请阐述shark和hive的关系以及shark有什么缺陷
时间: 2023-08-26 10:03:59 浏览: 162
Shark是一种基于Apache Hive的分布式数据仓库系统,可以在Hadoop集群上运行SQL查询。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统,它使用类似SQL的HiveQL查询语言,将查询转换为MapReduce任务执行。Shark则使用了Hive的元数据和查询语法,并通过将查询转换为Spark任务来提供更快的响应时间和更高的性能。
Shark的主要优点是运行速度快,可以处理大量数据,并且提供了类似SQL的查询语言。然而,Shark也有一些缺陷。首先,Shark的查询优化器不够智能,导致查询执行计划的生成不够高效。其次,Shark只支持部分HiveQL语言特性,不能完全兼容HiveQL。最后,Shark不支持所有的Hive的用户定义函数(UDFs)和用户定义聚合函数(UDAFs)。
总之,Shark是一种有前途的分布式数据仓库系统,但需要更多的开发和改进才能实现更高效的查询处理和更完整的HiveQL支持。
相关问题
阐述shark和spark SQL的关系
Shark是一种早期的基于内存的分布式数据分析引擎,它将SQL语言的查询转化为MapReduce任务,以实现快速的数据处理。而Spark SQL则是Apache Spark计算引擎中的一个组件,它提供了对结构化和半结构化数据的处理能力,支持使用SQL语言查询数据,并且支持DataFrame和DataSet等高级API。因此,Spark SQL可以视为Shark的进一步发展和扩展,为Spark提供了更强大的数据处理和查询功能。
Hadoop中Shark有什么用
Shark是一种基于Hadoop和Spark的数据仓库系统,它可以使用SQL语言来查询和分析大规模的数据集。与传统的关系型数据库不同,Shark可以运行在 Hadoop 和 Spark 上,可以处理 PB 级别的数据集。Shark的核心思想是将 SQL 查询转换为基于Spark的运算,这能够提高查询速度。因此,Shark可以广泛应用于大规模数据处理以及业务分析等领域。