【51CTO.com快譯】對于那些在大數(shù)據(jù)領域開始職業(yè)生涯或從傳統(tǒng)RDBMS轉型的人來說，SQL是一種必不可少的編程語言。

介紹

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的最新進展實現(xiàn)了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫進行更快的處理、高效的分發(fā)和數(shù)據(jù)存儲。因此導致了傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫領域的分析技術向大數(shù)據(jù)領域的巨大遷移。

由于SQL是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的查詢語言，這種轉變并不像預期的那么困難。

另一方面，一些工程師和分析師也開始逐漸涉足大數(shù)據(jù)領域。SQL是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的高級語言，對于每個人來說都是必不可少的技能。

這篇文章將幫助您理解為什么SQL對于在大數(shù)據(jù)領域開始職業(yè)生涯或從傳統(tǒng)RDBMS轉型的人來說是一種必不可少的編程語言。本文還將回顧Hadoop引擎上廣泛使用的，可以有效地用于數(shù)據(jù)轉換和探索的SQL語言。

為什么要學習SQL

結構化查詢語言（SQL）是一種廣泛采用的聲明性語言，自關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開始以來就已經(jīng)存在。

由于具有聲明性，因此易于學習和理解，并且符合美國國家標準協(xié)會（ANSI）的標準。這意味著，除每個數(shù)據(jù)庫提供的附錄功能外，SQL語句的基本結構也可以使用ANSI的數(shù)據(jù)庫進行維護，同時有助于使用其他數(shù)據(jù)庫。

由于SQL使用率很高，因此諸如Hadoop之類的大數(shù)據(jù)范例技術使SQL-on-Hadoop引擎運行在分析引擎之上。其中包括蜂巢、黑斑羚和其他處理引擎。

從就業(yè)能力的角度來看，SQL被認為是數(shù)據(jù)專業(yè)人員最重要的語言，因此，SQL已成為數(shù)據(jù)專業(yè)人員的必然技能。

SQL-On-Hadoop

開源SQL-On-Hadoop引擎在不同的Hadoop技術和大數(shù)據(jù)處理引擎上運行。如果精通SQL的話，那么這些工具應該很容易就能從基于分布式文件系統(tǒng)構建的數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫中查詢數(shù)據(jù)。

為特定問題選擇正確的SQL-On-Hadoop引擎可能非常困難。以下針對每個引擎的說明列表可以幫助您確定

Spark SQL

在Apache Spark之上運行的SQL引擎是Spark SQL。Apache Spark 3.0.0以后的版本符合是ANSI的，因此用戶可以利用Spark SQL的本機特性以及本機ANSI兼容的操作和功能。更好的是，一些云服務提供商還提供spark分析引擎作為PAAS（平臺即服務）模型，稱為Databricks，具有靈活的自動伸縮功能、協(xié)作功能，并與云服務提供商（如AWS和Microsoft Azure）耦合。

許可： 開源Apache許可（Spark），付費PAAS（Databricks）

數(shù)據(jù)格式：所有標準Hadoop文件格式-JDBC / ODBC、列格式（Parquet、ORC等）、配置單元表、對象存儲格式（JSON）、平面文件（CSV、TSV等）

關鍵要點：

•  如果需要處理引擎來執(zhí)行原始計算、執(zhí)行機器學習以及對海量數(shù)據(jù)負載進行數(shù)字運算，那么它是最合適的選擇。
•  不建議使用低數(shù)據(jù)量。

Apache Drill

Apache Dril是一個完全符合ANSI的大型并行處理引擎。Apache Drill的一個有趣的方面是它負責連接到多個數(shù)據(jù)源，存儲為JSON數(shù)據(jù)模型，并在檢索到的數(shù)據(jù)之上執(zhí)行聚合。還可以從Spark中運行Apache Drill來檢索數(shù)據(jù)。

許可：開源Apache許可

數(shù)據(jù)格式：所有標準Hadoop文件格式

關鍵要點：

• 由于符合ANSI SQL，因此具有很高的采用率。
• 適合同時查詢多個來源的數(shù)據(jù)。
• 不適合機器學習和原始數(shù)據(jù)計算。
• 無需定義架構。

Apache Hive上的HQL

Hive是Hadoop 文件系統(tǒng)上的查詢引擎，用戶可以使用HQL（Hive Query Language）在Hive上進行查詢。它是一種類似SQL的查詢語言，不完全符合ANSI。Hive對數(shù)據(jù)進行批處理，這些數(shù)據(jù)只不過是在后臺運行的Map Reduce作業(yè)。

許可： 開源Apache許可

數(shù)據(jù)位置：僅結構化格式

關鍵要點：

• 批處理相對較慢。
• 不適合JSON等非結構化格式。
• 不適合運行交互式查詢。

Presto

Teradata支持由Facebook開發(fā)的開源并行處理Hadoop查詢引擎。該查詢引擎能夠跨越多個數(shù)據(jù)源并執(zhí)行交互式查詢，這與能夠進行批處理的Apache Hive不同。

許可： 開源Apache許可

數(shù)據(jù)位置：所有標準Hadoop文件格式

關鍵要點：

• 適用于交互式查詢。
• 如果是本地托管，則需要進行大量實驗。

Apache Impala

Impala是又一個大規(guī)模并行處理查詢引擎，可以在Hadoop和HBase上進行交互式查詢。Impala支持HQL，與Hive不同，它不使用Map-Reduce，因此與Hive相比，查詢速度更快。

許可：開源Apache許可

數(shù)據(jù)位置：除ORC之外的所有標準Hadoop文件格式。

關鍵要點：

• 適用于交互式查詢。
• 適用于同時查詢HDFS和HBase。
• ORC支持尚未投入生產(chǎn)，因此實木復合地板比ORC更受青睞。

來源：DZone
地址：https://dzone.com/articles/sql-as-an-essential-tool-for-the-big-data-landscap

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