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...
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/...
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 ...
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...
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 ...
1)Spark本身没有自己的存储与meta库两种最核心的东西,需要依赖HDFS和Hive的相关功能,而社区的发展趋势也没有往这边开发的意思,故Spark是作为一个计算引擎的定位长期存在的; 2)RDD, DataSet、DataFrames的三种计算形式 由于计算过程中没有一个持久化的计算元数据管理导致后续对于数据血缘的解析难度过大,无法满足数据仓...