区分 Hive on Spark 和 Spark on Hive

时间：2024-12-01 07:02:25

        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 Spark Spark 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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