你能讲出Spark sql和Hive sql两者间的区别吗？_sparksql和hive on spark性能对比

在大数据处理领域，Spark SQL 和 Hive SQL 都是非常流行的分布式 SQL 查询引擎。它们都能够在分布式环境中处理大量数据，提供快速、高效的数据分析和计算能力。然而，尽管它们都属于大数据处理工具，但它们之间仍然存在一些重要的区别。

在本文中，我们将详细比较 Spark SQL 和 Hive SQL 的区别，包括它们的执行引擎、性能、优缺点和应用场景。希望本文能够帮助您更好地理解 Spark SQL 和 Hive SQL 的区别。

区别

执行引擎

Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。支持实时计算和机器学习。

相比之下，Hive 使用 MapReduce作为执行引擎。MapReduce 是 Hadoop 的原生计算模型，它能够在分布式环境中处理大量数据，但它的计算效率不如 Spark。

性能比较

Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎，能够在内存中快速处理大数据集，支持实时计算和机器学习。这使得 Spark SQL 在大规模数据处理时具有更高的处理速度。此外，Spark SQL 还支持多种格式的数据（如 CSV、JSON、Parquet 等），可以处理实时数据和离线数据。

相比之下，Hive SQL 使用 MapReduce 作为执行引擎。MapReduce 是 Hadoop 的原生计算模型，它能够在分布式环境中处理大量数据，但它的计算效率不如 Spark。

用相同的查询和数据量进行测试可以看到如下图

多表查询：

单表查询：

可以看到性能差距还是很大的。

优缺点

Spark SQL 和 Hive SQL 都是大数据处理的分布式 SQL 查询引擎，它们都能够在分布式环境中处理大量数据，但它们各自都有一些优缺点。

Spark SQL 的优点包括：

• 它使用 Spark 作为执行引擎，可以在内存中快速处理大数据集，支持实时计算和机器学习。

• 它支持多种格式的数据（如 CSV、JSON、Parquet 等），可以处理实时数据和离线数据。

• 它比 Hive SQL 更为强大和灵活，支持复杂的数据处理功能，例如机器学习、图像处理、流处理等，可以满足更多的数据分析和计算需求。

Spark SQL 的缺点包括：

• 它需要较多的内存来支持快速计算，这可能会增加硬件成本。

• 它对于小规模数据的处理可能不如传统的关系数据库高效。

Hive SQL 的优点包括：

• 它是基于 Hadoop 的数据仓库系统，用于处理大数据的存储和分析。

• 它支持 HiveQL 语言，是在 Hadoop 生态系统上的 SQL 分析工具。

• 它面向 OLAP（联机分析处理），即对大批量的数据进行分析和计算。

• 它可以将结构化的数据文件映射成一张表，并使用 SQL 进行查询和分析。

• 它通常用于数据分析、数据挖掘等场景。

• 它支持多种格式的数据（如 CSV、JSON、AVRO 等）。

Hive SQL 的缺点包括：

• 它使用 MapReduce 作为执行引擎，其计算效率不如 Spark。

• 它不支持实时计算和机器学习等高级功能。

应用场景

Spark SQL 更适用于大规模数据的复杂分析和计算。它可以在内存中快速处理大数据集，支持实时计算和机器学习。它通常用于机器学习、大数据分析、数据科学等场景。

Hive SQL 适用于大规模数据仓库的数据处理。它是基于 Hadoop 的数据仓库系统，用于处理大数据的存储和分析。它面向 OLAP（联机分析处理），即对大批量的数据进行分析和计算。它通常用于数据分析、数据挖掘等场景。

总结

首先，它们的执行引擎不同。Spark SQL 使用 Spark 作为执行引擎。而 Hive SQL 使用 MapReduce作为执行引擎。

其次，在性能方面，Spark SQL 在大规模数据处理时具有更高的处理速度，可以在内存中快速处理大数据集。但是 Hive SQL 也有其独特的优势，它更适用于大规模数据仓库的数据处理。

此外。Spark SQL 更适用于大规模数据的复杂分析和计算，而 Hive SQL 更适用于大规模数据仓库的数据处理。

如果采用5分为满分的话，简单打个分，如下图：

最后，在应用场景方面，Spark SQL 更适用于机器学习、大数据分析、数据科学等场景，而 Hive SQL 更适用于数据分析、数据挖掘等场景。