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/...
spark on hive:hive只负责存储角色,spark负责解析sql优化 执行 hive on spark:hive既作为存储又负责sql的解析优化,spark负责执行. 6、mrshuffle和sparkshuffle区别 1 本质上相同,都是把map端数据分类处理后交给reduce过程 2 数据流有所区别,mr是map/spill/merge/shuffle/sort/reduce 等各阶段逐一实现,spark是基于dag...
一、spark和hive的区别 Hive: Spark: Spark为何比Hive快: Spark不能完全替待hive: 二、性能优化 该死的数据倾斜? 数据倾斜原因 解决方法—建表阶段 解决方法—存储阶段 解决方法—select查询阶段 专家详细通道链接 基于历史综合学习笔记的个人总结,仅从数据分析师的理解角度来阐述,所以不涉及较为复杂的底层原理。欢迎...
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎,可以用于数据处理、批处理、实时处理、机器学习等多种场景。Spark基于内存计算,速度比Hive更快,尤其适合需要实时处理和交互式查询的场景。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,用于处理大规模数据的查询和分析。Hive使用HQL(Hive Query Language)查询语言,将SQL转换为MapReduce任务进行...
1.hive和Spark的比较 hive:将sql解析成MR任务。 Spark :修改hive的内存管理、物理计划、执行三个模块 2.两者的解耦 Spark对Hive的强依赖,使用Hive的语法解析器、查询优化器等。 满足Spark一栈式技术栈的设计理念:Spark Sql 3.Spark on Hive 和Hive on Spark ...
Spark on Hive 是Hive只作为存储角色,Spark负责sql解析优化,执行。这里可以理解为Spark 通过Spark SQL 使用Hive 语句操作Hive表 ,底层运行的还是 Spark RDD。具体步骤如下: 通过SparkSQL,加载Hive的配置文件,获取到Hive的元数据信息; 获取到Hive的元数据信息之后可以拿到Hive表的数据; 通过SparkSQL来操作Hive表中的...
区别 执行引擎 Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。支持实时计算和机器学习。相比之下，Hive 使用 Map...
不同的业务场景决定了不同的系统架构选型。Hadoop 用于分布式存储和 Map-Reduce 计算,Spark 用于分布式机器学习,Hive 则是分布式数据库。Hive 和 Spark 是大数据领域内为不同目的而构建的不同产品。二者都有不可替代的优势。Hive 是一个基于Hadoop 的分布式数据库,Spark 则是一个用于数据分析的框架。