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。