()、date_add()函数：当月份或日子为00时，Hive会返回一个日期，而Spark则返回NULL。

此外，SparkSQL和Hive在元数据管理、支持的SQL语言、以及开发方式等方面也有所不同。具体使用哪个取决于具体业务需求和实际情况。

elasticsearch需要学吗

看你自己需要，我觉得你时间允许下可以学习他，知识不在少，多一点比较好。

Elasticsearch，是目前行业中非常热门的一个技术。Elasticsearch是一种分布式的海量数据搜索与分析的技术，可以用于电商网站、门户网站、企业IT系统等各种场景下的搜索引擎，也可以用于对海量的数据进行近实时的数据分析。相较于Lucene来说，Elasticsearch天然的分布式特性，让其可以支持海量的、PB级的大数据搜索。相对于SparkStreaming、Storm等大数据实时计算引擎来说，Elasticsearch天生为分布式执行数据分析操作而生的架构，海量数据量级下的近实时（秒级）性能支持，以及无比强大的搜索和聚合分析的语法支持，让ES更加适合进行大数据场景下的数据分析应用。

spark和hive区别

HIVE和SPARK的区别

1.hive是分布式又是数据仓库,同时又是查询引擎,SparkSQL只是取代的HIVE的。

2.hive的主要工作1>把HQL翻译长map-reduce的代码,并且有可能产生很多。

3.hive架构

4.hive默认情况下用derby存储元数据,所以在生产环境下一般会采用多用户的数据库进行元数据的存储,并可以读写分离和备份。

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的spark和hive区别和不建议使用spark引擎问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！