.mr和hive on sprak的区别
时间: 2023-03-11 12:01:36 浏览: 160
mr和Hive on Spark都是用来处理大数据的工具,但它们之间存在一些明显的区别。MapReduce(MR)是由Google提出的一种分布式计算模型,它把大任务分解成许多小任务,由集群中的节点分别执行这些小任务,最后合并结果。而Hive on Spark是一种基于Apache Spark的Hive数据仓库。它利用Spark来提高Hive查询的执行速度,支持在线处理和批处理,可以更好地管理大量数据。
相关问题
Hive on Spark 和 Spark on Hive 区别
Hive on Spark 和 Spark on Hive 都是Hive和Spark两个大数据技术整合的方式,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。
1. Hive on Spark:是指在Hive中使用Spark作为计算引擎来执行Hive的SQL查询。在这种模式下,Hive仍然是查询的入口,用户可以使用Hive的SQL语言来查询数据,但是实际的计算任务是由Spark来执行的。Hive on Spark 可以提供更好的性能和可扩展性,因为Spark的计算引擎可以利用内存来加速查询,而且可以在多个节点上并行执行任务。
2. Spark on Hive:是指在Spark中使用Hive作为元数据存储和查询引擎。在这种模式下,Spark使用Hive的元数据存储来获取表结构和分区信息,然后使用Spark自身的计算引擎来执行任务。Spark on Hive 可以方便地使用Hive中已经定义好的表和分区,而且可以使用Spark的API来进行更加复杂的计算任务。
总的来说,Hive on Spark 更加适用于需要使用Hive的SQL查询语言进行数据分析的场景,而 Spark on Hive 更加适合需要使用Spark的计算引擎进行数据分析的场景。但是,具体选择哪种方式要根据实际的业务需求和数据分析场景来确定。
Hive on Spark和Spark on Hive区别
Hive on Spark和Spark on Hive是两个不同的概念。
Hive on Spark是指将Hive作为数据仓库和查询引擎,使用Spark作为计算引擎来加速查询和分析。这种架构下,Hive仍然是主要的查询引擎,而Spark则负责加速查询和执行更复杂的分析任务。
而Spark on Hive是指将Spark作为计算引擎,使用Hive作为元数据存储和查询语言,来执行数据处理和分析任务。这种架构下,Spark负责数据处理和计算,而Hive则负责管理元数据和提供SQL查询功能。
因此,两者的区别在于主要组件的不同。在Hive on Spark架构中,Hive仍然是主要的查询引擎,而Spark作为计算引擎来加速查询和分析。而在Spark on Hive架构中,Spark是主要的计算引擎,而Hive则负责管理元数据和提供SQL查询功能。