spark表和hive表的区别

Spark 表和 Hive 表有以下区别:

1. 技术栈不同: Spark 表使用 Spark 程序读取和写入，而 Hive 表使用 HiveQL 语句读取和写入。

2. 存储不同: Spark 表存储在 Spark 内存中，而 Hive 表存储在 Hadoop 的 HDFS 上。

3. 处理速度不同: Spark 表可以通过分布式计算和内存存储提高处理速度，而 Hive 表处理速度较慢。

4. 支持的数据源不同: Spark 表可以读取多种数据源，包括 HDFS、Hive 表、关系型数据库、NoSQL 数据库等，而 Hive 表只能读取 HDFS 上的数据。

5. 写入方式不同: Spark 表可以通过编程的方式进行写入，也可以使用 Spark SQL 进行写入，而 Hive 表只能使用 HiveQL 进行写入。

相关问题

spark怎么使用hive表

在Spark中使用Hive表需要先启用Hive支持，然后通过SparkSession对象来访问Hive表。以下是基本的使用步骤：

1. 启用Hive支持

在创建SparkSession对象之前需要设置`hive-site.xml`文件的路径。可以通过以下代码实现：

val warehouseLocation = "/user/hive/warehouse"
val spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Spark Hive Example")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

2. 访问Hive表

访问Hive表需要使用SparkSession对象的`table`方法。该方法的参数是Hive表的名称。例如：

val df = spark.table("myhiveTable")

3. 执行SQL查询

除了使用`table`方法之外，还可以使用`sql`方法来执行SQL查询。例如：

val df = spark.sql("SELECT * FROM myhiveTable")

需要注意的是，Hive表中的数据类型可能与Spark中的数据类型不完全对应，需要进行类型转换。可以使用`cast`方法进行转换。例如：

val df = spark.sql("SELECT CAST(myhiveTable.myStringColumn AS INT) FROM myhiveTable")

另外，在使用Spark SQL查询Hive表时，还可以使用HiveQL语法。例如：

val df = spark.sql("SELECT TRANSFORM (myhiveTable.myArrayColumn, x -> x + 1) FROM myhiveTable")

这样就可以在Spark中使用Hive表了。

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。