Apache Hive VS Spark：差异目标，同样乐成

Spark可以与运行在Hadoop上的各类数据存储(如Hive和HBase)集成。还可以从像MongoDB这样的NoSQL数据库中提取数据。与在数据库中执行说明的其他应用措施差异，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说明。

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

Hive和Spark的区别

Hive和Spark是大数据空间为差异目标而构建的差异产物。Hive是一个漫衍式数据库，Spark是一个用于数据说明的框架。

特征和成果的差别

结论

Hive和Spark都是大数据天下中很是风行的器材。Hive是行使SQL对大量数据执行数据说明的最佳选择。另一方面，Spark是运行大数据说明的最佳选择，它提供了比MapReduce更快、更当代的更换方案。

【编辑保举】

1. 基于Antlr在Apache Flink中实现监控法则DSL化的试探实践

（编辑：湖南网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!