Hive on Spark与Spark on Hive：配置与区别

Hive on Spark和Spark on Hive都是将Hive和Spark两个数据处理框架进行集成的方式，但它们在处理引擎的交互和使用上存在一些差异。下面将分别介绍这两种方式的配置和使用。
一、Hive on Spark配置
Hive on Spark是将Hive作为数据仓库系统，将Spark作为执行引擎的一种集成方式。在配置上，需要注意以下几点：

1. 兼容性：由于Hive和Spark的版本兼容性问题，需要确保下载的Hive版本与Spark版本兼容。官网提供的Hive3.1.2版本与Spark3.0.0默认是不兼容的，需要重新编译Hive源码以适应Spark3.0.0版本。
2. 编译与打包：下载Hive源码后，需要修改pom文件中引用的Spark版本为3.0.0，然后进行编译。如果编译通过，可以直接打包获取jar包。如果出现错误，需要根据错误提示修改相关方法，直到编译成功并获取jar包。
3. Spark部署：在Hive所在节点部署Spark，如果之前已经部署了Spark，需要检查SPARK_HOME环境变量配置是否正确。建议使用Spark纯净版jar包，不包含hadoop和hive相关依赖，以避免冲突。
4. 数据处理：Hive负责存储元数据和SQL解析优化，语法采用HQL语法。Spark负责采用RDD执行任务，任务资源分配由Yarn来调度，有可能被分配到集群的任何一个节点。
   二、Spark on Hive配置
   Spark on Hive是将Hive作为数据仓库系统，将Spark作为执行引擎的另一种集成方式。在配置上，需要注意以下几点：
5. 兼容性：与Hive on Spark类似，由于版本兼容性问题，需要确保下载的Hive版本与Spark版本兼容。
6. 数据处理：与Hive on Spark不同，Spark on Hive中Hive只负责存储元数据，Spark负责SQL解析优化。语法采用SparkSQL语法，Spark负责采用RDD执行任务。
7. 数据交互：由于Spark on Hive中Hive只负责元数据存储，因此需要使用SparkSQL语法来操作Hive表。底层运行的是SparkRDD，可以通过SparkSQL直接查询和操作数据。
8. 性能优化：由于Spark on Hive中Spark负责执行任务，可以利用Spark的优化策略来提高查询性能，例如使用DataFrame API进行数据处理、利用缓存机制减少数据读取开销等。
   总结：Hive on Spark和Spark on Hive都是将Hive和Spark进行集成的有效方式，但在数据处理引擎的交互和使用上存在差异。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的集成方式。同时，为了更好地利用这两个框架的优势，还需要关注版本兼容性、性能优化等方面的问题。