Spark SQL架构与Hive架构相比，把底层的MapReduce执行引擎更改为Spark，Spark SQL快速的计算效率得益于

Spark SQL快速计算的效率得益于以下几方面原因：

1. 内存计算：Spark SQL采用内存计算，利用Spark的内存计算框架和分布式缓存技术，可以将计算结果存储在内存中，避免了频繁的I/O操作，大大提高了计算性能和效率。

2. 优化器和代码生成器：Spark SQL在查询优化阶段采用了多种优化技术，如谓词下推、列剪枝、Join重排序等技术，以减少数据的传输和计算量。同时，Spark SQL还支持代码生成器，可以将上述优化转化为高效的Java代码，进一步提高计算性能。

3. 数据格式和存储：Spark SQL支持多种数据格式和存储方式，如Parquet、ORC、Avro等，这些格式和存储方式都具有高效的压缩和编码技术，可以减少数据的传输和存储成本，提高计算性能和效率。

4. 并行计算：Spark SQL采用分布式计算模型，可以将数据划分为多个分区，同时在每个节点上进行并行计算，大大提高了计算性能和效率。而Hive则是基于Hadoop MapReduce计算引擎，计算效率相对较低。

因此，相比Hive架构，Spark SQL的计算效率更高，能够更快速地处理大规模数据。

相关问题

17.关于Spark SQL&Hive的区别与联系，下列说法错误的是? Spark SQL兼容绝大部分hive的语法和函数 Spark SQL不可以使用hive的自定义函数 Spark SQL依赖于hive元数据 Spark SQL的执行引擎为Spark core,Hive默认执行引擎为Mapreduce

以下说法是错误的：

- Spark SQL不可以使用hive的自定义函数。实际上，Spark SQL可以使用Hive中定义的大部分函数，包括Hive自带的和用户自定义的函数。

以下说法是正确的：

- Spark SQL兼容绝大部分Hive的语法和函数。
- Spark SQL依赖于Hive元数据，可以读取和操作Hive表。
- Spark SQL的执行引擎为Spark core，Hive默认执行引擎为MapReduce。

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。