hive sql和spark sql，所有的sql语句是通用的，主要是一些属性设置不一样，有些hive里没有，有些spark里面没有，或者有些spark底层实现了相同的功能，只是属性名称不一样了。下面列出一些hive sql转spark sql中一些要注意的问题。

1.启动命令

hive --hiveconf mapred.reduce.tasks=1 -f /home/cdh/cloudera/shells/hive_data_union.sql

spark-sql --conf spark.sql.shuffle.partitions=1 -f /home/cdh/cloudera/shells/hive_data_union.sql

属性设置，hive是--hiveconf，而spark-sql是--conf。注意spark-sql –conf只能设置spark的相关属性，如果想要通过设置自定义属性，还是要用到—hiveconf(spark-sql也有--hiveconf这个选项)，例如如下命令：spark-sql --hiveconf year=${year} --hiveconf month=${month} --hiveconf day=${day} --hiveconf hour=${hour} -f ./hour.sql，设置了year,month,day,hour4个属性，在sql文件中和hive一样，使用${hiveconf:year}获得对应的自定义属性值。

2.hive：mapred.reduce.tasks=-1和spark：spark.sql.shuffle.partitions=200

在spark sql命令行中，设置mapred.reduce.tasks其实就是设置spark.sql.shuffle.partitions，他们两个属性是相同的意思，但是如果使用spark-sql --conf mapred.reduce.tasks=1，这样设置就会失败，提示说没有属性mapred.reduce.tasks，所以在spark中，尽量用spark.sql.shuffle.partitions

3.属性在hive中存在，虽然在spark中没有，但是可以使用别的思路实现hive中的功能，在spark中没有的属性如下：

mapred.max.split.size，mapred.min.split.size.per.node，mapred.min.split.size.per.rack