hive on spark 和spark on hive谁更快

这个问题的答案取决于具体的场景和数据量。Hive on Spark 和 Spark on Hive 都是将 Hive 和 Spark 两个框架结合起来使用的方法，它们各有优劣。

一般来说，Hive on Spark 更适合大数据场景，因为 Spark 的内存计算能力更强，可以提高查询的速度。而 Spark on Hive 更适合小数据场景，因为 Hive 的优化能力更强，可以优化查询计划，提高查询的效率。

但是具体哪个更快，需要根据具体情况来进行测试和比较。比如数据量大小、查询复杂度、硬件配置等因素都会影响查询速度。因此，需要根据具体场景进行选择。

相关问题

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。

spark on hive和hive on spark哪个效率更高

对于效率的比较，很难一概而论。Spark on Hive和Hive on Spark是两种不同的架构模式，各有优势和适用场景。

Spark on Hive是指在Spark上使用Hive作为数据存储和查询引擎。这种架构模式可以利用Hive的元数据和查询优化功能，同时又能充分发挥Spark的分布式计算能力。适用于复杂的数据分析和处理任务，特别是需要使用Hive的元数据和查询语言的场景。对于大规模数据集和复杂查询，Spark on Hive可以提供较高的性能。

Hive on Spark是指在Hive上使用Spark作为计算引擎。这种架构模式允许用户在Hive中使用Spark的强大计算功能，同时能够利用Hive的优化器和元数据管理功能。适用于需要使用Hive的元数据和查询语言，但同时也需要Spark的计算能力的场景。对于大规模数据集和需要复杂计算的任务，Hive on Spark可以提供较高的性能。

总体而言，选择Spark on Hive还是Hive on Spark要根据具体的业务需求和数据特点来决定。如果需要使用Hive的元数据和查询语言，并且对复杂查询有较高要求，可以选择Spark on Hive；如果主要需要Spark的计算能力，并且需要与Hive的元数据和查询语言进行集成，可以选择Hive on Spark。