Hive on Tez/Spark 执行引擎对比与优化

在大数据开发中，Hive 已经成为最常用的数据仓库工具之一。随着业务数据规模的不断扩大，Hive 默认的 MapReduce 执行引擎 显得笨重低效。为了提升查询性能，Hive 支持了 Tez 和 Spark 作为底层执行引擎。本文将带你对比 Hive on Tez 与 Hive on Spark 的区别，并分享调优经验。

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一、Hive 执行引擎的发展历程

1. Hive on MapReduce（早期默认）

   • 基于 MR 执行，稳定但速度慢；
   • 每个 SQL 查询都需要多个 MR Job，启动开销大。

2. Hive on Tez（Apache Tez）

   • MapReduce 的改进版，采用有向无环图（DAG）模型；
   • 避免了不必要的中间结果落盘，性能显著提升。

3. Hive on Spark

   • 利用 Spark 的内存计算优势；
   • 更适合复杂 SQL 与交互式查询。

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二、Hive on Tez 与 Hi