spark和presto语法区别

<think>我们正在比较Spark SQL和Presto SQL的语法差异。虽然用户问题中没有直接提到引用内容，但我们可以参考提供的引用[1]中关于Spark SQL的配置信息，以及引用[2]中关于SQL和NoSQL的讨论（但后者与当前问题关联不大）。因此，我们将主要关注两种SQL引擎的语法差异。 目标：清晰、结构化地展示Spark SQL和Presto SQL在语法上的主要差异。 我们将从以下几个方面进行比较： 1. 数据类型 2. DDL（数据定义语言）差异 3. DML（数据操作语言）差异 4. 函数差异 5. 其他特定语法 注意：由于两种SQL方言都在不断发展，以下差异基于常见情况，具体版本可能有所不同。 开始回答：</think>### Spark SQL vs Presto SQL 语法差异比较 Spark SQL（Apache Spark组件）和Presto（Facebook开源）都是分布式SQL查询引擎，但语法存在显著差异。以下是关键对比： #### 1. **数据类型差异** | 类型 | Spark SQL | Presto SQL | |--------------|------------------------|------------------------| | 布尔类型 | `BOOLEAN` | `BOOLEAN` | | 字符串 | `STRING` | `VARCHAR` | | 日期时间 | `TIMESTAMP` | `TIMESTAMP WITH TIME ZONE` | | 二进制数据 | `BINARY` | 需显式转换（见引用[^1]） | #### 2. **DDL语法差异** - **建表示例** Spark SQL: ```sql CREATE TABLE t1 (id INT) USING parquet ``` Presto: ```sql CREATE TABLE t1 (id INTEGER) WITH (format='PARQUET') ``` - **库表引用** Spark SQL: `catalog.db.table` Presto: `catalog.schema.table` #### 3. **DML语法差异** - **分页查询** Spark SQL: ```sql SELECT * FROM tbl ORDER BY id LIMIT 10 OFFSET 5 ``` Presto: ```sql SELECT * FROM tbl ORDER BY id OFFSET 5 ROWS FETCH NEXT 10 ROWS ONLY ``` - **LATERAL VIEW** Spark SQL支持`LATERAL VIEW explode()`： ```sql SELECT id, item FROM tbl LATERAL VIEW explode(items) t AS item ``` Presto使用`CROSS JOIN UNNEST()`： ```sql SELECT id, item FROM tbl CROSS JOIN UNNEST(items) AS t(item) ``` #### 4. **函数差异** | 函数类别 | Spark SQL | Presto SQL | |--------------|------------------------|------------------------| | 时间转换 | `date_format(ts, 'yyyy-MM')` | `format_datetime(ts, 'yyyy-MM')` | | JSON解析 | `get_json_object(col, '$.key')` | `json_extract_scalar(col, '$.key')` | | 聚合去重 | `collect_set(col)` | `array_distinct(array_agg(col))` | #### 5. **特殊语法特性** - **CTE（公共表达式）** 两者均支持，但Presto要求递归CTE显式声明`RECURSIVE`关键字。 - **动态分区写入** Spark SQL: ```sql INSERT OVERWRITE TABLE t PARTITION (dt) SELECT ..., dt FROM src ``` Presto通过Hive Connector配置实现，无直接等效语法。 #### 6. **执行引擎差异 - **容错机制** Spark SQL：基于RDD的弹性数据集（失败自动重试） Presto：无内置容错，查询失败需完全重启 - **内存管理** Spark SQL：可控的堆外内存（off-heap） Presto：依赖JVM堆内存，易致GC停顿 > 引用说明：Spark SQL的二进制兼容性需注意`spark.sql.parquet.binaryAsString`配置（见引用[^1]），而Presto默认严格区分二进制和字符串类型。