spark sql 和 hive on spark 有什么区别，运用场景各是哪些

Spark SQL是Spark的一个模块，它提供了一种基于DataFrame和SQL语言的接口来操作分布式数据集的方式。它支持多种数据源，包括Hive、HBase、JSON、Parquet等，并且可以和机器学习库（如MLlib）无缝集成。Spark SQL的优点在于它可以使得数据分析人员和SQL开发人员能够在Spark上使用熟悉的SQL语言，而且可以使得查询更加高效，因为Spark SQL可以利用RDD的分布式计算能力。

而Hive on Spark则是将Hive的SQL查询引擎与Spark的计算引擎结合在一起，使得Hive可以利用Spark的计算能力来执行查询。Hive on Spark可以提供更高的性能，因为它可以利用Spark的内存计算和调度优化来加速查询。Hive on Spark的优点在于它可以让Hive用户无缝地将现有的Hive查询转移到Spark上，而且可以利用Hive的元数据和存储格式。

两者的应用场景也有所不同。如果你需要进行实时计算或者机器学习任务，那么建议使用Spark SQL；而如果你需要查询和分析大量的结构化数据，那么建议使用Hive on Spark。

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spark sql 和 hive on spark 有什么区别，哪个用的比较多

Spark SQL是Spark内置的一种基于SQL的查询语言，它可以让开发者使用SQL语句来查询Spark中的数据，支持大部分的SQL语法，还可以查询来自不同数据源的数据。而Hive on Spark则是将Hive（一种基于Hadoop的数据仓库工具）运行在Spark上，可以在Spark上执行Hive的SQL语句，从而支持Hive的所有功能，包括UDF等。

相比之下，Spark SQL更加轻量级，适用于小型数据集和快速原型开发。而Hive on Spark适用于大型数据集和需要使用Hive生态系统的企业级应用程序。

一般来说，Spark SQL用的比较多，因为它更加轻量级，易于使用，并且可以轻松地与其他Spark组件集成。而Hive on Spark则更适用于需要处理海量数据的大型企业级应用程序。

spark sql 与 spark sql on hive 区别

### 回答1：
Spark SQL是Spark生态系统中的一个模块，用于在Spark中进行结构化数据处理。它提供了一个类似于SQL的查询语言，可以用于查询和操作数据。Spark SQL还提供了DataFrame API，可以用于以编程方式查询和操作数据。

Spark SQL on Hive是Spark SQL的一个扩展，它允许Spark使用Hive元数据存储和查询数据。这意味着Spark可以使用Hive的表和分区，以及Hive的UDF和UDAF函数。Spark SQL on Hive还支持Hive的查询语言HQL。

因此，Spark SQL和Spark SQL on Hive的区别在于Spark SQL是Spark生态系统中的一个独立模块，而Spark SQL on Hive是Spark SQL的一个扩展，它允许Spark使用Hive元数据存储和查询数据。

### 回答2：
Spark SQL是Spark生态系统中的一个模块，它提供了一种用于Spark的交互式查询和分析数据的方式。Spark SQL支持不同的数据源，包括Hadoop HDFS，Apache Cassandra和Apache Hive。同时，Spark SQL还支持在SQL查询之外使用DataFrame API进行编程。

Spark SQL on Hive是指在Spark SQL中使用Hive数据源进行数据查询和分析。在使用Spark SQL on Hive时，Spark将会利用Hive的元数据和查询优化器来提高查询性能。这使得Spark SQL on Hive在企业环境中是一种极为常见的部署方式。

Spark SQL与Spark SQL on Hive的主要区别在于数据源和优化器。Spark SQL可以与各种不同的数据源进行交互，而Spark SQL on Hive主要使用Hive元数据和优化器来处理数据。此外，Spark SQL也可以使用自己的优化器，它针对Spark SQL的特点进行了优化和改进。

另一个区别是在处理大规模数据时，Spark SQL比Spark SQL on Hive表现更好。这是因为Spark SQL使用了自己的内存管理和优化策略，可以将大量的计算分布到多个节点上，从而处理更快、更高效。

综上所述，Spark SQL和Spark SQL on Hive都是非常强大并且受欢迎的Spark模块，它们都具有广泛的应用和不同的优势。选择哪种模块取决于具体应用场景和需求。

### 回答3：
Spark SQL 是 Spark 内置的一种 SQL 接口，用于操作分布式数据集（由 RDD 或 Spark 数据源构建）。Spark SQL 提供了一个 SQL 编程界面和 DataFrame API，让其与 SQL 数据仓库和传统数据仓库类似。

Spark SQL on Hive 是一个构建在 Hive 之上的 Spark SQL 解决方案。它允许 Spark SQL 直接操作 Hive 的数据仓库，使用 Hive 的方言（HiveQL）和元数据。Spark SQL on Hive 可以通过 Spark 操作 Hive 仓库来提供 SQL 查询和 HiveQL 查询功能。

由于 Spark SQL on Hive 是构建在 Hive 之上的，因此它提供了很多 Hive 的优点，比如先进的查询优化和元数据管理功能。它使用HDFS作为存储层，通过优化和管理查询计划来提高性能。

而 Spark SQL 直接使用 Spark 原生的内存计算引擎，不需要依赖于 Hive 的元数据解析和查询计划优化。这使得 Spark SQL 具有更好的实时性能和灵活性，可以直接在内存中操作数据。

总的来说，Spark SQL on Hive 主要是为了兼容 Hive 所提供的，而 Spark SQL 则是相对独立的一种 SQL 操作方式，更适合实时处理和大数据量的计算场景。Spark SQL on Hive 更适合用于传统的数据仓库和 BI 应用场景，而 Spark SQL 更适合用于实时数据处理和机器学习等高性能计算场景。