在什么情况下hive on spark性能优于hive on tez

Hive on Spark在以下情况下可能比Hive on Tez性能优越：

1. 处理小文件：Hive on Spark能够更好地处理大量小文件，因为Spark能够更好地处理任务并发性。而Hive on Tez可能会因为任务调度的开销，而降低性能。

2. 处理机器学习任务：如果你的Hive查询包含机器学习任务，那么Hive on Spark可能会比Hive on Tez更快。这是因为Spark的机器学习库（如MLlib）能够以分布式方式运行，从而更好地利用集群中的资源。

3. 处理交互式查询：如果你需要在Hive中执行交互式查询，那么Hive on Spark可能会比Hive on Tez更好。这是因为Spark支持内存缓存，这可以提高数据处理速度，并减少磁盘IO的影响。

总之，选择Hive on Spark还是Hive on Tez要根据你的具体需求和数据特点来选择。

相关问题

在什么情况下hive on tez性能优于hive on spark

Hive on Tez 和 Hive on Spark 都是在 Hive 上实现的并行计算框架。它们的性能表现会受到多种因素的影响，例如数据大小、查询复杂度、硬件配置等等。一般来说，以下情况下 Hive on Tez 的性能可能会优于 Hive on Spark：

1. 小规模数据处理：Hive on Tez 在小规模数据处理时比 Hive on Spark 更快，因为 Tez 在数据处理过程中可以更好地利用内存，并且在启动任务时不需要额外的开销。

2. 复杂的 ETL 工作：Hive on Tez 在处理复杂的 ETL 工作时比 Hive on Spark 更快，因为 Tez 的 DAG 调度器可以更好地处理复杂的任务依赖关系。

3. 多租户环境：Hive on Tez 在多租户环境下比 Hive on Spark 更好，因为 Tez 可以更好地管理不同用户的资源并避免资源竞争。

但是需要注意的是，这些只是一般情况下的表现，具体的性能取决于具体的应用场景，因此需要根据实际情况进行选择。

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。