OLTP 和 OLAP 的区别 ；hive与其它框架的区别

hive outline

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OLTP 和 OLAP 的区别

OLTP（on-line transaction processing）：联机事务处理

OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理

	OLTP	OLAP
主要应用	数据库	数据仓库
业务目的	侧重于业务处理，如订单、支付等业务	侧重于数据分析
主要功能	CRUD	查询
响应速度	实时响应	对时间要求不严格
数据库设计	遵循3NF	遵循星型模式/雪花模型

hive和mysql主要区别

	mysql	hive
业务目的	侧重于业务处理，如订单、支付等	侧重于数据分析
主要功能	CRUD	查询
响应速度	实时响应	对时间要求不严格
数据库设计	遵循3NF	遵循星型模式/雪花模型
处理数据规模	小	大

hive 和 hbase 的区别

hive 和 hbase 在大数据架构中处在不同位置，hive 主要解决数据处理和计算问题，hbase 主要解决实时数据查询问题，一般是配合使用

hive sql 和spark sql 的区别

hive sql 和spark sql 的区别的另一种问法—>hive on spark和spark on hive的区别

如果hive sql 使用的是默认计算引擎mr

（1）mr是基于磁盘的进行计算的，计算过程会有shuffle
（2）sql语句的解析、编译、优化、及数据的计算都由hive自身来完成

如果hive sql 使用的计算引擎的是spark

（1）spark是基于内存进行计算的
（2）sql的解析、编译、优化交由hive来处理，数据的计算却使用的是spark的rdd

spark sql 使用的算引擎也是spark

sql语句的解析、编译、优化、及数据的计算都由spark自身来完成，但数据计算却不是rdd了，而是使用的是spark帮我们优化好的api（ DataFrame 和 DataSet），这个api底层调用的也是rdd，但是给我spark给们进行了系统优化，开发人员直接使用api就行了（原因：你自己优化rdd，大概率没人家优化的好）

hive on spark和spark on hive的区别

hive on spark使用的计算引擎的是spark

（1）spark是基于内存进行计算的
（2）sql的解析、编译、优化交由hive来处理，数据的计算却使用的是spark的rdd
（3）数据块的存储是在hdfs上，元数据的存储在mysql数据库中

spark on hive 使用的算引擎也是spark

（1） sql语句的解析、编译、优化、及数据的计算都由spark自身来完成，但数据计算却不是rdd了，而是使用的是spark帮我们优化好的api（ DataFrame 和 DataSet），这个api底层调用的也是rdd，但是给我spark给们进行了系统优化，开发人员直接使用api就行了（原因：你自己优化rdd，大概率没人家优化的好）
（2）spark自身不存储数据，数据可以来源于很多文件系统，例如hive中，mysql等等

如何选择:

（1） hive on spark 比较兼容其他框架，但效率不高，但工作中使用的比较多

修改 hive/conf/hive-site.xml 文件，添加如下内容

<property>
    <name>spark.yarn.jarsname>
    <value>hdfs://hadoop102:8020/spark-jars/*value>
property>
  

<property>
    <name>hive.execution.enginename>
    <value>sparkvalue>
property>

（2）spark on hive 效率高，但不太兼容其他框架