简述Hive的存储引擎和计算引擎 ？
参考回答
在Hive中，存储引擎和计算引擎是两个关键组成部分，它们分别负责数据的存储与计算任务的执行。
- 存储引擎：
- 作用：Hive的存储引擎主要负责数据的存储和管理。Hive支持多种存储格式，可以通过不同的存储引擎进行数据的读取、写入和管理。
- 常见存储引擎：
- HDFS（Hadoop Distributed File System）：默认的存储引擎，数据以文件的形式存储在HDFS上，适用于大数据量的存储。
- HBase：适用于实时读取和写入场景，支持列式存储。
- Amazon S3：适用于云计算环境，支持将数据存储在Amazon S3上。
- 其他存储格式：包括Parquet、ORC、Avro等，这些格式支持压缩和列式存储，能够提高查询性能。
- 计算引擎：
- 作用：计算引擎负责执行Hive查询中的数据处理任务。Hive的计算引擎支持不同的执行引擎，决定了查询作业的执行方式。
- 常见计算引擎：
- MapReduce：默认的计算引擎，Hive查询会通过MapReduce作业来执行。它适合批量处理，但在性能上不如其他引擎。
- Tez：比MapReduce更高效的计算引擎，支持更低延迟和更灵活的执行模型。Tez可以在多阶段查询中共享数据，减少了MapReduce的中间结果写入磁盘的开销。
- Spark：一个快速、内存计算引擎，Hive可以配置使用Spark作为计算引擎，提供更高的查询性能，特别是在内存密集型操作中。
详细讲解与拓展
- 存储引擎：
- HDFS（Hadoop Distributed File System）：HDFS是Hive的默认存储引擎。它提供高容错性和分布式存储的能力，适合存储海量数据。Hive中创建的表默认会存储在HDFS上，HDFS适合大数据量处理，但它的性能在某些场景下会受到I/O瓶颈的限制。
- HBase：HBase是一个分布式的、面向列的数据库，适用于低延迟的随机读取和写入操作。在Hive中，可以通过
HBaseStorageHandler来将数据存储在HBase中，适用于需要快速访问单条记录的应用场景。HBase能够实时地读写数据，而HDFS则偏向批量操作。 - Amazon S3：当数据存储在云环境中时，可以选择使用Amazon S3作为存储引擎。S3具有高可扩展性和容错性，适合存储长期存储的大数据集。此外，Hive与S3的结合可以带来跨区域数据存储和访问的能力，尤其适用于云计算的分布式环境。
- 列式存储格式（Parquet、ORC、Avro等）：这些格式优化了存储和查询性能。Parquet和ORC是列式存储格式，适合进行大规模的数据分析，能有效压缩数据并加速查询。
- 计算引擎：
- MapReduce：MapReduce是Hive的传统计算引擎，广泛应用于批处理任务。MapReduce执行时将任务分为Map阶段和Reduce阶段，适合处理大规模的离线任务。MapReduce虽然稳定，但在任务调度和执行过程中会有较高的延迟，特别是处理复杂查询时。
- Tez：Tez是一个为Hadoop生态系统设计的分布式计算引擎，能够提供更高效的作业执行。Tez支持DAG（有向无环图）执行模型，可以将查询作业拆分成多个阶段并进行更高效的处理，从而降低了中间结果的存储和数据传输开销。
- Spark：Spark是一个快速的内存计算引擎，适合需要快速处理大规模数据集的任务。相比MapReduce，Spark更适合内存计算，能够在内存中缓存中间结果，提高了任务的执行速度。Spark还支持批处理、流式处理和交互式查询，适合多种计算场景。
总结
Hive的存储引擎主要负责数据存储和管理，支持多种存储格式如HDFS、HBase和Amazon S3等，能够根据业务需求选择合适的存储方式。而计算引擎负责执行查询作业，常见的计算引擎有MapReduce、Tez和Spark，分别适用于不同的计算场景。MapReduce适合大规模的批处理，Tez提供更高效的作业执行，Spark则以其快速的内存计算能力，在大数据处理场景中有着优异的表现。