hive的hash与spark的hash
时间: 2023-09-12 19:09:17 浏览: 54
回答: 在Hive中,hash函数用于将数据分散到不同的分区中,以便在查询时可以更快地进行数据访问。而在Spark中,hash函数也用于数据分区,以便在并行计算中可以更好地利用集群资源。虽然Hive和Spark都使用hash函数进行数据分区,但它们的具体实现方式可能有所不同。在Hive中,hash函数通常是通过对数据进行哈希运算来生成一个哈希值,然后根据哈希值将数据分配到不同的分区中。而在Spark中,hash函数通常是通过对数据的某个字段进行哈希运算来生成一个哈希值,然后根据哈希值将数据分配到不同的分区中。总的来说,Hive和Spark都使用hash函数进行数据分区,但具体的实现方式可能有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [大数据最佳实践-hive on spark](https://blog.csdn.net/m0_57468722/article/details/128147220)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [hive sql 和 spark sql的区别](https://blog.csdn.net/MDJ_D2T/article/details/120836600)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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