Hive SQL和Spark SQL的区别？

1 、 Hive
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。
Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL) ，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。 Hive 定义了简单的类SQL 查询语言，称为 HQL ，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
2 、 Spark SQL
Spark SQL 主要用于结构化数据处理和对 Spark 数据执行类 SQL 的查询。通过 Spark SQL ，可以针对不同格式的数据执行ETL 操作（如 JSON ， Parquet ，数据库）然后完成特定的查询操作。一般来说， Spark 每支持一种新的应用开发，都会引入一个新的Context 及相应的 RDD ，对于 SQL 这一特性来说，引入的就是SQLContext和 SchemaRDD 。
注意：在 Spark1.3 之后， SchemaRDD 已经更名为 DataFrame ，但它本质就类似一个 RDD ，因为可以将DataFrame无缝的转换成一个 RDD 。
3 、比对
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，同时也是查询引擎，基于 Hadoop 做数据清洗（ ETL ）、报表、数据分析等。但是，对于实时插入、更新、删除数据，还要求强一致性和毫秒级响应，这个就不是Hive的长处，因为MapReduce 处理数据是一个个阶段进行的，每个阶段都要落盘，不能多个 map 串联使用。
对于 Spark ，有 RDD ，可以把 map 过程串起来，中间过程存在内存中，再做一些优化，官方给出的答案是比Hadoop 处理速度快乐 10-100 倍。
Hive 适合处理离线非实时数据、数据仓库存储。
Spark SQL 适合实时性要求或者速度要求较高的场所。