“當然是大毛�！瘪R什科夫非常肯定地說道：“目前，大毛正在研製醉仙劍的s-300pmu3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s-300v，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。


    hive是一個基於hadoop的數據倉庫工具，允許用戶使用類似sql的查詢語言（hiveql）來處理和分析大規模的數據。hive支持多種執行引擎，包括mapreduce（mr）、tez和spark。這些執行引擎之間有以下幾個區別：


    mapreduce (mr)：mapreduce是hadoop最早的執行引擎，它將作業劃分為多個map和reduce階段，並在磁盤上進行中間結果的存儲。mr執行引擎適用於批處理，對於複雜的查詢可能需要較長的執行時間。


    tez：tez是一個更加高級且優化的執行引擎，它通過將多個mapreduce任務連接成一個有向無環圖（dag）來提高查詢性能。相比於mr，tez可以更好地處理複雜查詢，減少了磁盤i\/o，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mr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。


    總結來說，mr是hive最原始的執行引擎，適合批處理；tez是一個優化的執行引擎，能夠提高查詢性能；而spark則更為快速和靈活，適用於複雜的查詢和廣泛的數據處理任務。選擇合適的執行引擎取決於你的數據處理需求和性能要求。


    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，那麼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，mapreduce引擎已經足夠滿足需求。mapreduce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，那麼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)