Hive支持的执行引擎：MR，Spark，Tez

是的，Hive支持多种执行引擎，包括MapReduce（MR），Spark和Tez。这些执行引擎都是用于执行Hive查询的底层工具。用户可以根据自己的需求选择适合自己的执行引擎。例如，MapReduce适合大规模数据处理，而Spark则可以更好地处理数据流和实时数据。Tez则可以提供更好的性能和效率。在Hive中，用户可以通过设置hive.execution.engine参数来指定使用的执行引擎。

相关问题

hive执行引擎更换为tez

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL查询和MapReduce计算能力。Hive使用MapReduce作为默认的执行引擎，但是MapReduce有一些缺陷，例如它需要多次读写HDFS，而这些操作会导致性能瓶颈。

为了解决这个问题，Hive引入了Tez执行引擎。Tez是一个用于数据处理的通用引擎，它支持多种计算模型，包括批处理、交互式查询和流处理。Tez使用DAG（有向无环图）来描述计算过程，可以实现更高效的数据处理。

相比MapReduce，Tez执行引擎有以下优点：
1.更快的查询速度： Tez使用DAG来描述计算过程，减少了不必要的读写操作，从而提高了查询速度；
2.更好的资源利用： Tez支持动态分配资源，可以根据任务的需要动态分配计算资源；
3.更高的灵活性： Tez支持多种计算模型，可以适应不同场景下的数据处理需求。

Hive3.0中mr执行引擎与Spark执行引擎的优缺点

Hive 3.0 提供了两种执行引擎：MapReduce (MR) 和 Spark。它们各有优势和劣势。

**MapReduce执行引擎（Hadoop MapReduce）优点：**
1. **成熟稳定**：MapReduce是Hadoop生态的核心组件，经过多年的优化和完善，对于大数据批处理任务有很好的支持。
2. **高容错性**：每个阶段都有备份机制，即使某个节点故障也能继续执行。
3. **简单易用**：Hive SQL语法相对直观，适合SQL背景的用户。

**MapReduce执行引擎（Hadoop MapReduce）缺点：**
1. **效率较低**：由于MapReduce的设计限制，对于迭代计算或实时查询性能较差。
2. **资源开销大**：启动一个新的MapReduce作业需要较多的初始化时间，对资源占用较高。
3. **延迟较高**：由于其顺序执行模型，不适合低延迟的数据处理需求。

**Spark执行引擎的优点：**
1. **高性能**：Spark基于内存计算，能提供更快的速度，特别适合交互式查询和实时流处理。
2. **弹性分布式数据集（RDD）**：允许更高效的并行计算和缓存机制。
3. **迭代计算能力强**：Spark支持迭代算法，如MLlib和Spark SQL，适合机器学习和复杂数据分析。

**Spark执行引擎的缺点：**
1. **学习曲线较陡峭**：相比Hive，Spark API和库更为复杂，需要一定的学习成本。
2. **资源管理**：Spark需要更多的内存和协调工作，对集群资源管理和配置要求较高。
3. **不适合所有场景**：对于一些简单的批处理任务，MR可能效率更高。