hadoop的hive和spark有什么区别(spark和hive的优缺点)

本文是关于如何实现Apache Hive和Spark的对比分析。边肖觉得挺实用的，所以分享给大家学习。希望你看完这篇文章能有所收获。我们就不多说了。让我们和边肖一起看看。

Hive和Spark凭借在处理大规模数据方面的优势取得了巨大的成功，换句话说，他们做的是大数据分析。下面重点介绍这两款产品的发展历史和各种特点，并通过它们能力的对比，说明这两款产品能够解决的各种复杂的数据处理问题。

什么是Hive?

Hive是运行在Hadoop分布式文件系统上的开源分布式数据仓库数据库，用于查询和分析大数据。数据以表格的形式存储(就像关系数据库管理系统一样)。可以使用名为HiveQL的SQL接口来执行操作。Hive在Hadoop上引入SQL函数，使其成为一个可横向扩展的数据库，是DWH环境的绝佳选择。

Hive发展史掠影

Hive(后来的Apache)最初是由脸书开发的，开发人员发现他们的数据在几天内从GBs成指数级增长到TBs。当时，脸书使用Python将数据加载到RDBMS数据库中。由于RDBMS数据库只能纵向扩展，很快就会面临性能和可扩展性问题。他们需要一个能够横向扩展并处理大量数据的数据库。那时Hadoop已经非常流行了；不久之后，基于Hadoop构建的Hive出现了。Hive类似于RDBMS数据库，但不是一个完整的RDBMS。

为什么选择Hive?

选择Hive的核心原因是它是一个运行在Hadoop上的SQL接口。此外，还降低了MapReduce框架的复杂度。Hive帮助企业对HDFS进行大规模数据分析，使其成为一个可横向扩展的数据库。其SQL接口HiveQL使具有RDBMS背景的开发人员能够构建和开发性能和扩展数据仓库类型框架。

Hive特性和功能

Hive具有企业级的特性和功能，可以帮助企业构建高效的高端数据仓库解决方案。

其中一些特性包括：

Hive使用Hadoop作为存储引擎，只在HDF上运行。

它是为数据仓库操作而构建的，不适合OLTP或OLAP。

HiveQL作为一个SQL引擎，可以帮助为数据仓库类型操作构建复杂的SQL查询。Hive可以与其他分布式数据库(如HBase)和NoSQL数据库(如Cassandra)集成。

Hive结构

蜂巢架构非常简单。它有一个Hive接口，并使用HDFS在多个服务器上存储数据，用于分布式数据处理。

数据仓库系统的蜂巢

Hive是专门为数据仓库操作而构建的数据库，尤其是那些处理万亿字节或千兆字节数据的数据库。类似于RDBMS数据库，但不完全相同。如前所述，它是一个水平扩展的数据库，并利用了Hadoop的功能，使其成为一个快速、大规模的数据库。它可以在数千个节点上运行，并且可以使用商用硬件。这使得Hive成为具有高性能和可扩展性的高性价比产品。

Hive集成功能

Hive可以与HBase和Cassandra等数据库集成。因为它支持ANSI SQL标准。这些工具对SQL的支持有限，可以帮助应用程序对较大的数据集进行分析和报告。Hive还可以与诸如Spark、Kafka和Flume等数据流工具集成。

Hive的局限性

Hive是一个纯数据仓库数据库，以表的形式存储数据。因此，它只能处理由SQL查询读写的结构化数据，而不能处理非结构化数据。此外，Hive不适合OLTP或OLAP操作。

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什么是Spark?

Spark是一个分布式大数据框架，帮助提取和处理大量RDD数据进行分析。简而言之，它不是一个数据库，而是一个可以使用RDD (Elastic Distributed Data)方法从Hive、Hadoop、HBase等数据存储中访问外部分布式数据集的框架。Spark运行非常快，因为它在内存中执行复杂的分析。

什么是Spark Streaming?

Spark Streaming是Spark的扩展，它可以实时流式传输来自Web源的实时数据，以创建各种分析。虽然其他工具如Kafka和Flume可以做到这一点，但是Spark是一个不错的选择，需要进行真正复杂的数据分析。Spark有自己的SQL引擎，与Kafka和Flume集成后运行良好。

trong>Spark发展史掠影

Spark是作为MapReduce的替代方案而提出的，MapReduce是一种缓慢且资源密集型的编程模型。因为Spark对内存中的数据进行分析，所以不必依赖磁盘空间或使用网络带宽。

为什么选择Spark?

Spark的核心优势在于它能够执行复杂的内存分析和高达千兆字节的数据流大小，使其比MapReduce更高效、更快。Spark可以从Hadoop上运行的任何数据存储中提取数据，并在内存中并行执行复杂的分析。此功能减少了磁盘输入/输出和网络争用，将其速度提高了十倍甚至一百倍。另外，Spark中的数据分析框架还可以使用Java、Scala、Python、R甚至是SQL来构建。

Spark架构

Spark体系结构可以根据需求而变化。通常，Spark体系结构包括Spark流、Spark  SQL、机器学习库、图形处理、Spark核心引擎和数据存储(如HDFS、MongoDB和Cassandra)。

Spark特性和功能

• 闪电般快速的分析

Spark从Hadoop中提取数据并在内存中执行分析。数据被并行地以块的形式拉入内存。然后，将最终数据集传送到目的地。数据集也可以驻留在内存中，知道被使用。

• Spark Streaming

Spark  Streaming是Spark的一个扩展，它可以从大量使用的web源实时传输大量数据。由于Spark具有执行高级分析的能力，因此与Kafka和Flume等其他数据流工具相比，显得尤为突出。

• 支持各种应用编程接口

Spark支持不同的编程语言，如在大数据和数据分析领域非常流行的Java、Python和Scala。这使得数据分析框架可以用任何一种语言编写。

• 海量数据处理能力

如前所述，高级数据分析通常需要在海量数据集上执行。在Spark出现之前，这些分析是使用MapReduce方法进行的。Spark不仅支持MapReduce，还支持基于SQL的数据提取。Spark可以为需要对大型数据集执行数据提取的应用程序进行更快的分析。

• 数据存储和工具集成

Spark可以与运行在Hadoop上的各种数据存储(如Hive和HBase)集成。还可以从像MongoDB这样的NoSQL数据库中提取数据。与在数据库中执行分析的其他应用程序不同，Spark从数据存储中提取数据一次，然后在内存中对提取的数据集执行分析。

Spark的扩展——Spark Streaming可以与Kafka和Flume集成，构建高效高性能的数据管道。

Hive和Spark的区别

Hive和Spark是大数据空间为不同目的而构建的不同产品。Hive是一个分布式数据库，Spark是一个用于数据分析的框架。

特性和功能的差异

Hive和Spark都是大数据世界中非常流行的工具。Hive是使用SQL对大量数据执行数据分析的最佳选择。另一方面，Spark是运行大数据分析的最佳选择，它提供了比MapReduce更快、更现代的替代方案。

以上就是如何实现Apache Hive 和Spark的对比分析，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。