hive on spark并行度

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

hive on spark

### 回答1：
Hive on Spark 是一种运行 Apache Hive 查询的方式，使用 Apache Spark 作为后端执行引擎。这种方式可以提高 Hive 的查询效率，并带来更好的性能和扩展性。它同时保留了 Hive 的简单易用性，因此对于需要处理大数据集的用户来说是一个不错的选择。

### 回答2：
Hive on Spark是一种基于Spark引擎的大数据处理工具。Hive是一个开源的数据仓库基础架构，它可以让用户通过类似SQL的查询语言HiveQL来处理大规模数据。而Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，可以在内存中进行数据计算，提供了丰富的API和工具。

Hive on Spark的优势在于，它将Hive与Spark的强大功能相结合，提供了更高效、更灵活的数据处理和分析能力。具体而言，Hive on Spark可以利用Spark的内存计算和并行处理能力，加快数据查询和分析速度，提高性能。同时，Hive on Spark支持多种数据源，包括Hadoop HDFS、Hive和其他Hive支持的数据格式，使得数据的读取和转换更加方便。

除此之外，Hive on Spark还提供了更多的数据处理功能，如交互式查询、流式处理、机器学习和图计算等。通过与Spark生态系统的整合，用户可以利用Spark的机器学习库MLlib进行数据挖掘和建模，使用Spark的图计算库GraphX分析大规模图数据，以及使用Spark Streaming进行实时数据处理。这为用户提供了更多的选择和灵活性，满足不同场景下的数据处理需求。

总之，Hive on Spark是一种强大的大数据处理工具，结合了Hive的数据仓库架构和Spark的计算引擎，提供了高效、灵活的数据处理和分析能力。它可以加速查询速度、提高性能，同时支持多种数据源和更多的数据处理功能，满足不同应用场景下的大数据需求。

### 回答3：
Hive on Spark是一种在Apache Hadoop生态系统中运行的开源分布式处理框架。它结合了Apache Hive和Apache Spark的功能，提供了更高效的数据查询和分析。

Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础设施，允许用户通过Hive查询语言（HiveQL）从大规模数据集中进行数据查询和分析。然而，Hive在处理大规模数据时存在一些性能瓶颈。为了解决这个问题，引入了Hive on Spark。

Spark是一个快速的、通用的数据处理框架，具有高效的内存计算能力和分布式数据处理功能。通过将Hive与Spark集成，Hive on Spark可以利用Spark的内存计算和分布式处理能力来改善数据查询的执行性能。

Hive on Spark的好处包括：

1. 更快的查询速度：由于Spark的高效计算引擎，Hive on Spark可以显著提高查询的执行速度。相比传统的基于MapReduce的Hive查询，Hive on Spark可以提供更快的响应时间。

2. 更好的资源管理：Spark具有自己的资源管理器，可以更好地管理计算资源，实现更好的资源利用和调度。这使得Hive on Spark能够更好地处理大规模数据集，实现更高效的查询处理。

3. 更丰富的功能支持：Spark提供了许多高级功能，如机器学习、实时流处理和图处理等。通过将Hive与Spark集成，Hive on Spark可以从这些功能中受益，并扩展其查询和分析的能力。

总之，Hive on Spark是一个强大的工具，它在提供高性能数据查询和分析能力的同时，还融合了Hive和Spark的优势。对于需要处理大规模数据集的企业和组织来说，Hive on Spark是一个值得考虑的解决方案。

hive on spark性能调优

Hive on Spark 是将 Hive 引擎与 Spark 引擎结合起来，以提高 Hive 查询的性能。以下是一些 Hive on Spark 的性能调优技巧：

1. 调整 Spark 的内存分配：可以通过调整 Spark 的 executor 内存和 driver 内存来优化 Hive on Spark 的性能。可以通过设置 spark.executor.memory 和 spark.driver.memory 参数来调整内存分配。

2. 调整 Spark 的并行度：可以通过调整 Spark 的并行度来优化 Hive on Spark 的性能。可以通过设置 spark.sql.shuffle.partitions 参数来调整并行度。

3. 启用动态分区：启用动态分区可以减少数据移动和复制，从而提高查询性能。可以通过设置 hive.exec.dynamic.partition.mode 参数来启用动态分区。

4. 启用压缩：启用压缩可以减少磁盘 I/O，从而提高查询性能。可以通过设置 hive.exec.compress.output 和 hive.exec.compress.intermediate 参数来启用压缩。

5. 使用 ORC 或 Parquet 格式：使用 ORC 或 Parquet 格式可以提高查询性能，因为它们支持列式存储和压缩。可以通过设置 hive.default.fileformat 参数来指定默认的文件格式。