Hive引擎替换为Spark（Hive on Spark）

1、背景

Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的 查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供 了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及率。

2、Hive引擎选择

MapReduce： 是一种离线计算框架，将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行处理，每个阶段都是用键值对（key/value）作为输入和输出，非常适合数据密集型计算。Map/Reduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性；每个节点会周期性地返回它所完成的工作和最新的状态。如果一个节点在设定的时间内没有进行心跳上报，主节点（可以理解为主服务器）就会认为这个节点down掉了，此时就会把分配给这个节点的数据发到别的节点上运算，这样可以保证系统的高可用性和稳定性。因此它是一个很好的计算框架。

TEZ：是基于Hadoop YARN之上的DAG（有向无环图，Directed Acyclic Graph）计算框架。核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等。这样，这些分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作，这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业，从而可以减少Map/Reduce之间的文件存储，同时合理组合其子过程，也可以减少任务的运行时间。

Spark：Hive on Spark总体的设计思路是，尽可能重用Hi