hive默认计算引擎是什么

Hive默认的计算引擎是MapReduce。MapReduce是一种分布式计算框架，它能够对大规模数据进行并行处理，同时也能够保证数据的可靠性和容错性。在Hive中，MapReduce被用来执行SQL查询和数据处理任务。不过，Hive也支持其他计算引擎，比如Tez和Spark。这些计算引擎相对于MapReduce来说，具有更高的性能和更好的用户体验。

相关问题

hive sql中将计算引擎改为mapreduce

在 Hive SQL 中，你可以通过设置作业的执行引擎来将计算引擎改为 MapReduce。默认情况下，Hive 使用的是 Tez 引擎进行计算，但你可以通过以下步骤将它更改为 MapReduce：

1. 打开 Hive 的配置文件 hive-site.xml。
2. 在配置文件中添加以下属性：

   <property>
     <name>hive.execution.engine</name>
     <value>mr</value>
   </property>

这将告诉 Hive 使用 MapReduce 作为计算引擎。
3. 保存并关闭配置文件。
4. 重新启动 Hive 服务，以使更改生效。

现在，Hive 将使用 MapReduce 作为计算引擎执行你的查询。请注意，这将影响到所有查询的执行方式，因此在更改执行引擎之前，请确保了解其对性能和资源利用的影响。

让hive基于spark计算

Hive是一个基于Hadoop平台的数据仓库工具，而Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。Hive和Spark在大数据处理方面具有不同的优势，因此将Hive基于Spark进行计算可以提高数据处理的效率和性能。

首先，Hive基于Spark可以充分利用Spark的内存计算和并行处理能力。Spark使用内存计算，可以减少磁盘IO，提高数据处理速度。而Hive默认使用基于磁盘的MapReduce进行计算，速度相对较慢。通过将Hive使用Spark进行计算，可以大幅度提升计算速度，缩短任务执行时间。

其次，Hive基于Spark可以实现更复杂的数据处理和分析。Spark提供了丰富的数据处理和分析功能，如图计算、机器学习、流处理等。通过将Hive与Spark集成，可以在Hive中直接调用Spark的API，实现更灵活的数据处理和分析需求。例如，在Hive中可以使用Spark的机器学习库进行数据建模和预测，或者使用Spark的图处理框架进行社交网络分析。

最后，Hive基于Spark可以提升数据处理的可伸缩性和容错性。Spark有一个强大的集群管理器，可以有效地管理集群资源和任务调度。通过将Hive与Spark集成，可以充分利用Spark的集群管理和任务分发能力，实现更高的数据处理并发性和容错性。

总之，将Hive基于Spark进行计算可以提高数据处理效率和性能，实现更复杂的数据处理和分析需求，以及提升数据处理的可伸缩性和容错性。这种集成可以更好地满足大规模和复杂的数据处理场景下的需求。