区分 Hive on Spark 和 Spark on Hive

news/2024/12/14 18:08:44 标签: hive, spark, hadoop

        我们从它们的架构、工作原理以及技术实现的不同来分析 Hive on Spark 和 Spark on Hive 的不同。以下是详细的解释,从底层原理到源码实现,通俗易懂:


1. 定义与概述

  • Hive on Spark
    Hive on Spark 是指使用 Spark 作为 Hive 的查询执行引擎。Hive 本质上是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它将 SQL 转化为 MapReduce 作业运行。而 Hive on Spark 是用 Spark 替代 MapReduce,执行效率更高。

  • Spark on Hive
    Spark on Hive 是 Spark 的一个集成模式,在 Spark 应用中可以直接访问 Hive 的元数据和存储数据。它使得 Spark 作业能够查询和操作 Hive 中的数据,主要用来结合 Spark 的高性能计算能力和 Hive 的数据仓库管理能力。


2. 核心区别

特性Hive on SparkSpark on Hive
定位Hive 的执行引擎Spark 的 Hive 集成功能
主导框架Hive 是主导框架,Spark 是执行引擎Spark 是主导框架,Hive 提供元数据和存储支持
工作方式Hive 生成执行计划后由 Spark 运行作业Spark 应用直接调用 Hive 的元数据进行操作
实现目标提升 Hive 的查询性能在 Spark 中使用 Hive 元数据和 SQL 功能

3. 架构与底层原理分析

3.1 Hive on Spark
架构组成
  • Hive Metastore(元数据
    存储 Hive 的表结构、分区信息等元数据。

  • Query Compiler(编译)
    将 HiveQL(类 SQL)语句解析为逻辑执行计划,最终转化为 Spark 的 RDD(弹性分布式数据集)任务。

  • Spark Execution Engine(执行引擎)
    使用 Spark 的 DAG(有向无环图)执行物理计划,完成作业。

运行流程
  1. HiveQL 转换
    用户提交 HiveQL 查询语句,Hive 编译器将其转化为逻辑计划。

  2. 逻辑计划优化
    利用 Catalyst Optimizer 优化查询计划,包括谓词下推、投影下推等。

  3. 物理计划生成
    最终生成 Spark 的 RDD 作业计划,提交给 Spark 执行。

  4. Spark 执行
    Spark 将物理计划拆分为多个阶段(Stage),以任务(Task)的形式在集群中执行,并将结果返回给用户。

代码实现

在 Hive 源码中,hive-exec 模块对接 Spark:

  • SparkTask:负责将 Hive 的逻辑任务转换为 Spark 任务。
  • SparkJobExecHelper:封装 Spark 作业的提交与状态监控。
核心原理

Hive on Spark 的核心在于 Hive 的查询计划与 Spark 的计算模型的对接:

  • Hive 负责查询优化(逻辑计划层面),但不执行物理计算。
  • Spark 利用 DAG 提供高效的内存计算能力,代替传统 MapReduce 的磁盘 I/O 开销。

3.2 Spark on Hive
架构组成
  • Spark SQL
    Spark 的模块,用于处理 SQL 查询,支持 DataFrame 和 Dataset 操作。

  • Hive Metastore
    提供 Hive 的元数据,包括表结构、分区信息等。

  • Hive SerDe
    Hive 的序列化与反序列化库,用于解析 Hive 的表数据格式。

运行流程
  1. Spark 应用程序
    用户通过 Spark 的 SQL API 编写查询,调用 Hive 的表或元数据。

  2. 连接 Hive Metastore
    Spark 通过 Hive 的 JDBC 接口或 Metastore API 获取元数据。

  3. 数据读取与处理
    Spark 通过 Hive SerDe 解析 Hive 表数据,并转化为 Spark DataFrame 进行操作。

  4. 查询执行与优化
    Spark Catalyst Optimizer 优化查询,生成物理执行计划,由 Spark 执行。

代码实现

在 Spark 源码中,HiveSessionStateBuilder 负责构建与 Hive 的连接:

  • HiveExternalCatalog:访问 Hive 的元数据。
  • HiveClientImpl:与 Hive Metastore 通信。
核心原理

Spark on Hive 的关键在于 Hive 提供了元数据支持,而 Spark 负责执行与优化:

  • Spark Catalyst Optimizer 替代了 Hive 的查询优化器。
  • Spark 的数据处理能力与 Hive 的元数据存储结合,实现了高性能计算。

4. 举例说明

假设有一张名为 sales 的 Hive 表,存储 1TB 的销售数据。

Hive on Spark

用户提交 SELECT SUM(amount) FROM sales 查询:

  1. Hive 将查询转化为逻辑计划。
  2. Hive 将逻辑计划转化为 Spark 的物理执行计划。
  3. Spark 在集群中并行执行查询,计算结果返回给 Hive。

优势

  • 查询逻辑复杂时性能较高(优化 + 并行)。
  • 用户体验无缝,HiveQL 与 Spark 的无缝集成。
Spark on Hive

用户在 Spark 应用中写:

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("SparkOnHive") \
    .config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

df = spark.sql("SELECT SUM(amount) FROM sales")
df.show()

Spark 直接连接 Hive 的 Metastore,读取 sales 表的数据,通过 DataFrame API 完成计算。

优势

  • 更灵活的编程能力(支持 Python/Scala 等)。
  • 集成 Spark 的机器学习、图计算等生态。

5. 应用场景与选择

场景推荐模式
数据分析,已有 Hive 系统Hive on Spark
实时计算与分析Spark on Hive
高度依赖 HiveQL 查询Hive on Spark
需要结合 Spark 的生态(MLlib)Spark on Hive

6. 总结

Hive on Spark 和 Spark on Hive 是数据分析中的两种不同组合方式:

  • Hive on Spark 类似于让 Hive “跑得更快”,Spark 是它的“引擎”。
  • Spark on Hive 类似于让 Spark “看得更清楚(结构化)”,Hive 是它的“数据目录”。

理解两者的核心在于:

  • 谁是主框架(Hive 还是 Spark)。
  • 谁负责优化与执行(Hive 优化 vs Spark Catalyst)。
  • 如何连接元数据(Hive Metastore vs Spark Catalog)。

通过以上解释,相信你已经对两者有了清晰的理解。


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