1樓：加公尺谷大資料
首先，Hive on Spark對比Spark SQL，那麼肯定是Spark SQL更有優勢的，畢竟還是要「原生的」更配套，不用轉換來轉換去，就直接RDD元資料，內部執行順暢無阻。
本質上來說，Hive on Spark是把hive查詢從mapreduce 的mr (Hadoop計算引擎)操作替換為spark rdd（spark 執行引擎） 操作，這個要實現起來麻煩很多, 必須重新編譯你的spark和匯入jar包，不過目前大部分使用的確實是spark on hive。
而spark on hive的話，Spark通過Spark-SQL使用hive 語句，操作hive，底層執行的還是 spark rdd。
通過sparksql，載入hive的配置檔案，獲取到hive的元資料資訊；spark sql獲取到hive的元資料資訊之後就可以拿到hive的所有表的資料；接下來通過spark sql來操作hive表中的資料。
Hive將SQL轉成MapReduce執行速度慢，這也是公認的。
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