hive基础-知识必备
1、Hive中Map和Reduce
Map阶段:
1.对文件进行逻辑切片split,默认大小为hdfs块大小,每一块对应一个mapTask;
2.对切片中的数据按行读取,解析返回<K,V>形式,key为每一行的偏移量,value为每一行的数据;
3.调用map方法处理数据,读取一行调用一次;
4.对map方法计算的数据进行分区partition,排序sort; 默认不分区,因为只有一个reduceTask处理数据,分区数=reduceTask数,计算规则:key的hash值对reduce取模,保证相同key一定在同一分区;
5.map输出数据一同写入到数据缓冲区,达到一定的条件溢写到磁盘;
6.spill溢出的文件进行combiner规约,combiner为map阶段的reduce,并不是每个mapTask都有该流程,对于combine需要慎用,例如:求平均数,如果提前combine则会导致最终的计算结果不一致;
7.对所有溢出的文件(分区且有序)进行最终merge合并,成为一个大文件;
Reduce阶段:
1.从MapTask复制拉取其对应的分区文件;
2.将copy的数据进行merge合并,再对合并后的数据排序,默认按照key字典序排序;
3.对排序后的数据调用reduce方法;
2、Hive执行流程
1.Client将查询语句发送给Driver;
2.Driver调用解析器对query解析成抽象语法树,发送给编译器;
3.编译器拿到抽象语法树,向元数据库请求获取对应的元数据信息;
4.元数据库接收请求并返回元数据信息;
5.编辑器根据元数据生成逻辑执行计划,返回给Driver;
6.Driver调用优化器对逻辑执行计划进行优化,发送给执行器;
7.执行器将优化好的逻辑执行计划转化成可运行的Job,并发送给Hadoop;
8.Driver对执行结果进行回收;
3、数据质量衡量标准
1).数据准确性 2).数据精确性 3).数据真实性 4).数据及时性 5).数据即时性 6).数据完整性 7).数据全面性 8).数据的关联性
4、数据质量保证
1).从技术层面说,需要一套高效、健壮的ETL流程,以保证数据清洗、转换后的正确性和一致性;
2).从流程上来说,整个任务是由多个子任务组成,按照既定步骤执行完成,后置依赖前置,整个流程需要自动化,并且那个流程出现问题需要及时预警,通知相关人员及时处理;
3).从管理层面上来说,数据仓库是构建在公司各个业务系统之上,它是一面镜子,很多时候它能反映出业务系统的问题,所以需要管理层的支持和约束,比如通过第一条说的事后自动检验机制反映出业务系统的维护错误,需要相应的业务系统维护人员及时处理;
5、元数据的类型
根据用途的不同,可将元数据分为两类:技术元数据( Technical Metadata) 和业务元数据( Business Metadata )。
1.1 技术元数据
技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据,是用于开发、管理和维护数据仓库使用的数据。
它主要包含以下信息:
数据仓库结构的描述,包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义,以及数据集市的位置和内容;
业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式;
汇总用的算法,包括度量和维定义算法,数据粒度、主题领域、聚合、汇总和预定义的查询与报告;
由操作环境到数据仓库环境的映射,包括源数据和它们的内容、数据分割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则及安全(用户授权和存取控制)。
1.2 业务元数据
业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层,使得不懂计算机技术的业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。 业务元数据主要包括以下信息: 使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名; 访问数据的原则和数据的来源; 系统所提供的分析方法及公式和报表的信息。
6、hive小文件处理方案(博客)[https://blog.csdn.net/qq_20042935/article/details/123110437]
方式一:对已有的数据进行定时或实时的小文件合并
方式二:在生成小文件前,进行相关的配置合并来预防
方式三:使用HAR归档文件
7、事实表设计8大原则
1).尽可能包含所有与业务过程相关的事实
2).只选择与业务过程相关的事实
3).在选择维度和事实前必须先声明粒度
4).分解不可加性为可加性
5).事实表中单位必须保持一致
6).特殊值做处理
7).同一个事实表内不能存在多种粒度事实
8).使用退化为度提高事实表易用性
8、维度表设计原则
1).维度属性尽量丰富,为数据使用打下基础; 2).给出详实的,具有真实意义的描述; 3).区分数值型属性和维度; 4).沉淀出通用的维度属性,为一致性维度做准备; 5).退化维度; 6).缓慢变化维度;
9、数据架构评价标准
响应速度:数据架构的主要场景包括:业务开发、数据产品、运营分析三大类,不论是那种场景,数据架构均应该在尽可能短的时间内响应需求;
可复用性:只有复用能力上来了,响应速度才能提上来,体现在下游依赖、调用次数、核心字段覆盖率等指标上;
稳定性:除了日常任务不出问题以外,一旦发现了问题,能在多短的时间内定位和恢复问题,就非常重要;
健壮性:除了电商等已经耕耘多年的领域外,绝大多数业务模型,都会快速的变化,如何适应这种变化,就非常考验架构功底。
10、left semi join 和 left join
left semi join特点:
1.left semi join join子句中右边的表只能在 on子句中设置过滤条件
2.left semi join 中最后 select 的结果只许出现左表。
3.因为 left semi join 是 in(keySet) 的关系,遇到右表重复记录,左表会跳过,而 join 则会一直遍历。
11、hive执行计划
执行计划分为两部分:
stage依赖(STAGE DEPENDENCIES)
这部分展示本次查询分为两个stage:Stage-1,Stage-0.
一般Stage-0是最终给查询用户展示数据用的,如LIMITE操作就会在这部分。
Stage-1是mr程序的执行阶段。
stage详细执行计划(STAGE PLANS)
包含了整个查询所有Stage的大部分处理过程。
特定优化是否生效,主要通过此部分内容查看。
12、hive文件格式
TextFile: 默认格式,数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用,但使用Gzip这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作。
SequenceFile: SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。Hive 中的SequenceFile 继承自Hadoop API 的SequenceFile,不过它的key为空,使用value 存放实际的值, 这样是为了避免MR 在运行map 阶段的排序过程。
RCFile: RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分,再垂直划分”的设计理念。当查询过程中,针对它并不关心的列时,它会在IO上跳过这些列。需要说明的是,RCFile在map阶段从 远端拷贝仍然是拷贝整个数据块,并且拷贝到本地目录后RCFile并不是真正直接跳过不需要的列,并跳到需要读取的列, 而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的,但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下,RCFile的性能反而没有SequenceFile高。
ORCfile: ORC是列式存储,有多种文件压缩方式,并且有着很高的压缩比。文件是可切分(Split)的。因此,在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式,不仅节省HDFS存储资源,查询任务的输入数据量减少,使用的MapTask也就减少了。提供了多种索引,row group index、bloom filter index。ORC可以支持复杂的数据结构(比如Map等)
13、sql转mapreduce过程
HQL转换成MapReduce的执行计划包括如下几个步骤: HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree(操作树)->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
分步骤:
1.SQL Parser:Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree;
2.Semantic Analyzer:遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock;
3.Logical plan:遍历QueryBlock,翻译为执行操作树OperatorTree;
4.Logical plan optimizer: 逻辑层优化器进行OperatorTree变换,合并不必要的ReduceSinkOperator,减少shuffle数据量;
5.Physical plan:遍历OperatorTree,翻译为MapReduce任务;
6.Logical plan optimizer:物理层优化器进行MapReduce任务的变换,生成最终的执行计划;
14、如何评价一个数仓模型的好坏
15、如何判定一个job的map和reduce的数量
map数量:
splitSize=max{minSi***{maxSize,blockSize}}
map数量由处理的数据分成的block数量决定default_num = total_size / split_size;
reduce数量:
reduce的数量job.setNumReduceTasks(x);x 为reduce的数量。不设置的话默认为 1。
16、map和reduce个数怎么确定
Map数量设置:
默认:如果不设置其他参数,默认按照输入的文件数决定Map的数量。
通过合并文件数:在不确定HDFS内文件情况下(小文件),可以通过设置小文件合并的方式来达到控制Map数。
输入合并小文件设置:
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; #执行Map前进行小文件合并
set mapred.max.split.size=128000000; #每个Map最大输入大小,单位为KB
set mapred.min.split.size.per.node=100000000; #一个节点上split的至少的大小,单位为KB
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; #一个交换机下split的至少的大小,单位为KB
输出合并小文件设置:
set hive.merge.mapfiles = true #在Map-only的任务结束时合并小文件
set hive.merge.mapredfiles = true #在Map-Reduce的任务结束时合并小文件
set hive.merge.sparkfiles = true #在hive on spark任务后开启合并小文件
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 #合并文件的大小
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 #当输出文件的平均大小小于该值时,启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge
通过参数设置Map数:
1.通过设置文件切分以控制Map数量:mapred.min.split.size
在客户端进行设置
2.参数:mapred.map.tasks
,当然这个参数需要达到一定条件才能生效,只有当InputFormat决定了map任务的个数比mapred.map.tasks
值小时才起作用
3.还可以通过JobConf 的conf.setNumMapTasks(int num)
设置map数量
Reduce数量设置:
在不指定reduce个数情况下,hive会基于参数hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
和hive.exec.reducers.max
来控制reduce数量,总数不会超过参数hive.exec.reducers.max
设置的值,当然也可以通过参数mapreduce.job.reduces
硬性规定reduce数量。 也可以通过 conf.setNumReduceTasks(int num)
设置。
17、Maptask的个数由什么决定
一个job的map阶段MapTask并行度(个数),由客户端提交job时的切片个数决定。
18、Hive数据倾斜及处理
数据倾斜产生的原因?
1.key分布不均匀; 2.业务数据本身的特性; 3.建表时考虑不周; 4.某些SQL语句本身就有数据倾斜;
数据倾斜的处理
1) 先 group by 再 count 代替 count(distinct)。COUNT DISTINCT 操作只有一个 Reduce Task,数据量大时会导致整个 Job 很难完成。
2) 采用 Map Join。
3) 开启数据倾斜时的负载均衡:set hive.groupby.skewindata=true。当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MR Job:
1.第一个MR Job 中,Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡的目的;
2.第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中(这个过程可以保证相同的原始 Group By Key被分布到同一个Reduce中),最后完成最终的聚合操作。
4) 空 KEY 过滤:对于异常值如果不需要的话,最好是提前在 where 条件里过滤掉,这样可以使计算量大大减少。
5) 控制空值分布:将为空的 key 转变为字符串加随机数或纯随机数,将因空值而造成倾斜的数据分不到多个 Reducer。
19、主题域划分
按照业务或业务过程划分:比如一个靠销售广告位置的门户网站主题域可能会有广告域,客户域等,而广告域可能就会有广告的库存,销售分析、内部投放分析等主题;
根据需求方划分:比如需求方为财务部,就可以设定对应的财务主题域,而财务主题域里面可能就会有员工工资分析,投资回报比分析等主题;
按照功能或应用划分:比如微信中的朋友圈数据域、群聊数据域等,而朋友圈数据域可能就会有用户动态信息主题、广告主题等;
按照部门划分:比如可能会有运营域、技术域等,运营域中可能会有工资支出分析、活动宣传效果分析等主题;
20、维度建模过程
业务过程选择
在业务系统中,如果业务表过多,挑选我们感兴趣的业务线,比如下单业务,支付业务,退款业务,物流业务,一条业务线对应一张事实表。
声明粒度
1.数据粒度指数据仓库中保存数据的细化程度; 2.声明粒度意味着精确定义事实表中的一行数据表示什么,尽可能地选择最小粒度满足各种各样的需求;3.典型的业务过程如下: 订单中的每个酒店项作为下单事实表的一行,粒度为每次;
确定维度
维度的主要作用是描述业务是事实。主要表示的是"谁、何时、何地"的信息;
确定事实
1.事实指的是业务中的度量值。例如订单金额、下单次数;2.根据维度建模中星型模型思想,将维度进行退化。将地区表和省份表退化为地区维度表,活动信息表和活动规则表退化为活动维度表,将商品表、品类表、spu表、商品三级品类、商品二级品类、商品一级品类退化为商品维度表;
21、PB及大数据处理,比如join优化
在这里我默认为是大表join大表场景来提出优化方案:
方案一: 实际上此思路有两种途径:限制行和限制列
限制行的思路是不需要join B全表,而只需要join其在A表中存在的,对于本问题场景,就是过滤掉不需要的数据。
限制列的思路是只取需要的字段,加上如上的限制后,检查过滤后的B表是否满足了Hive mapjoin的条件,如果能满足,那么添加过滤条件生成一个临时B表,然后mapjoin该表即可。
方案二: join时用case when语句
此种解决方案应用场景是:倾斜的值是明确的而且数量很少,比如null值引起的倾斜。其核心是将这些引起倾斜的值随机分发到Reduce,其主要核心逻辑在于join时对这些特殊值concat随机数,从而达到随机分发的目的。
方案三:
1.通用方案
此方案的思路是建立一个numbers表,其值只有一列int 行,比如从1到10(具体值可根据倾斜程度确定),然后放大B表10倍,再取模join。 此思路的核心在于,既然按照列分发会倾斜,那么再人工增加一列进行分发,这样之前倾斜的值的倾斜程度会减少到原来的1/10,可以通过配置numbers表改放大倍数来降低倾斜程度,但这样做的一个弊端是B表也会膨胀N倍。
2.专用方案
通用方案的思路把B表的每条数据都放大了相同的倍数,实际上这是不需要的,只需要把大卖家放大倍数即可:需要首先知道大卖家的名单,即先建立一个临时表动态存放每天最新的大卖家(比如dim_big_seller),同时此表的大卖家要膨胀预先设定的倍数(1000倍)。在A表和B表分别新建一个join列,其逻辑为:如果是大卖家,那么concat一个随机分配正整数(0到预定义的倍数之间,本例为0~1000);如果不是,保持不变。
方案四: 动态一分为二
实际上方案2和3都用了一分为二的思想,但是都不彻底,对于mapjoin不能解决的问题,终极解决方案是动态一分为二,即对倾斜的键值和不倾斜的键值分开处理,不倾斜的正常join即可,倾斜的把他们找出来做mapjoin,最后union all其结果即可。但是此种解决方案比较麻烦,代码复杂而且需要一个临时表存放倾斜的键值。
22、hive的各种join及特点(join优化)
common join:如果未设置mapjoin或通过检测不符合mapjoin时转换为common join,即在reduce阶段完成join,整个过程包含map、shuffle、reduce,
map join:大小表join优化,可以通过参数
--默认值为true,自动开户MAPJOIN优化 set hive.auto.convert.join=true; --默认值为2500000(25M),通过配置该属性来确定使用该优化的表的大小,如果表的大小小于此值就会被加载进内存中 set hive.mapjoin.smalltable.filesize=2500000; 来开启和指定小表大小,当然也可以通过标识/*STREAMTABLE(a)*/来标识大表。
bucket-mapjoin:用于中型表和大表关联,通过参数开启,前提表是桶表
set hive.optimize.bucketmapjoin = true; --一个表的bucket数是另一个表bucket数的整数倍 --列 == join列 --必须是应用在map join的场景中 --注意:如果表不是bucket的,则只是做普通join。
smb join:用于优化大表与大表join,smb是sort merge bucket操作是Bucket-MapJoin的优化,首先进行排序,继而合并,然后放到所对应的bucket中。
--写入数据强制分桶 set hive.enforce.bucketing=true; --写入数据强制排序 set hive.enforce.sorting=true; --开启bucketmapjoin set hive.optimize.bucketmapjoin = true; --开启SMB Join set hive.auto.convert.sortmerge.join=true; set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true; --小表的bucket数=大表bucket数 --Bucket 列 == Join 列 == sort 列 --必须是应用在bucket mapjoin 的场景中
left semi join(代替in): LEFT SEMI JOIN 本质上就是 IN/EXISTS 子查询的表现,是IN的一种优化。 LEFT SEMI JOIN 的限制是, JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件,在 WHERE 子句、SELECT 子句或其他地方都不行。 因为 left semi join 是 in(keySet) 的关系,遇到右表重复记录,左表会跳过,而 join 则会一直遍历。这就导致右表有重复值得情况下 left semi join 只产生一条,join 会产生多条。 left semi join 是只传递表的 join key 给 map 阶段,因此left semi join 中最后 select 的结果只许出现左表。因为右表只有 join key 参与关联计算了。
left anti join(代替not in): LEFT ANTI JOIN 本质上就是NOT IN/EXISTS 子查询的表现,是NOT IN的一种优化。 当on条件不成立时,才返回左表中的数据,保留在结果集中。
23、算子解释
主要区别
ReduceByKey 没有初始值 分区内和分区间逻辑相同
foldByKey 有初始值 分区内和分区间逻辑相同
aggregateByKey 有初始值 分区内和分区间逻辑可以不同
combineByKey 初始值可以变化结构 分区内和分区间逻辑不同
算子解释
combineByKey:最通用的对 key-value 型 rdd 进行聚集操作的聚集函数(aggregation function)。 combineByKey:方法需要三个参数 第一个参数表示:将相同key的第一个数据进行结构的转换,实现操作 第二个参数表示:分区内的计算规则 第三个参数表示:分区间的计算规则。
foldByKey:当分区内计算规则和分区间计算规则相同时,aggregateByKey 就可以简化为 foldByKey
aggregateByKey:aggregateByKey是将数据根据不同的规则分别进行不同的分区内计算和分区间计算,规则分别设立
aggregateByKey的返回值和初始化值必须相同
aggregateByKey 算子是函数柯里化,存在两个参数列表:
第一个参数列表中的参数表示初始值
第二个参数列表中含有两个参数
2.1 第一个参数表示分区内的计算规则
2.2 第二个参数表示分区间的计算规则
groupByKey:将数据源的数据根据 key 对 value 进行分组,形成一个对偶元组,元组的第二个元素是value,groupBy分组后的元组第二个元素是KV。
reduceByKey:将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合
partitionBy:将数据按照指定 Partitioner 重新进行分区。隐式转换为PairRDDFunctions,二次编译。 区别于coalease
repartition:是数量上的改变,二partitionBy是功能上的改变。
subtract:前一个 RDD 元素为主,去除两个 RDD 中重复元素,将其他元素保留下来
union:对原 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD,要求类型相同
intersection:对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD,要求类型相同
repartition:该操作内部其实执行的是 coalesce 操作,参数 shuffle 的默认值为 true。对于分区数多少的RDD都可以转换,因为无论如何都会经 shuffle 过程。
coalesce:根据数据量缩减分区,用于大数据集过滤后,提高小数据集的执行效率。spark 程序中,存在过多的小任务的时候,可以通过 coalesce 方法,收缩合并分区,减少分区的个数,减小任务调度成本 coalesce方法默认不会打乱分区重新组合,容易导致数据倾斜 但coalease还有第二个参数,默认为false,不shuffle,设置为true即可进行shuffle让数据变的均衡。
glom:将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理,分区不变
flatMap:将处理的数据进行扁平化后再进行映射处理
mapPartitionsWithIndex:将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理
mapPartitions: map和mapPartition的区别:map 算子主要目的将数据源中的数据进行转换和改变。但是不会减少或增多数据。是串行,效率低 。mapPartitions 算子需要传递一个迭代器,返回一个迭代器,没有要求的元素的个数保持不变,所以可以增加或减少数据。并行,效率高,但消耗内存,容易造成内存溢出。
24、distinct和group by解释
默认情况下,distinct会被hive翻译成一个全局唯一reducer来做去重操作,此时并行度为1。
而group by 则会被解析成分组聚合运算,会有多个reducer任务并行处理,每个reducer会得到部分数据,进行分组聚合。
高版本hive官方应该是一件优化了distinct。
25、union和union all的区别
union:对两个结果进行并集操作,不包括重复行,默认会进行去重。
union all:对两个结果进行并集操作,包括重复行,不进行排序。
26、Hive优化
SQL优化
1.尽可能地减少处理数据量;
2.group by代替distinct;
3.使用Explain查看sql的执行计划,查看拖慢效率内容,针对性做调整(比如某个表数据量大,消耗资源多);
4.禁止使用『%』前导的查询;
5.用union代替or;
6.null值判断、!=或<>操作符会导致全表扫描;
7.用between、exists代替in,用not exists代替not in;
8.多使用limit;
Join优化
大小表:正常使用join函数,其中map join会自动优化,也可以使用stream join() 指定大表
大表和大表关联:需要注意是否存在数据倾斜的问题。主要关注空值或无意义值、热点数据、长尾数据。避免产生笛卡尔积。
数据倾斜的优
空值或无意义值:过滤掉
热点或长尾
可以单独处理倾斜的key,是处理空值方法的拓展,不过倾斜的key变成了有意义的。
一般来讲倾斜的key都很少,可以抽样出来,拼一个较小的随机数,再进行聚合。存入临时表或者直接union起来。
Mapreduce的优化
map数
map数过大:map阶段输出文件太小,产生大量小文件。初始化和创建map的开销大。
map数过小:文件处理或查询并发度小,job执行空间过长。大作业时,容易堵塞集群。
reduce数
ruduce数过大:生成了很多个小文件,那么如果这些小文件作为下一个job输入,则也会出现小文件过多需要进行合并(消耗资源)的问题。启动和初始化reduce也会消耗大量的时间和资源,有多少个reduce就会有多少个输出文件。
reduce数过小:每个文件很大,执行耗时。可能出现数据倾斜
27、拉链表
拉链表
1)简单来说就是历史表(记录一个事物从开始,直到当前,所有状态的变化的信息)
2)拉链表属于维度表
拉链表的结构
拉链表中一行数据,就是一个状态,而列有2个很特殊的字段,开始日期和结束日期
拉链表适用场景
数据变化的比例和频率不是很大,俗称缓慢变化维
28、spark的执行速度是优于hive的,从源码或架构上说明为什么?
Apache Spark 的执行速度通常被认为优于 Apache Hive,这主要得益于其独特的架构和设计理念。以下是一些关键点,从源码和架构层面解释了为什么 Spark 在执行速度上优于 Hive:
1. 内存计算(In-Memory Processing):
- Spark 采用内存计算,意味着数据在处理时主要存储在RAM中,而不是磁盘上。这减少了数据读写的时间,尤其是在处理大数据集时。
- 相比之下,Hive 主要基于磁盘的计算,这意味着更多的磁盘I/O操作,从而导致性能下降。
2. 优化的执行引擎(Optimized Execution Engine):
- Spark 的执行引擎针对多种数据源进行了优化,包括HDFS、Cassandra、HBase等,能够更高效地处理大数据。
- Hive 则主要是为Hadoop设计,专注于批处理,其执行引擎没有针对快速数据处理进行优化。
3. 高级API和数据结构(Advanced APIs and Data Structures):
- Spark 提供了如RDD(弹性分布式数据集)和DataFrame这样的高级数据结构,使得数据处理更加高效和易于编程。
- Hive 使用较传统的MapReduce作为其底层处理机制,这使得数据处理效率相对较低。
4. DAG执行计划(DAG Execution Plan):
- Spark 使用DAG(有向无环图)来优化任务的执行计划。它能够智能地将多个操作合并在一个阶段内完成,减少了数据的移动和I/O操作。
- Hive 传统上依赖于MapReduce,每个任务分为Map和Reduce两个阶段,通常会导致更多的数据读写和网络通信。
5. 动态资源管理(Dynamic Resource Allocation):
- Spark 支持动态资源管理,可以根据实际工作负载动态调整资源分配,提高资源利用率。
- Hive 的资源管理相对静态,不容易根据实时负载调整资源。
6. 实时处理能力(Real-Time Processing Capability):
- Spark 支持实时数据处理(例如Spark Streaming),适用于需要快速响应的场景。
- Hive 主要面向批处理,对实时数据处理的支持较弱。
7. 优化的查询执行计划(Optimized Query Execution Plans):
- Spark SQL 使用高级的查询优化技术,如Catalyst优化器,提供高效的查询执行。
- HiveQL,虽然也进行了优化,但其查询优化能力通常不如Spark SQL。
总结来说,Spark之所以在执行速度上优于Hive,主要归功于其内存计算机制、优化的执行引擎、高级API、DAG执行计划、动态资源管理、实时处理能力以及优化的查询执行计划。这些特点使Spark在处理大规模数据集时,尤其是需要快速迭代和实时分析的场景中,表现出更高的效率和灵活性。
- 感谢你赐予我前进的力量