问题:我们在hive平台上写代码进行操作, 底层的计算引擎其实是mapreduce, 或者spark是吗, 一般来说,我们是可以选择底层的计算引擎的, 对吗,我这么理解对吗
我们通常说的Hive是一个数据仓库工具，它提供了SQL-like的查询语言（HiveQL）来查询和管理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大数据集。
Hive在执行查询时，确实需要一个底层的计算引擎来处理这些查询。最初，Hive是建立在Hadoop的MapReduce引擎上的，这意味着Hive会将HiveQL查询转换为MapReduce作业。
但是，随着技术的发展，Hive也支持其他计算引擎，比如Tez和Spark。特别是从Hive 2.0开始，Hive on Spark成为了一个重要的方向。
所以，你的理解是正确的：在Hive平台上写代码（HiveQL）进行操作时，底层的计算引擎可以是MapReduce，也可以是Spark，或者是Tez等。
而且，一般来说，我们可以选择底层的计算引擎。不过，这需要正确的配置和环境的支持。
具体来说，Hive的执行引擎可以通过设置hive.execution.engine属性来配置，常见的值有：'mr'（MapReduce）、'tez'、'spark'。
例如，在Hive会话中，你可以通过以下命令来设置执行引擎为Spark：
SET hive.execution.engine=spark; # hive的执行引擎
但是，需要注意的是，使用不同的引擎可能需要不同的配置和依赖。例如，如果你想使用Spark作为执行引擎，你需要确保Hive和Spark的集成已经正确配置，并且Spark集群可用。
此外，不同的执行引擎在性能上会有差异。例如，Tez和Spark通常比MapReduce更快，因为它们支持更复杂的数据流图，并且可以避免中间结果写入磁盘，从而减少I/O开销。
总结：你的理解是正确的。Hive支持多种计算引擎，我们可以根据实际情况选择合适的引擎。
你的理解完全正确！ 让我详细解释一下：
Hive 与计算引擎的关系
1. Hive 的架构
Hive CLI/Beeline（SQL接口）
↓
Hive Server（查询解析、优化）
↓
执行引擎（MR/Tez/Spark）
↓
存储层（HDFS/HBase等）
2. 可用的计算引擎
| 引擎 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| MapReduce (MR) | Hive 默认引擎，稳定但较慢 | 传统批处理，兼容性好 |
| Apache Tez | DAG执行引擎，优化MR缺陷 | 交互式查询，ETL处理 |
| Apache Spark | 内存计算，速度更快 | 迭代计算，机器学习，实时分析 |
| LLAP (Live Long and Process) | 守护进程，实时查询 | 交互式BI查询 |
3. 如何选择/切换引擎
方式一：配置文件设置
# hive-site.xml
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>spark</value> <!-- 可选: mr, tez, spark -->
</property>
方式二：会话级别设置
-- 在Hive会话中动态切换
SET hive.execution.engine=spark;
SET hive.execution.engine=mr;
方式三：按查询指定（某些版本支持）
-- 在查询前指定
SET hive.execution.engine=tez;
SELECT * FROM users WHERE age > 25;
4. 实际使用示例
-- 查看当前引擎
SET hive.execution.engine;
-- 切换到Spark引擎
SET hive.execution.engine=spark;
-- 执行查询（将使用Spark执行）
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department;
-- 切换回MapReduce
SET hive.execution.engine=mr;
5. 重要注意事项
-
依赖配置：使用不同引擎需要相应配置
- Spark引擎：需要 Spark 集群和
hive-spark集成 - Tez引擎：需要安装配置 Tez
- Spark引擎：需要 Spark 集群和
-
性能差异：
-- 相同SQL在不同引擎的性能对比： -- MapReduce: 最慢，适合一次性批量处理 -- Tez: 中等，优化了MR的中间结果落地 -- Spark: 最快，适合迭代计算和内存充足场景 -
资源管理器配合：
- 通常与 YARN 一起使用
- 不同引擎的资源分配策略不同
6. 现代趋势
- 生产环境：Tez 和 Spark 是主流选择
- 云平台：Hive on Spark 更常见
- 传统系统：可能仍在使用 MapReduce
总结：你的理解完全正确！Hive 确实是一个 SQL-on-Hadoop 的查询引擎，它的执行层是可插拔的，可以根据需要选择 MapReduce、Tez 或 Spark 作为底层计算引擎。这种设计让 Hive 既保持了 SQL 的易用性，又能利用不同计算引擎的优势。
