1樓：Mr.Lee
最近在玩Hive on Tez use LLAP。先說集群環境，虛擬環境5臺，配置為，vCPU 4，Mem 8G，儲存50G。其中計算節點只有3太。
好吧，測試結果沒有作圖，我大概描述一下，在2億條資料的情況下(因為欄位都是int型別，所以規模大概也就不到4個G)：
Hive on MR：不想吐槽，根本就沒測試
Hive on Tez：count(1) -->23-25s
count(1) + short -->37s左右
Hive on Tez use LLAP：count(1) -->7s左右
count(1) + short 7-8s
Spark on Hive:count(1) -->15-17s
count(1) + short 33s左右
這樣看來，Spark on Hive的效能沒有什麼明顯優勢。（可能是因為資料量不大？？）
這裡安利一下，如果公司環境允許，可以使用Hive on Tez use LLAP來加速OLAP，根據HDP官網論壇的一篇技術文章可以看到，其加速能力非常強悍，他的建議是將集群的一半規模使用LLAP來加速OLAP。具體鏈結如下：
2樓：Xiaoyu Ma
hive on tez是很早就開始的了。所謂的新hive或者stinger專案就是hive on tez。現在官方hive是同時支援tez和mapreduce的，只是tez用的人太少，而且hive本身就已經支援tez很久所以大概很少單獨聽到說hive on tez。
至於hive on spark，intel和cloudera主導下正在進行，15年四月hadoop峰會的時候狀態是基本上所有已有功能都遷移完畢但是還在調優，需要幾個月才能正式發布的感覺。不過已經有可以跑著玩的版本了。
相信很少會有人專門為了hive去選擇用tez或者spark，一般都是選了tez或者spark再考慮別的。如果用了tez，hive 是最合理選擇，這是官配。選了spark暫時你只有sparksql可選擇。
但如果僅僅是sql互動分析，你也可以考慮presto impala和drill而無視tez或spark。
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