hive sql 为什么没有spark sql快

hive sql 为什么没有spark sql快？简单来说，核心原因在于：Hive 的底层执行引擎（通常是 MapReduce 或 Tez）是基于磁盘的批处理模型，而 Spark SQL 的底层执行引擎 Spark 是基于内存的分布式计算框架。

下面我们从几个关键维度进行详细对比，来解释为什么 Spark SQL 通常比 Hive on MapReduce 快得多：

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1. 执行引擎与计算模型 (最核心的区别)

特性	Hive (on MapReduce)	Spark SQL
计算模型	基于磁盘的批处理	基于内存的迭代计算
中间结果存储	每个 Map 和 Reduce 阶段后的中间结果都会写入 HDFS 磁盘，产生大量 I/O 开销。	中间结果尽可能保留在内存中，只有在内存不足时才会溢写（Spill）到磁盘。极大减少了磁盘I/O。
执行方式	严格的阶段划分：一个 MapReduce 任务必须等待所有 Map 任务完成后，Reduce 任务才能开始。容错性好，但延迟高。	有向无环图（DAG）：Spark 将计算任务优化成一个 DAG，并对其进行流水线（Pipelining）优化，将多个操作合并到一个阶段（Stage）中，减少了不必要的落盘和调度开销。
迭代计算	极差。每次迭代都需要将中间结果写入HDFS，然后下一个Job再从HDFS读取，效率极低。	极佳。非常适合机器学习等需要多次迭代的算法，因为数据可以常驻内存。

举例：一个简单的 SELECT ... WHERE ... GROUP BY 查询。

• 在 Hive 中，可能分解为：一个 Map 阶段（读取数据、过滤）、一个 Shuffle 阶段（网络传输、排序、落盘）、一个 Reduce 阶段（聚合计算、结果落盘）。
• 在 Spark 中，可能被优化成一个 Stage（在 Map 端进行部分聚合等操作），并且中间的数据交换尽可能在内存中进行。

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2. 执行计划优化

特性	Hive	Spark SQL
优化器	早期版本优化规则较少。现代 Hive（如 Hive on Spark 或 LLAP）有了很大改进，但经典的 Hive on MR 优化能力有限。	Catalyst 优化器：这是 Spark SQL 的一大杀手锏。它是一个基于函数式编程的、可扩展的优化器。它会执行非常多的优化，例如： * 谓词下推（Pushdown Predicates） * 列剪裁（Column Pruning） * 常量折叠（Constant Folding） * 成本优化（CBO） * 运行时代码生成（Tungsten）

Catalyst 优化器能非常智能地重新组织和优化用户的 SQL 代码，生成效率高得多的物理执行计划。

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3. 先进特性（Tungsten）

Spark 的 Tungsten 项目是性能超越 MapReduce 的关键之一，它包括：

• 离线内存管理：使用二进制格式在堆外（Off-Heap）内存中存储数据，避免了 JVM 垃圾回收（GC）的开销，并且更节省空间、访问更快。
• 代码生成（Code Generation）：在运行时动态生成优化的字节码，而不是通过一层层的函数调用来处理每行数据。这显著减少了虚拟方法调用和内存访问的次数，使 CPU 效率接近手写代码的性能。

MapReduce 框架非常笨重，完全没有这些现代优化。

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4. 总结对比表格

对比维度	Hive (on MapReduce)	Spark SQL (on Spark)	对速度的影响
磁盘I/O	多，每个阶段都落盘	少，优先内存	Spark 快得多
计算模型	批处理，阶段间阻塞	DAG，流水线执行	Spark 快得多
迭代计算	支持差，效率极低	原生支持，效率高	Spark 快极多
内存利用	主要用磁盘	充分利用内存	Spark 快得多
优化器	传统，优化规则少	先进的 Catalyst 优化器	Spark 更智能
高级特性	无	Tungsten（代码生成，堆外内存）	Spark CPU效率更高
容错性	好（通过磁盘冗余）	好（通过RDD血统+检查点）	相当
延迟	高（分钟级及以上）	中低（秒级到分钟级）	Spark 更低

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重要的澄清和现代演进

1. Hive 不等于 MapReduce：Hive 只是一个 SQL 到计算任务的翻译器。它的执行引擎是可插拔的。现在 Hive 也可以跑在 Tez 或 Spark 上。

   • Hive on Tez：Tez 采用了类似 DAG 的执行模型，性能比 Hive on MR 有显著提升，但内存管理等方面仍不如 Spark。
   • Hive on Spark：让 Hive 使用 Spark 作为执行引擎。此时，其速度优势就来自于底层的 Spark 了。性能与直接使用 Spark SQL 相近，但可能受限于 Hive 的优化器。

2. Hive LLAP：Hive 2.0 引入了 LLAP（Live Long and Process），它是一个常驻的守护进程，缓存了数据元信息和部分数据，避免了每次查询都启动MR/Spark作业的开销，实现了亚秒级的查询响应，大大提升了 Hive 的交互式查询能力。

3. 数据规模与场景：对于超大规模（PB级）的、一次性运行的超长时 ETL 作业，Hive on MapReduce 因其极高的稳定性和成熟的容错机制，依然是一个可靠的选择。但对于大多数交互式查询、流处理、机器学习等场景，Spark 的优势是压倒性的。

结论

之所以 “Hive SQL”（特指使用 MapReduce 作为执行引擎的 Hive）没有 Spark SQL 快，根本原因在于其基于磁盘的 MapReduce 计算模型导致了巨大的磁盘 I/O 开销和调度延迟。而 Spark 凭借其基于内存的计算、先进的 DAG 调度器、Catalyst 优化器和 Tungsten 项目，在现代大数据处理中实现了数量级的速度提升。

因此，在大多数情况下，尤其是在需要交互式查询和迭代计算的场景中，Spark SQL 是比经典 Hive on MR 更优的选择。