hive on spark原理

hive on spark原理
Hive on Spark是一个结合了Apache Hive和Apache Spark的技术，其主要目的是提供一个基于Spark的查询引擎，使用户能
够在Hadoop集群上快速执行Hive查询。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许开发人员使
用类似于SQL的查询语言对分布式存储中的数据进行查询和
分析。

然而，Hive使用的是MapReduce作为底层计算框架，
这在处理大规模数据时会面临一些性能瓶颈。

为了解决这个问题，Hive on Spark应运而生。

Hive on Spark的原理是将Hive查询转化为Spark的RDD （Resilient Distributed Dataset）操作，并使用Spark的计算引
擎进行执行。

当用户提交Hive查询时，Hive会将查询解析为
逻辑查询计划，然后使用Hive on Spark将逻辑查询计划转化
为Spark的物理查询计划。

在转化过程中，Hive on Spark会生
成一系列的RDD操作，包括Map、Filter、Reduce等。

最后，Spark将这些RDD操作转化为DAG（Directed Acyclic Graph）执行图，并使用Spark的调度器对查询进行并行执行。

通过使用Spark的计算引擎，Hive on Spark能够获得更好的性
能和可伸缩性。

与传统的Hive on MapReduce相比，Hive on Spark可以实现更快的查询响应时间和更高的并发性能。

此外，Hive on Spark还能够利用Spark的内存计算能力，提供更高效
的数据处理和查询执行。

总的来说，Hive on Spark通过结合Hive和Spark的优势，实
现了更高效、更快速的查询引擎，帮助用户在Hadoop集群上更好地进行数据分析和查询操作。