首先，它们的执行引擎不同。Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。而 Hive SQL 使用 MapReduce作为执行引...
类比Hive,SparkSQL是Spark上的高级模块,SparkSQL是一个SQL解析引擎,将SQL解析成特殊的RDD(DataFrame),然后在Spark集群中运行Spark SQL,执行效率非常快! SparkSQL是用来处理结构化数据的(先将非结构化的数据转换成结构化数据) SparkSQL支持两种编程API: SQL方式 DataFrame的方式(DSL) 2. RDD与DataSet(DataFrame) RDD...
RDD可看作是分布式的对象的集合,Spark并不知道对象的详细模式信息,DataFrame可看作是分布式的Row对象的集合,其提供了由列组成的详细模式信息,使得Spark SQL可以进行某些形式的执行优化。DataFrame和普通的RDD的逻辑框架区别如下所示: 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。 左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但...
它架构在 Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行… 永恒之魂 hive 、spark 、flink之想一想 hive1:hive是怎么产生的? 2:hive的框架是怎么样的? 3:hive 执行流程是什么? 4:hive sql是如何把sql语句一步一步到最后执行的? 5:hive ...
区别: Hive是基于MapReduce的批处理工具,而SparkSQL是基于Spark的内存计算框架,因此SparkSQL的性能通常比Hive要好。 Hive是建立在HiveQL查询语言之上,而SparkSQL是建立在Spark的DataFrame和Dataset API之上,具有更强大的操作和优化能力。 Hive通常适用于传统的数据仓库查询和报表生成,而SparkSQL更适用于实时分析和机器学习...
一、Spark与Hive的区别 Hive基于Hadoop实现，主要用于处理大规模数据，侧重于数据仓库功能。Spark则是一个分布式计算框架，支持多种数据处理场景，包括批处理、流处理、机器学习等，其速度显著高于Hive。Spark之所以比Hive快，主要得益于其内存计算、任务并行化以及数据局部性优化等技术。Spark能够实现数据在内存...
Spark SQL，作为Apache Spark的SQL接口，使用Spark Core作为其执行框架。Spark的核心优势在于其内存计算能力，使得Spark SQL在处理实时数据流和交互式查询时，性能远超传统批处理模型。Spark SQL的查询执行速度更快，且能够更好地利用集群资源。Presto和Impala则采用了不同的设计思路。Presto使用独立的查询执行...
官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql...
hive和sparksql的区别? 功能点上: hive:1、数据存储 2、数据清洗 spark:1、数据清洗 2、流式计算 hive可以通过Hql方式读hive数据进行数据清洗 spark可以通过sparkSQL或sparkCore方式进行数据清洗,可以读取的数据源包活jdbc,hive,elasticsearch,文件等 所以spar