数据湖应用解析:Spark on Elasticsearch一致性问题
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2022-05-28
Spark为什么快,Spark SQL 一定比 Hive 快吗
Spark SQL 比 Hadoop Hive 快,是有一定条件的,而且不是 Spark SQL 的引擎比 Hive 的引擎快,相反,Hive 的 HQL 引擎还比 Spark SQL 的引擎更快。其实,关键还是在于 Spark 本身快。
消除了冗余的 HDFS 读写: Hadoop 每次 shuffle 操作后,必须写到磁盘,而 Spark 在 shuffle 后不一定落盘,可以 persist 到内存中,以便迭代时使用。如果操作复杂,很多的 shufle 操作,那么 Hadoop 的读写 IO 时间会大大增加,也是 Hive 更慢的主要原因了。
消除了冗余的 MapReduce 阶段: Hadoop 的 shuffle 操作一定连着完整的 MapReduce 操作,冗余繁琐。而 Spark 基于 RDD 提供了丰富的算子操作,且 reduce 操作产生 shuffle 数据,可以缓存在内存中。
JVM 的优化: Hadoop 每次 MapReduce 操作,启动一个 Task 便会启动一次 JVM,基于进程的操作。而 Spark 每次 MapReduce 操作是基于线程的,只在启动 Executor 是启动一次 JVM,内存的 Task 操作是在线程复用的。每次启动 JVM 的时间可能就需要几秒甚至十几秒,那么当 Task 多了,这个时间 Hadoop 不知道比 Spark 慢了多少。
Hive spark SQL
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