大数据学习(23)-hive on mapreduce对比hive on spark
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Hive on Spark 和 Hive on MapReduce 是两种不同的 Hive 运行环境，它们分别使用 Apache Spark 和 Apache MapReduce 作为底层的计算引擎。
- Hive on Spark：
Hive on Spark 是使用 Apache Spark 作为计算引擎的 Hive 版本。它利用 Spark 的分布式计算和内存计算能力，提高了 Hive 的查询性能和响应时间。与传统的 Hive on MapReduce 相比，Hive on Spark 可以更好地利用集群资源，提高查询效率。
Hive on Spark 的优点包括：
- 性能提升：Spark 的内存计算能力可以减少磁盘 I/O 操作，提高查询速度。
- 动态数据流：Spark 支持实时数据流处理，可以轻松地与 Hive 集成，实现实时数据分析。
- 通用性：Spark 可以运行在多种集群管理器（如 YARN、Mesos、Kubernetes）上，具有更好的通用性。
- Hive on MapReduce：
Hive on MapReduce 是使用 Apache MapReduce 作为计算引擎的 Hive 版本。MapReduce 是一种分布式计算框架，将任务分割成多个小任务，并在集群中的多个节点上并行执行。Hive on MapReduce 主要面向批处理查询，适合处理大规模数据集。
Hive on MapReduce 的优点包括：
- 稳定性：MapReduce 框架经过多年发展和广泛应用，具有较高的稳定性和可靠性。
- 数据处理能力：MapReduce 可以处理复杂的数据处理任务，支持自定义 Map 和 Reduce 函数，适用于复杂的分析和查询操作。
- 批处理：Hive on MapReduce 适合批处理大量数据，可以处理超大规模数据集。
需要注意的是，随着 Apache Spark 的普及和发展，Hive on Spark 逐渐成为主流的 Hive 运行环境。许多公司和组织已经将 Spark 作为其默认的计算引擎，并逐渐将 Hive 从 MapReduce 迁移到 Spark 上。然而，对于一些特定的数据分析和查询需求，Hive on MapReduce 可能仍然具有其优势和用途。