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/...
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是基于线程。MR是多进程单线程模型,而Spark是多进程多线程模型; MR代码验证:MapReduce任务是多进程单线程模...
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)Spark on HiveSpark 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...
默认为HiveSql语法解析器:可配置切换。 2、组织数据源:DataFrame、DataSet DataFrame:带schemal的分布式数据表,数据时按照ROW对象进行储存的。 区别: DataFrame只处理按照Row进行储存的数据,并且只能使用DataFrame中提供的方法,我们只能使用一部分RDD提供的操作。
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...
1:hive是分布式又是数据仓库,同时又是查询引擎,Spark SQL只是取代的HIVE的查询引擎这一部分,企业一般使用Hive+spark SQL进行开发 2:hive的主要工作 1> 把HQL翻译长map-reduce的代码,并且有可能产生很多mapreduce的job 2> 把生产的Mapreduce代码及相关资源打包成jar并发布到Hadoop的集群当中并进行运行 ...