spark和hadoop的区别 hive和sparksql的区别？
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。
spark和hadoop的区别 spark和flink比较 有spark为什么还要hive
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