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。

1. 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。

1. 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。