Hadoop中Shark有什么用

Shark是一种基于Hadoop和Spark的数据仓库系统，它可以使用SQL语言来查询和分析大规模的数据集。与传统的关系型数据库不同，Shark可以运行在 Hadoop 和 Spark 上，可以处理 PB 级别的数据集。Shark的核心思想是将 SQL 查询转换为基于Spark的运算，这能够提高查询速度。因此，Shark可以广泛应用于大规模数据处理以及业务分析等领域。

相关问题

shark-virtual-machine: namenode is running as process 139432. Stop it first and ensure /tmp/hadoop-shark-namenode.pid file is empty before retry.

这个错误提示表明在启动Shark时，检测到Hadoop的Namenode进程正在运行。要解决这个问题，您需要停止Namenode进程并确保/tmp/hadoop-shark-namenode.pid文件为空，然后再重试Shark。

下面是一些可能有用的步骤：

1. 停止Hadoop的Namenode进程。您可以使用以下命令来停止它：

   $ stop-dfs.sh

2. 确认/tmp/hadoop-shark-namenode.pid文件为空。您可以使用以下命令来检查是否为空：

   $ cat /tmp/hadoop-shark-namenode.pid

如果此文件不为空，则删除其中的内容。

3. 重新启动Shark。

   $ ./shark

如果您仍然遇到问题，请检查Hadoop和Shark的日志文件，以获取更多信息。

请阐述shark和hive的关系以及shark有什么缺陷

Shark是一种基于Apache Hive的分布式数据仓库系统，可以在Hadoop集群上运行SQL查询。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，它使用类似SQL的HiveQL查询语言，将查询转换为MapReduce任务执行。Shark则使用了Hive的元数据和查询语法，并通过将查询转换为Spark任务来提供更快的响应时间和更高的性能。

Shark的主要优点是运行速度快，可以处理大量数据，并且提供了类似SQL的查询语言。然而，Shark也有一些缺陷。首先，Shark的查询优化器不够智能，导致查询执行计划的生成不够高效。其次，Shark只支持部分HiveQL语言特性，不能完全兼容HiveQL。最后，Shark不支持所有的Hive的用户定义函数(UDFs)和用户定义聚合函数(UDAFs)。

总之，Shark是一种有前途的分布式数据仓库系统，但需要更多的开发和改进才能实现更高效的查询处理和更完整的HiveQL支持。