MySQL、Hive SQL和Spark SQL是三种不同的SQL语言，各自用于不同的数据存储和计算场景，它们之间有以下的区别：

1、数据存储方式MySQL用于关系型数据库的存储和管理，数据以表格形式进行存储。

Hive SQL用于处理大规模的数据仓库，数据通常存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。

Spark SQL支持多种数据存储方式，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hive、HBase、JSON、Parquet等格式。

2、数据计算方式MySQL和Hive SQL采用的是基于SQL的批量处理模式，即每次处理一个完整的数据集合。而Spark SQL采用的是基于内存的分布式计算模式，可以在内存中进行迭代计算，大大提高了计算效率。

3、数据处理速度由于采用不同的计算方式，三种SQL语言在数据处理速度上也有所不同。相对于MySQL和Hive SQL，Spark SQL在大规模数据处理时具有更高的处理速度。

4、数据处理功能Spark SQL比MySQL和Hive SQL更为强大和灵活，支持复杂的数据处理功能，例如机器学习、图像处理、流处理等，可以满足更多的数据分析和计算需求。

总的来说，MySQL适用于小规模数据存储和管理，Hive SQL适用于大规模数据仓库的数据处理，Spark SQL则更适用于大规模数据的复杂分析和计算。