Apache Hive VS Spark：不同目的，同样成功

Spark可以与运行在Hadoop上的各种数据存储(如Hive和HBase)集成。还可以从像MongoDB这样的NoSQL数据库中提取数据。与在数据库中执行分析的其他应用程序不同，Spark从数据存储中提取数据一次，然后在内存中对提取的数据集执行分析。

Spark的扩展——Spark Streaming可以与Kafka和Flume集成，构建高效高性能的数据管道。

Hive和Spark的区别

Hive和Spark是大数据空间为不同目的而构建的不同产品。Hive是一个分布式数据库，Spark是一个用于数据分析的框架。

特性和功能的差异

结论

Hive和Spark都是大数据世界中非常流行的工具。Hive是使用SQL对大量数据执行数据分析的最佳选择。另一方面，Spark是运行大数据分析的最佳选择，它提供了比MapReduce更快、更现代的替代方案。

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（编辑：好新闻门户网）

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