Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，主要就是解决数据存储和数据分析计算的问题（通过HDFS和MapReduce实现）。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以存储，查询，分析数据，方便决策人员和数据分析人员统计分析历史数据。Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。从Hadoop到...
Hive是基于MapReduce的,Spark是基于内存的分布式集群计算框架。所以Spark的执行速度更快。
Spark 和 Hive 在企业应用中常被结合使用。Spark 和 Hive 之间的关系主要有三种结合方式：1. Hive on Spark：数据以表格形式存储在 Hive 中，用户使用 Hive SQL（HQL）进行处理分析。底层转换为 Spark 作业执行。Hive 社区在 Spark 占领市场后，更新支持 Spark 作为底层计算引擎。2. Spark on Hive：...
至于Spark和Hive之间的关系,可以这样理解:Spark可以将Hive作为数据源,这意味着Spark可以直接读取和写入Hive中存储的数据。当Spark处理来自Hive的数据时,它可以在自己的环境中进行计算。另一方面,如果在Hive中直接编写SQL查询,那么将使用Hive所绑定的计算引擎来执行这些查询。
spark整合hive就是让hive运行在spark上面,其实跟hive没有太大的关系,就是使用了hive的标准(HQL,元数据库,UDF,序列化,反序列化机制) hive原来的计算模型是MR,将计算结果写入到HDFS中,有点慢,而spark整合hive是让hive运行在spark集群上面,使用spark中的RDD(DataFrame),这样速度很快。
从工程的角度来看,效率和灵活性就是一对矛盾体。Hive的出现使大数据处理任务的开发效率提高了,但是在数据的表达力和灵活性上。肯定不如直接写MapReduce程序。所以这两个技术也不是相互替代的关系。需要根据实际的场景去选择。 最后再来说一下Spark,Spark经常用来和Hadoop进行对比,主要是和Hadoop的MapReduce对比。Spark本...
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类似SQL的语言查询和分析存储在HDFS上的大规模数据集。Hive将用户的数据转换成Hadoop的存储格式，并将用户的查询转换成MapReduce任务来执行。Spark也是一个分布式计算框架，但与Hadoop不同的是，它采用了一种基于RDD的分布式内存计算模型。RDD（Resilient ...
Hadoop、Hive、Spark 之间关系 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,...
实现Spark 和 Hive 的关系 概述 在大数据领域中,Spark 和 Hive 是两个常用的框架。Spark 是一个快速通用的计算引擎,可以处理大规模数据。而 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础架构,提供类似 SQL 的查询语言。本文将介绍如何在 Spark 中使用 Hive。