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。

相关问题

hive on spark 和 hive on tez 深入对比

Hive on Spark和Hive on Tez都是基于Apache Hive构建的分布式数据仓库系统，它们的主要目标是实现高效的SQL查询和分析。

Hive on Spark是基于Spark计算引擎的Hive版本。Spark是一个内存计算框架，它可以在内存中缓存数据，因此可以大大提高查询性能。与Hive on Tez相比，Hive on Spark的优点在于，它可以利用Spark的内存计算能力，从而支持更快的查询速度和更高的并行度。此外，Hive on Spark还支持Spark生态系统中的其他工具和库，如Spark Streaming、MLlib和GraphX等。

Hive on Tez是基于Apache Tez计算引擎的Hive版本。Tez是一个针对大规模数据处理的通用数据处理框架，它可以支持复杂的数据流处理。与Hive on Spark相比，Hive on Tez的优点在于，它可以更好地处理复杂的查询和数据流处理场景。此外，Hive on Tez还可以利用Tez的动态优化能力来提高查询性能，从而避免了Spark在处理大量数据时可能出现的内存问题。

综上所述，Hive on Spark和Hive on Tez在不同的场景下都有其独特的优势。如果你需要处理大量数据且查询较为简单，那么Hive on Spark是一个不错的选择。如果你需要处理复杂的查询和数据流处理场景，那么Hive on Tez可能更适合你的需求。

hive如何将SQL转换为MapReduce任务进行执行

Hive通过将SQL语句转换为MapReduce任务来执行。具体来说，Hive将SQL语句解析为逻辑计划，然后将逻辑计划转换为物理计划，最后将物理计划转换为MapReduce任务。在执行期间，Hive会将MapReduce任务提交到Hadoop集群上执行，并将结果返回给用户。