Apache Hive和Apache Spark SQL的区别_程序人生

Apache Hive和Apache Spark SQL的区别

admin

2023-07-30 20:23:13

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1. 1.Apache Hive :
在这个过程中，我们可以看到，很多时候都是在用自己的方式来表达自己的想法。Hive提供了一种简单的方法来实践大量非结构化事实的结构，然后对这些数据进行类似SQL的批量查询。

2. Apache Spark SQL

Apache Spark SQL为兴发娱乐官网手机版带来了原生的SQL协助，并简化了查询保存在RDD(Apache Spark分配的数据集)和外部资源中的记录的方法。Spark SQL毫不费力地模糊了RDDs和关系表之间的联系。统一这些有效的抽象使得开发人员可以方便地将查询外部信息的SQL指令与复杂的分析结合起来，所有这些都在一个单一的应用程序中。

Apache Hive和Apache Spark SQL之间的区别:

编号	Apache Hive	Apache Spark SQL
1	Apache Hive是一个开源的数据仓库系统，构建在Apache Hadoop之上。	Spark SQL被用于结构化数据处理系统，使用SQL处理信息。
2	Apache Hive包含大型数据集并存储在Hadoop文件中，用于分析和查询目的。	Spark SQL计算重型函数，然后用正确的优化技术来处理任务。
3	Apache Hive是在2012年发布的。	Spark SQL在2014年首次出现在人们的视野中。
4	对于它的实现，Apache Hive主要使用JAVA。	Spark SQL可以用各种语言实现，如R、Python和Scala。
5	Apache Hive的最新版本(2.3.2)是在2017年发布的。	Spark SQL其最新版本(2.3.0)是在2018年发布的。
6	主要使用RDMS作为其数据库模型。	Spark SQL可以与任何No-SQL数据库集成。
7	Apache Hive可以支持所有提供的操作系统，JVM环境将存在。	Spark SQL支持各种操作系统，如Linux、Windows等。
8	Apache Hive其处理的访问方法包括JDBC、ODBC和Thrift。	Spark SQL只能通过ODBC和JDBC访问。
9	在Hive中，数据分片法被用来存储数据。	Spark SQL使用Apache Spark Core来存储数据。

数据是一个是在结构化自己的

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