spark-sql 不兼容的hive语法列表

1.hive的主要特性：
    spark不支持hive的桶（bucket）
2.深奥的hive特性
   (1)不支持union数据类型（注意：是数据类型，不是sql语法中的union）
   (2)不支持unique join     
   (3)不支持列统计信息收集
3.Hive Input/Output Formats
   不支持hadoop文件归档(hadoop archive)
4.Hive的优化特性
  (1)不支持hive的索引
  (2)对于join和group by操作，不能自动的决定reduce的数量。可以通过设置SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks]来设置shuffle的并行度（对于spark-sql来说，默认是shuffle并行度是200，对于其他spark程序来说，默认是占有的executor的cpu的数量）
  (3)查询元数据信息必须启动executor，而不像hive那样不需要启动计算资源
  (4)不支持hive的数据倾斜（Skew data flag）标志
  (5)不支持hive的STREAMTABLE join的标志
  (6)对于查询结果不支持小文件合并 
5.经过测试发现，spark不支持 insert overwrite/into directory 语法。