hive on spark 和spark on hive的区别

Hive on Spark 和 Spark on Hive 都是将 Apache Spark 与 Apache Hive 集成在一起的方法，但是它们的重点不同。

Hive on Spark 是将 Spark 作为 Hive 的执行引擎，使得 Hive 可以使用 Spark 的计算能力来执行 HiveQL 查询。这种方式可以提高 Hive 查询的性能和扩展性，特别是对于复杂的查询和大规模数据集。

Spark on Hive 则是将 Hive 的元数据存储在 Hive Metastore 中，使得 Spark 可以使用 Hive 的元数据来执行 SQL 查询。这种方式可以让 Spark 在执行 SQL 查询时更加灵活和方便，避免了需要重新定义表和分区等元数据的麻烦。

因此，两种集成方式的重点不同，选择哪一种取决于你的需求。如果你需要使用 HiveQL 查询大规模数据集，可以选择 Hive on Spark；如果你需要使用 Spark 的计算能力来执行 SQL 查询，可以选择 Spark on Hive。

相关问题

Hive on Spark 和 Spark on Hive 区别

Hive on Spark 和 Spark on Hive 都是Hive和Spark两个大数据技术整合的方式，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。

1. Hive on Spark：是指在Hive中使用Spark作为计算引擎来执行Hive的SQL查询。在这种模式下，Hive仍然是查询的入口，用户可以使用Hive的SQL语言来查询数据，但是实际的计算任务是由Spark来执行的。Hive on Spark 可以提供更好的性能和可扩展性，因为Spark的计算引擎可以利用内存来加速查询，而且可以在多个节点上并行执行任务。

2. Spark on Hive：是指在Spark中使用Hive作为元数据存储和查询引擎。在这种模式下，Spark使用Hive的元数据存储来获取表结构和分区信息，然后使用Spark自身的计算引擎来执行任务。Spark on Hive 可以方便地使用Hive中已经定义好的表和分区，而且可以使用Spark的API来进行更加复杂的计算任务。

总的来说，Hive on Spark 更加适用于需要使用Hive的SQL查询语言进行数据分析的场景，而 Spark on Hive 更加适合需要使用Spark的计算引擎进行数据分析的场景。但是，具体选择哪种方式要根据实际的业务需求和数据分析场景来确定。

hive on spark 和 hive on tez 深入对比

Hive on Spark和Hive on Tez都是基于Apache Hive构建的分布式数据仓库系统，它们的主要目标是实现高效的SQL查询和分析。

Hive on Spark是基于Spark计算引擎的Hive版本。Spark是一个内存计算框架，它可以在内存中缓存数据，因此可以大大提高查询性能。与Hive on Tez相比，Hive on Spark的优点在于，它可以利用Spark的内存计算能力，从而支持更快的查询速度和更高的并行度。此外，Hive on Spark还支持Spark生态系统中的其他工具和库，如Spark Streaming、MLlib和GraphX等。

Hive on Tez是基于Apache Tez计算引擎的Hive版本。Tez是一个针对大规模数据处理的通用数据处理框架，它可以支持复杂的数据流处理。与Hive on Spark相比，Hive on Tez的优点在于，它可以更好地处理复杂的查询和数据流处理场景。此外，Hive on Tez还可以利用Tez的动态优化能力来提高查询性能，从而避免了Spark在处理大量数据时可能出现的内存问题。

综上所述，Hive on Spark和Hive on Tez在不同的场景下都有其独特的优势。如果你需要处理大量数据且查询较为简单，那么Hive on Spark是一个不错的选择。如果你需要处理复杂的查询和数据流处理场景，那么Hive on Tez可能更适合你的需求。