Hive on Tez在资源利用方面相对较高。Tez可以优化查询计划的生成,并在执行期间动态调整资源分配,以提高整体性能。它还支持数据本地性优化,可以在处理数据时尽量减少数据的传输,从而降低了网络开销。 相比之下,Hive on Spark使用Spark的调度器和资源管理器来管理任务的执行和资源分配。与Tez相比,Spark对资源的利用率较...
Hive on Spark是Hive既作为存储又负责sql的解析优化,Spark负责执行。这里Hive的执行引擎变成了Spark,不再是MR,这个要实现比Spark on Hive麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包,不过目前大部分使用的确实是spark on hive。 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on MapReduce。实际上,Hive还可以使用Tez和S...
Tez和Spark区别 使用场景:spark更像是一个通用的计算引擎,提供内存计算,实时流处理,机器学习等多种计算方式,适合迭代计算;tez作为一个框架工具,特定为hive和pig提供批量计算运行模式:spark属于内存计算,支持多种运行模式,可以跑在standalone,yarn上;而tez只能跑在yarn上;虽然spark与yarn兼容,但是spark不适合和其他yarn...
presto算是hive的一个补充,需要尽快得出结果的用presto,否则用hive. presto是常驻任务,接受请求立即执行,全内存并行计算;hive需要用yarn做资源调度,接受查询需要先申请资源,启动进程,并且中间结果会经过磁盘。 HBASE 只支持rowkey查询 不支持范围查询、条件查询等查询操作...
Hive (on Tez): 概念:Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,提供类似于SQL的查询语言HiveQL,将查询转化为MapReduce任务执行。Hive on Tez是Hive的一种执行引擎,使用Apache Tez作为底层执行框架,提供更高效的查询执行。 分类:Hive属于大数据处理和分析领域的工具,用于处理结构化和半结构化...
Hive引擎包括:默认MR、Tez、Spark 不更换引擎hive默认的是MR。 Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎变成了Spark,Spark负责采用RDD执行。 Spark on Hive : Hive只作为存储元数据,Spark负责SQL解析优化,语法是Spark SQL语法,Spark负责采用RDD执行。
tez的优势spark都有,并且tez其实缓冲优势并不大。而spark的缓冲效果更明显,而且可以快速返回。例如:你查3万条数据,tez是要全部查询然后再返回的,而sparksql取到3万条其他就不算了(效果看起来是这样子,具体没看源码实现;md hive-on-spark还是会全部跑)。
1.1 什么是 Hive on Spark? 定义:Hive-on-Spark 是在 Hive 上新增一种计算引擎:Spark 目的:借助 Spark 内存计算引擎的优势,提升 Hive 查询性能(相较于默认执行引擎 MR) 地位:Spark 和 Hive 原有的执行引擎MR,Tez 平级,可互相替换 益处:给已经部署了 Hive 或者 Spark 的用户提供了更加灵活的选择,从而进一步...
概括起来,SparkOnHive和 HiveOnSpark的核心区别: 不在于是否访问HIVE数仓中的数据(二者都访问); 也不在于客户端的SQL语法规范是 HIVE SQL 还是 SPARK SQL(Spark支持绝大部分HiveSqly语法); 二者的核心区别在于,客户端的 SQL 是否提交给了服务角色 HiveServer2 (org.apache.hive.service.server.HiveServer2),且该...