spark技术体系与mapreduce，hive，storm几种技术的关系与区别

b'spark技术体系包括MapReduce、Hive、Storm等几种技术，它们之间有一定的关系和区别。

MapReduce是一种分布式计算框架，可以将大规模的数据分割成许多小的数据块，进行分布式的计算处理。而Hive则是基于Hadoop的一种数据仓库软件，能够将结构化的数据映射成Hadoop的分布式文件系统。Storm则是一种流式计算框架，可以高效地对数据进行实时处理。

虽然这几种技术都是用于大数据计算和处理，但它们在数据处理和计算模型、数据存储和处理方式等方面存在着不同的区别和适用场景。比如，MapReduce适用于离线批处理的大规模数据计算，Hive则适用于数据仓库的建设和管理，而Storm则适用于实时处理的场景。因此，在具体应用时需要根据需求来选择合适的技术。

相关问题

hive sql执行方式对比（tez,mapreduce,spark,storm）

比较Hive SQL的执行方式（Tez、MapReduce、Spark、Storm），它们都是用于数据处理的一些技术。

Hive SQL是一个基于Hadoop生态系统的数仓架构。它支持多个执行方式，如Tez、MapReduce、Spark、Storm。这些方式在处理不同类型的数据时都有不同的优势。

Tez是一个高效、可扩展和低延迟的数据处理框架。它采用YARN作为底层资源管理器，通过将多个任务组合成有向无环图（DAG）来处理数据。与传统的MapReduce相比，Tez可以节省大量的处理时间和资源。

MapReduce是Hadoop的核心技术之一，它通过将任务分成多个阶段来完成并行执行。不过，它有一个严重的限制，即每个任务必须在完成后才能进行下一个任务。这使得MapReduce在处理大型数据集时可能会出现瓶颈。

Spark是一个用于高效处理大规模数据的内存计算框架。与Hadoop的MapReduce不同，Spark可以在内存中处理数据，从而大大提高了执行效率。此外，Spark还支持数据覆盖和数据分区等高级处理。

Storm是一个分布式实时计算系统。它可以在流数据传输时进行计算和聚合。Storm的主要用途是处理数据流，并对数据流进行实时分析和转换。它可以在数秒钟内处理数百万条记录，并支持在数据流传输时实时执行复杂的分析和计算任务。

总体来说，选择哪种执行方式要根据自己的具体情况进行决策。不同的方式都有各自的优劣和适用场景。

hadoop, mapreduce,hive, hbase, storm, spark, flink, kylin等大数据框架的角色和关系

Hadoop是一个大数据框架，可以存储和处理大规模的数据集。MapReduce是Hadoop的一种编程模型，用于分布式计算。Hive是一个数据仓库工具，可以在Hadoop集群上运行SQL查询。HBase是一个分布式的NoSQL数据库，可以用于快速读写大量数据。Storm是一个分布式的流处理系统，可以实时处理数据流。Spark是一个快速的大数据处理框架，可以进行批处理和流处理。Flink是一个分布式数据流处理框架，可以进行批处理和流处理。Kylin是一个开源的大数据分析引擎，可以在Hadoop上进行多维分析。这些技术之间存在着紧密的关系和相互作用，可以帮助企业高效地存储、管理和分析大数据。