spark和hive的区别

Spark和Hive是两个不同的工具，分别用于大数据处理和数据仓库管理。以下是它们之间的主要区别：

1. 数据处理方式不同：Spark是基于内存的计算框架，可以在内存中执行数据处理，而Hive是基于Hadoop的MapReduce计算框架，需要将数据写入磁盘进行处理。

2. 数据处理速度不同：由于Spark的内存计算能力，它通常比Hive更快。Spark也可以通过分布式计算来进一步加快处理速度。

3. 数据处理能力不同：Spark可以处理实时数据流，支持实时数据处理，而Hive通常用于批处理作业。

4. 数据存储方式不同：Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，而Spark可以使用各种数据源，包括HDFS、Hive、Cassandra、Amazon S3等。

5. 数据查询方式不同：Hive使用SQL查询语言（HiveQL）查询数据，而Spark提供了自己的查询API。

综上所述，Spark和Hive在数据处理方式、速度、能力、存储方式和查询方式等方面有所不同，可以根据具体的需求选择合适的工具。

相关问题

spark和hive区别

Spark是一个开源的基于内存计算的分布式计算平台，而Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，其通过SQL方式访问Hadoop存储中的数据。Spark分布式计算的速度比Hive要快很多，因为Spark采用了内存计算，而Hive采用了磁盘存储。另外，Spark也支持更多的数据处理方式和算法，比如流计算和机器学习算法。

Hive on Spark 和 Spark on Hive 区别

Hive on Spark 和 Spark on Hive 都是Hive和Spark两个大数据技术整合的方式，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。

1. Hive on Spark：是指在Hive中使用Spark作为计算引擎来执行Hive的SQL查询。在这种模式下，Hive仍然是查询的入口，用户可以使用Hive的SQL语言来查询数据，但是实际的计算任务是由Spark来执行的。Hive on Spark 可以提供更好的性能和可扩展性，因为Spark的计算引擎可以利用内存来加速查询，而且可以在多个节点上并行执行任务。

2. Spark on Hive：是指在Spark中使用Hive作为元数据存储和查询引擎。在这种模式下，Spark使用Hive的元数据存储来获取表结构和分区信息，然后使用Spark自身的计算引擎来执行任务。Spark on Hive 可以方便地使用Hive中已经定义好的表和分区，而且可以使用Spark的API来进行更加复杂的计算任务。

总的来说，Hive on Spark 更加适用于需要使用Hive的SQL查询语言进行数据分析的场景，而 Spark on Hive 更加适合需要使用Spark的计算引擎进行数据分析的场景。但是，具体选择哪种方式要根据实际的业务需求和数据分析场景来确定。