spark on hive和hive on spark

b'hive on spark和spark on hive'是两种不同的技术架构。在hive on spark中，hive作为查询引擎，使用spark作为计算引擎，从而提高查询速度和并发性能；而在spark on hive中，spark作为计算引擎，直接在hive数据仓库中查询数据，从而避免数据的复制和传输，提高查询效率。两种架构各有优劣，具体使用要根据实际情况选择。

相关问题

spark on hive和hive on spark哪个效率更高

对于效率的比较，很难一概而论。Spark on Hive和Hive on Spark是两种不同的架构模式，各有优势和适用场景。

Spark on Hive是指在Spark上使用Hive作为数据存储和查询引擎。这种架构模式可以利用Hive的元数据和查询优化功能，同时又能充分发挥Spark的分布式计算能力。适用于复杂的数据分析和处理任务，特别是需要使用Hive的元数据和查询语言的场景。对于大规模数据集和复杂查询，Spark on Hive可以提供较高的性能。

Hive on Spark是指在Hive上使用Spark作为计算引擎。这种架构模式允许用户在Hive中使用Spark的强大计算功能，同时能够利用Hive的优化器和元数据管理功能。适用于需要使用Hive的元数据和查询语言，但同时也需要Spark的计算能力的场景。对于大规模数据集和需要复杂计算的任务，Hive on Spark可以提供较高的性能。

总体而言，选择Spark on Hive还是Hive on Spark要根据具体的业务需求和数据特点来决定。如果需要使用Hive的元数据和查询语言，并且对复杂查询有较高要求，可以选择Spark on Hive；如果主要需要Spark的计算能力，并且需要与Hive的元数据和查询语言进行集成，可以选择Hive on Spark。

spark on yarn 和spark on hive

Spark on YARN和Spark on Hive都是Apache Spark在大规模集群环境下运行的不同模式。

1. **Spark on YARN (Yet Another Resource Negotiator)**：Spark在YARN之上运行，利用了Hadoop YARN作为资源管理器。Spark应用程序通过YARN的Application Master将任务分割成可以在集群上独立运行的小作业，并提交给Node Manager处理。这种方式提供了一个统一的调度框架，可以与其他Hadoop生态系统组件协同工作，如HDFS存储数据，而YARN保证了资源的公平分配和隔离。

2. **Spark on Hive**：这是一种将Spark SQL集成到Hive的模式，允许用户像查询Hive表一样查询Spark数据源。实际上，Spark SQL使用了Hive Metastore来获取元数据信息，但是底层的数据处理则是由Spark进行。这种方式使得拥有Hive经验的用户能够轻松地迁移到Spark环境，同时也利用了Spark的强大计算能力。

**相关问题--:**
1. Spark on YARN相比直接运行在每个节点上的Spark有何优势？
2. 在哪种场景下更适合选择Spark on Hive而不是直接使用Spark SQL？
3. Spark如何与Hive元数据服务交互以支持SQL查询？