map阶段和reduce阶段各自的功能 hive和mapreduce的区别，各自优势？

hive和mapreduce的区别，各自优势？

hive是Hadoop的一个组件，以及数据厂库，hive的数据是存储在Hadoop的文件系统中的，hive为Hadoop需要提供SQL语句，是Hadoop可以不是从SQL语句操作文件系统中的数据。hive是依赖性太强Hadoop而修真者的存在的。

mapreduce的全称？

MapReduce是一种编程模型，应用于如此大规模数据集（大于11TB）的并行运算结果。概念

mapreduce最小处理单位是多少？

Task分成三类MapTask和ReduceTask两种，均由TaskTracker启动时。HDFS以block块存储数据，mapreduce处理的大于数据单位为split。

mapreduce功能？

Mapreduce是种编程模型，结合了概念#34Map（映射）#34和#34Reduce（归约）#34，主要是用于大规模行动数据集（大于1TB）的并行乘除运算。

它更大地方便啊了编程人员在应该不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

MapReduce基于了200以内4大主要功能：1）数据划分和计算任务调度系统自动启动将一个作业（Job）待一次性处理的大数据再划分为很多个数据块，每个数据块随机于一个换算任务（Task），并手动调度计算节点来去处理相应的数据块。作业和任务调度功能通常全权负责分配和调度换算节点（Map节点或Reduce节点），而全权负责监控这些节点的执行状态，并负责Map节点执行的离线控制。

sparksql为什么比hive处理速度快？

Spark为么快呢？

永久消除了冗余的HDFS读写

Hadoop有时候merge操作后，前提是写的磁盘，而Spark在shuffle后不一定落盘，可以cache到内存中，以便迭代时不使用。假如操作繁琐，很多的shufle你操作，那么Hadoop的读写IO时间会大家增强。、

永久消除了冗余的MapReduce阶段

Hadoop的shuffle操作当然连带求下载的MapReduce你操作，冗余设计冗杂。而Spark基于组件RDD提供给了十分丰富的算子操作，且action操作出现shuffle数据，也可以缓存在内存中。

JVM的优化

Hadoop有时候MapReduce你操作，启动一个Task便会起动两次JVM，基于组件进程的操作。而Spark有时候MapReduce操作是设计和实现线程的，只在启动Executor时起动一次JVM，内存的Task操作是在线程并行操作的。

每次来起动JVM的时间可能会就不需要两秒甚至于十几秒，这样当Task多了，这个时间Hadoop不知道比Spark慢了多少。

总结：Spark比Mapreduce运行速度更快，主要相成于其对mapreduce不能操作的优化包括对JVM不使用的优化。

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