PrestoSQL与SparkSQL的语法差异及Presto与Spark的区别

首先，我们来了解下PrestoSQL和SparkSQL的语法差异。

一、语法差异：

1. 去重操作：PrestoSQL中，使用DISTINCT关键字来去除重复行，例如SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table;。而在SparkSQL中，使用DISTINCT函数，如SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table;。

2. 条件查询：在PrestoSQL中，可以使用WHERE子句进行条件查询，如SELECT * FROM table WHERE condition;。而在SparkSQL中，同样使用WHERE子句进行条件查询。

3. 排序操作：在PrestoSQL中，使用ORDER BY子句进行排序，如SELECT * FROM table ORDER BY column;。而在SparkSQL中，也使用ORDER BY子句进行排序。

4. 聚合函数：在PrestoSQL和SparkSQL中，常用的聚合函数如SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN等都是支持的。但具体实现上可能存在一些差异，例如在处理空值时。

5. 窗口函数：PrestoSQL和SparkSQL都支持窗口函数，如ROW_NUMBER(), RANK(), LEAD(), LAG()等。但具体实现和使用上可能存在细微差别。

6. 连接操作：在PrestoSQL和SparkSQL中，都可以使用JOIN操作进行表连接。但具体的语法和可用的连接类型可能有所不同。

二、Presto与Spark的区别：

1. 执行模式：Presto是一个分布式SQL查询引擎，主要用于交互式分析查询。而Spark既可以进行交互式分析查询，也可以进行批处理和流处理。

2. 数据存储：Presto可以连接多种数据源，如Hive、MySQL等。而Spark可以连接HDFS、Hive、Cassandra等多种数据源。

3. 性能优化：Presto在执行查询时会对查询计划进行多种优化，以提高查询性能。而Spark在执行查询时也会进行优化，但它更注重于通过优化作业的执行来提高整体数据处理性能。

4. 扩展性：Presto和Spark都具有良好的扩展性，可以根据需要增加或减少节点。但Spark由于其数据分区的特性，在处理大规模数据时具有更好的扩展性。

5. 编程模型：Spark不仅支持SQL查询，还支持Scala、Python、Java等多种编程语言进行数据处理。而Presto仅支持SQL查询。

6. 流处理：虽然Presto也可以用于流处理，但其功能和性能相较于Spark Stream来说较弱。Spark Stream提供了更为强大和灵活的流处理能力。

总结：PrestoSQL和SparkSQL在语法上存在一些差异，但在大多数常见操作上两者都提供了相似的功能。Presto和Spark则是两种功能强大的大数据处理框架，各自具有其独特的特点和优势。