总结：hive，hive on spark和sparksql区别

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它使用HiveQL语言来查询和管理数据。Hive on Spark是将Hive与Spark结合起来使用，以提高查询性能和扩展性。Spark SQL是Spark的一个模块，它提供了一种使用SQL查询数据的方式，可以直接读取Hive表和其他数据源。因此，Hive和Spark SQL都可以用来查询和管理数据，而Hive on Spark则是将两者结合起来使用，以提高性能和扩展性。

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。

hive on spark 和spark on hive的区别

Hive on Spark 和 Spark on Hive 都是将 Apache Spark 与 Apache Hive 集成在一起的方法，但是它们的重点不同。

Hive on Spark 是将 Spark 作为 Hive 的执行引擎，使得 Hive 可以使用 Spark 的计算能力来执行 HiveQL 查询。这种方式可以提高 Hive 查询的性能和扩展性，特别是对于复杂的查询和大规模数据集。

Spark on Hive 则是将 Hive 的元数据存储在 Hive Metastore 中，使得 Spark 可以使用 Hive 的元数据来执行 SQL 查询。这种方式可以让 Spark 在执行 SQL 查询时更加灵活和方便，避免了需要重新定义表和分区等元数据的麻烦。

因此，两种集成方式的重点不同，选择哪一种取决于你的需求。如果你需要使用 HiveQL 查询大规模数据集，可以选择 Hive on Spark；如果你需要使用 Spark 的计算能力来执行 SQL 查询，可以选择 Spark on Hive。