Spark SQL（十）：Hive On Spark

Posted 2023-03-17

参考技术A Hive是目前大数据领域，事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这几年，陆续出来了新的SQL查询引擎，包括Spark SQL，Hive On Tez，Hive On Spark等。

Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。因此它是Spark的一个项目，只不过提供了针对Hive执行查询的工功能而已，适合在一些使用Spark技术栈的大数据应用类系统中使用。

而Hive On Spark，是Hive的一个项目，它是将Spark作为底层的查询引擎（不通过MapReduce作为唯一的查询引擎）。Hive On Spark，只适用于Hive，在可预见的未来，很有可能Hive默认的底层引擎就从MapReduce切换为Spark了；适合于将原有的Hive数据仓库以及数据统计分析替换为Spark引擎，作为全公司通用的大数据统计分析引擎。

Hive On Spark做了一些优化：
1、Map Join
Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。所以目前采取的是，类似乎MapReduce的Distributed Cache机制，即提高HDFS replica factor的复制因子，以让数据在每个计算节点上都有一个备份，从而可以在本地进行数据读取。

2、Cache Table
对于某些需要对一张表执行多次操作的场景，Hive On Spark内部做了优化，即将要多次操作的表cache到内存中，以便于提升性能。但是这里要注意，并不是对所有的情况都会自动进行cache。所以说，Hive On Spark还有很多不完善的地方。

Hive QL语句 =>
语法分析 => AST =>
生成逻辑执行计划 => Operator Tree =>
优化逻辑执行计划 => Optimized Operator Tree =>
生成物理执行计划 => Task Tree =>
优化物理执行计划 => Optimized Task Tree =>
执行优化后的Optimized Task Tree