Hive on Spark是Hive既作为存储又负责sql的解析优化,Spark负责执行。这里Hive的执行引擎变成了Spark,不再是MR,这个要实现比Spark on Hive麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包,不过目前大部分使用的确实是spark on hive。 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on MapReduce。实际上,Hive还可以使用Tez和S...
Spark on Hive 与 Hive on Spark 的区别 在大数据处理领域,Apache Spark 和 Apache Hive 都是非常重要的工具,它们各自有着不同的优势和适用场景。随着技术的发展,Spark 和 Hive 之间的集成变得越来越紧密,出现了“Spark on Hive”和“Hive on Spark”这两种不同的运行模式。下面将详细解释这两种模式的含义、特点...
概括起来,SparkOnHive和 HiveOnSpark的核心区别: 不在于是否访问HIVE数仓中的数据(二者都访问); 也不在于客户端的SQL语法规范是 HIVE SQL 还是 SPARK SQL(Spark支持绝大部分HiveSqly语法); 二者的核心区别在于,客户端的 SQL 是否提交给了服务角色 HiveServer2 (org.apache.hive.service.server.HiveServer2),且该...
了解了这些背景知识后,接下来比较下Spark on Hive 和 Hive on Spark 区别。 二、Spark on Hive 和 Hive on Spark 区别 2.1 Spark on Hive 顾名思义,即将Spark构建在Hive之上,Spark需要用到Hive,具体表现为: 就是通过Spark SQL,加载Hive的配置文件,获取到Hive的metastore信息,进而获得metadata,但底层运行的还是 ...
Spark on hive 与 Hive on Spark 的区别 Spark on hive Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。 (1)就是通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息 (2)spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据 ...
SQL 解析层不同, Hive on Spark (hive compiler), Spark on Hive (SparkSQL compiler) 各自的长期规划不同: 其中SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展,而不再受限于 Hive,只是兼容 Hive;而 Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划,该计划将 Spark 作为 Hive 的底层引擎之一,也就是说,Hive 将不再受限...
HiveOnSpark和SparkOnHive是两种结合使用Hive和Spark的方式。HiveOnSpark将Hive的SQL接口与Spark的计算能力结合，允许在Spark中使用Hive。SparkOnHive则是在Hive中使用Spark的计算能力。两者的核心区别在于使用的接口和实现方式。Spark SQL Gateway解决方案是Kyuubi，它提供了一个稳定的服务，用于在生产环境中...
异同点相同点在于，两者都允许Hive SQL在Spark上运行，但不同在于执行方式：Hive on Spark是将Hive查询转换为Spark任务，而Spark on Hive则是通过Metastore间接调用Spark处理。性能和兼容性各有优劣。技术实现原理Hive on Spark利用了Spark的内存计算和数据并行处理能力，而Spark on Hive则是通过元数据管理...