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看图说话,初升的阳光,更像是落日的一幕。

不过这些都不是重点,喀尔木斯特丹决定今天再次勇敢地踏出步伐。

hive是一个基于hadoop的数据仓库工具,允许用户使用类似SqL的查询语言(hiveqL)来处理和分析大规模的数据。hive支持多种执行引擎,包括mapReduce(mR)、tez和Spark。这些执行引擎之间有以下几个区别:

mapReduce (mR):mapReduce是hadoop最早的执行引擎,它将作业划分为多个map和reduce阶段,并在磁盘上进行中间结果的存储。mR执行引擎适用于批处理,对于复杂的查询可能需要较长的执行时间。

tez:tez是一个更加高级且优化的执行引擎,它通过将多个mapReduce任务连接成一个有向无环图(dAG)来提高查询性能。相比于mR,tez可以更好地处理复杂查询,减少了磁盘I\/o,提高了执行效率。

Spark:Spark是一个快速、通用且可扩展的集群计算系统,也可以作为hive的执行引擎。与mR和tez不同,Spark使用内存计算来加速查询处理,大大提高了性能。它还提供了广泛的ApI和丰富的功能,如流处理、机器学习等。

总结来说,mR是hive最原始的执行引擎,适合批处理;tez是一个优化的执行引擎,能够提高查询性能;而Spark则更为快速和灵活,适用于复杂的查询和广泛的数据处理任务。选择合适的执行引擎取决于你的数据处理需求和性能要求。

选择hive的执行引擎可以根据以下几个因素来考虑:

查询性能:如果你对查询性能有较高的要求,特别是对于复杂查询或大规模数据集的处理,那么tez和Spark是更好的选择。它们使用了优化的执行策略和内存计算,可以大幅提高查询速度。

数据量和数据类型:如果你处理的数据量比较小或者数据类型比较简单,mapReduce引擎已经足够满足需求。mapReduce在大规模数据上表现良好,但是对于复杂的查询可能需要更长的执行时间。

集群环境:如果你的hadoop集群已经配置了tez或Spark,那么直接使用这些引擎可能更加方便。同时,你还需要考虑集群的资源管理器(如YARN)是否支持相应的黄色引擎。

功能和生态系统:除了查询性能外,你还可以考虑引擎的功能和生态系统。Spark具有广泛的ApI和丰富的功能,适用于更多的数据处理任务,例如流处理、机器学习等。如果你需要更多的灵活性和扩展性,Spark可能是更好的选择。

综上所述,选择hive的执行引擎应该综合考虑查询性能、数据量和类型、集群环境以及功能需求。在实际应用中,你也可以根据具体的场景进行测试和比较,找到最适合你业务需求的执行引擎。

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