性能:由于Spark的内存计算和优化的Shuffle算法,通常在实际应用中Spark的Shuffle性能优于Hive。 结论 在大数据处理任务中,Shuffle是一个非常关键的步骤,理解Hive和Spark中Shuffle的工作机制可以帮助开发者进行性能调优。虽然Hive和Spark的Shuffle在目的上相同,但它们在实现细节、性能和效率上存在显著差异。选择合适的工具和处理...
Shuffle 方式不同 Spark Shuffle 主要在内存中进行,通常比 Hive Shuffle 更快速、更高效,尽可能的减少了磁盘读写,通过优化算法和数据结构提高效率。 Hive Shuffle 则依赖于 MapReduce 框架,性能和效率取决于 MapReduce 框架的特性和调优参数,会受到大量磁盘读写的影响。 在Shuffle 方式方面,Spark 胜。
1、本质区别: Spark除了需要shuffle的计算,其他是将结果/中间结果持久化到内存中,而MR是都需要落地到磁盘(map.reduce落地都写),因此Spark格外适用于频繁读写中间结果的迭代计算 2、资源: MR是基于进程,Spark是…
在Spark on Hive中，Hive只负责存储，而Spark负责解析SQL、优化和执行。而在Hive on Spark中，Hive既负责存储，又负责SQL的解析和优化，而Spark负责执行。6、MR Shuffle与Spark Shuffle的区别:虽然本质上相同，都是将map端的数据分类处理后传递给reduce过程，但两者的数据流有所区别。MR是按map/spill/merge/shuffle/...
与Hive不同的是,Spark在执行shuffle过程的时候,会为每一个shuffle的key启动一个任务来写数据,上例中的keygame_id在源数据source_table的分布情况是共有26个不同的key。 代码语言:javascript 复制 hive>selectcount(distinct game_id)from temp.source_table;OK26 ...
1) MR/Tez/Spark 区别: MR 引擎: 多 Job 串联, 基于磁盘, 落盘的地方比较多 。 虽然慢, 但一定能跑出结果。 一般处理, 周、月、 年指标。 Spark 引擎: 虽然在 Shuffle 过程中也落盘, 但是并不是所有算子都需要 Shuffle, 尤其 是多算子过程, 中间过程不落盘 DAG 有向无环图 。 兼顾了可靠性和效率...
1. Hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表,被external修饰的为外部表。 区别: 内部表数据由Hive自身管理,外部表数据由HDFS管理; 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir(默认:/user/hive/warehouse),外部表数据的存储位置由自己制定(如果没有LOCATION,Hive将在HDFS上的/user/hive/warehou...
优化逻辑执行计划: 逻辑层优化器进行 OperatorTree 变换,合并 Operator,达到减少 MapReduce Job,减少数据传输及 shuffle 数据量; 生成物理执行计划: 遍历 OperatorTree,翻译为 MapReduce 任务; 优化物理执行计划: 物理层优化器进行 MapReduce 任务的变换,生成最终的执行计划。
SET spark.sql.shuffle.partitions = 2; -- Select the rows with no ordering. Please note that without any sort directive, the results -- of the query is not deterministic. It's included here to show the difference in behavior -- of a query whenCLUSTER BYis not used vs when it's used...