hive 和 presto sql的对比

Hive和Presto SQL是两种广泛用于大数据处理的查询语言，它们在SQL语法和功能上有一定的相似性，但也存在明显的差异。以下是对这两者在常见函数使用、陷阱和特定功能上的对比： 1. **NOT IN**： Hive允许在`NOT IN`子句中直接使用空值，而Presto需要显式处理空值，如示例所示，需要使用`COALESCE`函数来避免空值。 2. **日期转换**： Presto强调强类型，不支持隐式类型转换。在处理日期时，必须显式转换。例如，将时间戳转换为日期，Hive使用`from_unixtime()`，而Presto则需要先将时间戳转换为bigint，然后使用`format_datetime()`。 3. **JSON操作**： Hive的JSON解析函数是`get_json_object()`，而Presto使用`json_extract()`。Presto的函数更直观，可以直接指定JSON路径。 4. **时间戳到日期的转换**： Presto使用`format_datetime()`配合`from_unixtime()`进行时区转换和格式化，而Hive的转换方式更为直接。 5. **数组操作**： 创建数组时，Hive使用`array()`，Presto使用`array[]`。在检查数组是否包含特定元素时，Hive使用`array_contains()`，Presto则使用`contains()`。 6. **字符串操作**： Hive和Presto都提供了字符串拼接函数，但在Hive中可以接受任意类型的字符，而在Presto中必须是字符串类型。在处理空值时，两者都使用`COALESCE()`函数。 7. **中位数计算**： Hive提供`percentile_approx()`计算百分位数，Presto使用`approx_percentile()`。计算50分位数时，参数设置为0.5。 8. **日期加减**： Hive的`date_add()`函数直接接受日期和偏移天数，Presto需要明确指定单位，如`date_add('day', -1, date(...))`。 9. **日期格式转换**： Hive和Presto都有`to_date()`函数，但Presto需要指定日期格式。Presto还可以使用`date()`函数，但同样需要格式化。 10. **时间差计算**： Hive的`date_diff()`函数直接计算两个时间之间的差异，Presto同样使用`date_diff()`，但需要显式指定单位。 总结来说，Hive和Presto在SQL语法上有所不同，Presto更注重强类型和明确的类型转换，而Hive的语法可能更加灵活但有时可能导致隐式类型转换的问题。在处理复杂数据类型、时间日期以及聚合函数时，两者都有各自的特性和陷阱。选择使用哪种查询语言取决于具体的应用场景和需求，例如，如果需要更强大的类型检查和更严格的SQL标准，Presto可能是更好的选择；而如果已经习惯Hive的语法或者项目中已经广泛使用Hive，那么继续使用Hive可能更合适。理解这些差异有助于优化大数据查询的效率和准确性。