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spark和hadoop的区别 hive和sparksql的区别?

浏览量:1683 时间:2021-03-12 02:51:53 作者:admin

hive和sparksql的区别?

过去,hive是用来建立数据仓库的,因此对hive管理的数据查询有很大的需求。Hive、shark和sparlsql可以查询Hive数据。Shark使用hive的SQL语法解析器和优化器,修改executor,使其物理执行过程在spark上运行;spark-SQL使用自己的语法解析器、优化器和executor,spark-SQL还扩展了接口,不仅支持hive数据查询,还支持多数据源的数据查询。

hive和sparksql的区别?

功能点:hive:[1,数据存储

2,数据清理spark:1,数据清理2,流计算hive可以通过HQL模式读取hive数据进行数据清理spark可以通过spark SQL或spark core模式清理数据,可以读取数据源包live JDBC、hive、elasticsearch、file等,因此spark可以替换数据蜂巢的清洗功能,也可以使用蜂巢作为数据源。蜂巢的优势在于1。大数据存储。MapReduce操作通过SQL降低大数据使用门槛。Spark的优势在于1。基于内存的MapReduce操作,速度快。流计算(基准产品Flink,storm)

spark SQL和hive到底什么关系?

Hive是一种基于HDFS的数据仓库,它提供了一个基于SQL模型的查询引擎,用于存储大数据的数据仓库的分布式交互查询。Spark SQL不能完全取代hive。它取代了hive的查询引擎。因为它的底层基于Spark自身基于内存的特性,Spark SQL的速度比hive的查询引擎快几倍。Spark本身不提供存储,因此它不能取代hive作为数据仓库的功能。sparksql相对于hive的另一个优势是它支持大量不同的数据源,包括hive、JSON、parquet、JDBC等等。由于sparksql是spark技术的核心,基于RDD,可以与spark的其他组件无缝集成,实现许多复杂的功能。例如,sparksql支持可以直接为HDFS文件执行SQL语句。

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