hive和spark与hive hive spark区别

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bingfeng 2023-07-12 22:09:34

文章标签 hive和spark与hive 数据 spark hadoop 文章分类 Hive 大数据

1. hadoop和spark的shuffle联系

两者都是将 mapper（Spark 里是 ShuffleMapTask）的输出进行 partition，不同的 partition 送到不同的 reducer（Spark 里 reducer 可能是DAG中下一个 stage 里的 ShuffleMapTask，也可能是 ResultTask）。

Reducer以内存作缓冲区，边 shuffle 边aggregate 数据，等到数据 aggregate 好以后进行 reduce() （Spark 里可能是后续的一系列操作）。Spark中的很多计算是作为MapReduce计算框架的一种优化实现。

2. hadoop和spark的shuffle区别

2.1 从底层来看

MapReduce 为了方便对存在于不同 partition的key/value Records进行Group，就提前对key进行排序，这样做的好处在于 combine/reduce() 可以处理大规模的数据。

Spark认为很多应用不需要对 key 排序，所以旧的Spark版本提供了基于hash的Shuffle写，通常使用 HashMap 来对shuffle 来的数据进行 aggregate，这种方法不会对数据进行提前排序。不过在1.2之后的版本默认方法还是基于排序的Shuffle，并且在在spark2.0及之后的版本中只存在SortShuffleManager而将原来的HashShuffleManager废弃掉

2.2 从实现角度来看

Hadoop MapReduce 将处理流程划分出明显的几个阶段：map, spill, merge, shuffle, sort, reduce等。每个阶段各司其职，可以按照过程式的编程思想来逐一实现每个阶段的功能。

在 Spark 中，没有这样功能明确的阶段，只有不同的 stage 和一系列的 transformation操作，所以 spill, merge, aggregate 等操作需要蕴含在一些transformation操作中。

2.3 从数据流角度

Mapreduce只能从一个map stage接受数据。

Spark 可以从多个Map Stages来shuffle数据。这是 DAG 型数据流中宽依赖的优势，可以表达复杂的数据流操作。

2.4 从数据粒度角度

Spark 粒度更细，可以更即时的将获取到的 record 与 HashMap 中相同 key 的 records 进行合并。

2.5 从性能优化角度来讲

Spark考虑的更全面，针对不同类型的操作、不同类型的参数，会使用不同的 shuffle write 方式。

Shuffle write 有三种实现方式

BypassMergeSortShuffleHandle：map端没有聚合操作，且分区必须小于200

该handle对应的BypassMergeSortShuffleWriter，是开辟和后续RDD分区数量一样数量的小文件，读取每条记录算出它的分区号，然后根据分区号判断应该追加到该文件中，此外这个过程也有缓冲区的概念，但一般这个缓冲区都不会特别大，默认为32k。这也是这种shuffle写不支持map端聚合的一个原因，因为聚合必然要在内存中储存一批数据，将相同key的数据做聚合，而这里是直接开辟多个I/O流，根据分区号往文件中追加数据。

由于要同时打开多个文件，所以后续RDD的分区数也不能太多，否则同时打开多个文件，产生多个IO，消耗的资源成本很高。