有什么区别？哪一个更好？何时使用？
Hive Kafka SQL
KSQL
安装
KSQL使用Kafka Streams，不依赖Hive，只有Kafka和Zookeeper
Hive-Kafa需要Kafka、HiveServer和RDBMS(MySQL、Postgres等)。
生态系统
对于外部集成，Hive Kafka不提供Confluent Avro Schema Registry集成。不过，它可能(最终？)提供Hortonworks Schema Registry集成。
Hortonwork围绕NiFi、Spark、Kafka、SMM、Atlas、Ranger、Hive Streaming等的一套工具可能都经过了很好的测试。
与其他公司建立合作伙伴关系，以确保与Kafka及其平台以外的其他工具进行适当的集成。
接口
AFAIK，Hive Kafka只是一个查询引擎，它不会像KSQL那样创建/维护KStreams/KTable实例，并且总是需要扫描Kafka主题。它也没有用于提交查询的本地REST接口，因此外部访问的唯一选项是JDBC/ODBC。
对于UI，Hive与HUE或Ambari Views都是开源的，但KSQL主要只有Confluent Control Center，这是一个付费解决方案。
"更好"是一种观点，但如果你已经有了Hive，我认为没有理由不使用Hive Kafka。
IMO，KSQL可以通过将新主题定义为表和流，以及将Confleunt的Avro格式转换/过滤为Hive Kafka能够本机理解的JSON，来对Hive Kavka进行赞美。从那里，您可以将现有的Hive数据(HDFS、S3、HBase等)与Hive Kafka数据连接起来，但这可能会对性能产生影响。
同样，您可以使用模式注册表将Hive Kafka主题转换为KSQL中的Avro，并与Kafka Connect或NiFi等其他工具一起使用，以获得更高效的有线格式(二进制Avro与json)。
还有FWIW，看看你的第一个链接的评论部分
此集成与KSQL非常不同。
- 这里的主要用例是允许用户针对任何Kafka主题实际释放完整的SQL查询用例。https://github.com/apache/hive/tree/master/kafka-handler#query-表
- 您可以使用它来自动地将数据移入和移出Kafka。https://github.com/apache/hive/tree/master/kafka-handler#query-表
- 将Kafka流作为整个数据仓库的一部分进行查询，如ORC/Parquet表、Druid表、HDFS、S3等