第1086章

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    “當然是大毛。”馬什科夫非常肯定地說道:“目前,大毛正在研製醉仙劍的s300pu3防控係統就具備不錯的反導能力,不過,我更看好安泰設計局的s300v,這種防空導彈在經過給勁之後,也具有攔截導彈的能力,而且還能攔截射”
    看圖說話,初升的陽光,更像是落日的一幕。
    不過這些都不是重點,喀爾木斯特丹決定今天再次勇敢地踏出步伐。
    的查詢語言)來處理和分析大規模的數據。hive支持多種執行引擎,包括apreducer)、tez和spark。這些執行引擎之間有以下幾個區別:    tez:tez是一個更加高級且優化的執行引擎,它通過將多個apreduce任務連接成一個有向無環圖dag)來提高查詢性能。相比於r,tez可以更好地處理複雜查詢,減少了磁盤io,提高了執行效率。
    spark:spark是一個快速、通用且可擴展的集群計算係統,也可以作為hive的執行引擎。與r和tez不同,spark使用內存計算來加速查詢處理,大大提高了性能。它還提供了廣泛的api和豐富的功能,如流處理、機器學習等。    選擇hive的執行引擎可以根據以下幾個因素來考慮:
    查詢性能:如果你對查詢性能有較高的要求,特別是對於複雜查詢或大規模數據集的處理,那麽tez和spark是更好的選擇。它們使用了優化的執行策略和內存計算,可以大幅提高查詢速度。
    數據量和數據類型:如果你處理的數據量比較小或者數據類型比較簡單,apreduce引擎已經足夠滿足需求。apreduce在大規模數據上表現良好,但是對於複雜的查詢可能需要更長的執行時間。
    集群環境:如果你的hadoop集群已經配置了tez或spark,那麽直接使用這些引擎可能更加方便。同時,你還需要考慮集群的資源管理器如yarn)是否支持相應的黃色引擎。
    功能和生態係統:除了查詢性能外,你還可以考慮引擎的功能和生態係統。spark具有廣泛的api和豐富的功能,適用於更多的數據處理任務,例如流處理、機器學習等。如果你需要更多的靈活性和擴展性,spark可能是更好的選擇。
    綜上所述,選擇hive的執行引擎應該綜合考慮查詢性能、數據量和類型、集群環境以及功能需求。在實際應用中,你也可以根據具體的場景進行測試和比較,找到最適合你業務需求的執行引擎。
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    ? (本章完)
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