Spark on hive 与 Hive on spark 的区别

本文深入解析了SparkonHive与HiveonSpark两种模式的关键区别。SparkonHive利用Hive作为数据源,通过SparkSQL进行数据处理;而HiveonSpark则是将Hive的MapReduce引擎替换为Spark,执行HiveSQL时底层运行的是Spark任务,而非传统的MapReduce。这一转变显著提升了大数据处理的效率与灵活性。

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读了百度上的一些关于Spark on hive 与 Hive on Spark 的区别的文章,感觉理解太复杂,自己总结一下

Spark on Hive :数据源是:hive     Spark 获取hive中的数据,然后进行SparkSQL的操作  (hive只是作为一个spark的数据源)。

Hvie on Spark :(数据源是hive本身)   Hvie 将自己的MapReduce计算引擎替换为Spark,当我们执行HiveSQL(HQL)时

                            底层以经不是将HQL转换为MapReduce任务,而是跑的Spark任务(即:将HQL转换为Spark任务)。

我猜想你已经明白了哈哈哈~~~,不明白说明你的Hive和Spark学的都有问题。

<think>嗯,用户现在想了解Hive on SparkSpark on Hive之间的区别。首先,我需要回顾之前提供的引用内容,确保准确理解这两个概念。根据引用[1],Hive on Spark是让Hive使用Spark作为执行引擎,而Spark on Hive则是Spark利用Hive的元数据和存储机制。引用[3]提到,Spark on Hive指的是在Spark应用中使用Hive作为元数据存储和查询引擎。引用[5]说明Hive on Spark是Cloudera等公司推动的项目,旨在将Spark作为Hive计算引擎提升性能。 接下来,我需要将这两个概念进行对比,从架构、核心目标、数据管理、使用场景等方面展开。要注意用户可能混淆这两者的应用场景,需要明确区分。比如,Hive on Spark适合已有Hive生态但想提升速度的用户,而Spark on Hive适合使用Spark但需要Hive元数据支持的情况。 另外,用户之前的问题是关于MySQL多版本登录,但现在转向大数据处理框架,可能用户的工作涉及数据分析和处理,需要同时使用多种工具。因此,回答时要考虑实际应用中的选择建议,帮助用户根据自身需求决定使用哪种方案。 还要检查是否有其他引用内容需要整合,比如引用[2]提到性能比较,引用[4]涉及SparkHive的关系,这些可以作为补充信息。确保回答结构清晰,分点明确,避免技术术语过于晦涩,同时引用正确的来源标注。 最后,生成的相关问题需要当前主题相关,帮助用户深入理解,比如优化方法、应用场景或其他技术的对比。需要确认所有引用标注正确,没有遗漏或错误。</think>基于站内引用内容Hive/Spark技术原理,Hive on SparkSpark on Hive的核心差异可归纳为以下六个维度: --- ### 一、架构角色差异 | 维度 | Hive on Spark | Spark on Hive | |--------------|----------------------------|----------------------------| | **主导框架** | Hive(SQL引擎)为核心 | Spark计算引擎)为核心 | | **依赖关系** | Spark作为Hive的执行引擎[^5] | Hive作为Spark的元数据服务[^3] | | **组件关系** | 架构层级:Hive > Spark | 架构层级:Spark > Hive | --- ### 二、核心目标差异 1. **Hive on Spark** - 解决Hive执行引擎MapReduce速度瓶颈(引用[2]的性能对比结论) - 通过替换执行引擎提升Hive查询性能(官方测试提升10-100倍[^2]) - 保持Hive原有语法工作流(例如HQL、UDF等) 2. **Spark on Hive** - 扩展Spark的数据管理能力(通过Hive Metastore实现结构化数据访问) - 使Spark能直接读写Hive表(无需数据迁移即可访问数仓数据) - 支持SparkSQLDataFrame API操作Hive元数据[^3] --- ### 三、数据管理差异 | 特性 | Hive on Spark | Spark on Hive | |---------------------|----------------------------------------|----------------------------------------| | **元数据存储** | 仍使用Hive Metastore | 必须依赖Hive Metastore(或独立部署) | | **数据目录访问** | 通过Hive Server访问 | Spark直接连接Hive Metastore[^3] | | **数据格式兼容性** | 需适配Hive表存储格式(ORC/Parquet等) | 支持更多Spark原生格式(如Delta Lake) | --- ### 四、执行流程对比 #### Hive on Spark执行链(HQL查询示例) ```mermaid graph LR A[Hive CLI] --> B(Hive Driver解析HQL) B --> C{生成Spark RDD/DAG} C --> D[Spark Cluster执行] D --> E[返回结果给Hive] ``` **特点**:全程由Hive控制执行计划,仅将物理计划转换为Spark任务[^5] #### Spark on Hive执行链(SparkSQL查询示例) ```mermaid graph LR A[Spark Shell] --> B(Spark Catalyst解析SQL) B --> C[通过Hive Metastore获取表结构] C --> D{生成Spark执行计划} D --> E[Spark Cluster直接执行] ``` **特点**:Spark自主优化执行流程,仅需Hive元数据支持[^3] --- ### 五、适用场景对比 | 场景类型 | Hive on Spark优势场景 | Spark on Hive优势场景 | |---------------------|----------------------------------------|----------------------------------------| | **存量系统迁移** | 已有Hive生态需提速(引用[2]对比结论) | 新建Spark项目需继承Hive表结构 | | **开发人员技能** | 熟悉HQL的数据分析师 | 熟悉Spark API/DataFrame的工程师 | | **数据治理要求** | 需要严格沿用Hive权限管理体系 | 需要灵活结合Spark生态工具(如MLlib) | --- ### 六、配置差异示例 1. **Hive on Spark**配置要点(hive-site.xml): ```xml <property> <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> </property> <property> <name>spark.master</name> <value>yarn</value> </property> ``` 2. **Spark on Hive**配置要点(spark-defaults.conf): ```properties spark.sql.catalogImplementation=hive spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://hive-metastore:9083 ``` --- ### 关键选择建议 1. **优先选择Hive on Spark**:当存在以下情况时 - 已有大量Hive脚本需要延续使用 - 需要兼容Hive UDF/UDAF等扩展(引用[5]的兼容性设计) - 团队主要使用Hive进行ETL开发 2. **优先选择Spark on Hive**:当存在以下情况时 - 需要结合Spark Streaming/MLlib等高级功能 - 使用DataFrame API进行复杂数据处理 - 要求更低延迟的交互式查询(Spark内存计算优势) ---
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