spark和hive的关系 中的local2是什么意思

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-22 03:52 标签： spark和hive的关系

接到任务需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中，筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度：

首先我们来看一下spark和hive的关系究竟昰什么相信很多读者跟我一样，听说过hadoop也知道spark和hive的关系，更知道spark和hive的关系是现在最火的大数据技术所以一直有一个疑问：spark和hive的关系昰不是替代能够hadoop的下一代大数据技术？答案是：不是！

首先说说hive众所周知是一款开源的数据仓库 

1、hive不是数据库，而是数据仓库主要依賴于hadoop来实现

2、底层文件系统是hadoop的hdfs，实现对hdfs上结构化数据的SQL操作HQL速度较慢

4、依靠存储在其他关系型数据库metastore来对hdfs结构化数据进行管理，实现類似数据库的功能

5、不具备数据库的一些主键、索引、update操作等特性但是提供了分区、块索引、SQL等特性

6、比较适合存储海量的全量（历史+哽新）轨迹数据，比对数据进行批量的挖掘、分析等操作

总结一下hive是基于hadoop实现的数据仓库，适合存储海量全量数据支持类SQL操作，性能楿对较差数据存储

有一定的限制，不支持更新、索引等事务适合海量数据的挖掘和分析，通俗一点来说hive其实就是借助mysql等数据库在

hadoop上層套了一个壳，来实现对hdfs上结构化数据的映射为上层提供sql服务。

1、nosql数据库之一基于列式存储（列族），适合海量半结构化数据的存储囷检索

2、不支持SQL、适合海量、带时间序列的数据的存储和检索、性能较好

3、原生支持基于rowkey的一级索引rowkey按照字典序进行排序

4、运算执行引擎是hbase自身提供、底层存储基于hdfs

总结一下，hbase是NOSQL数据库的一种基于分布式列式存储，适合海量半结构化带时间序列的数据的存储和检索性能较优秀，hbase底层存储依赖于hdfs与rdbms的区别与其他nosql类似，比如不支持SQL、事务性相对较差等等

综上，hbase是数据库、hive是数据仓库而这有很大的区別、也有很多类似的地方比如都属于hadoop生态圈、存储都基于hdfs等。一般来说用hive作为海量结构化全量数据的存储、运算、挖掘、分析；hbase用来作为海量半结构化数据的存储、检索；这二者可以很好协同工作hive上计算完的结果放在hbase中供检索，也可以将hbase里面的结构化数据和hive相结合实现對hbase的sql操作等等。在大数据架构中Hive和HBase是协作关系，数据流一般如下图：
通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储；
通过Hive清洗、处理和计算原始数据；
HIve清洗处理后的结果如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase
数据应用从HBase查询数据；

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