数据仓库Hive：计算引擎与MapReduce框架

数据仓库软件Hive的计算引擎采用的是什么？

Hive是Facebook开发的数据仓库软件，它使数据工作者能够以SQL语句的方式轻松地处理大规模数据。Hive使用Hadoop作为其基础分布式存储系统，并将大数据集映射到Hadoop文件中。那么，Hive的计算引擎采用的是什么呢？

Hive的计算引擎采用的是基于Hadoop的MapReduce计算框架。MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，它可以将数据分成多个部分，并在多个计算节点上并行执行相同的计算任务。Hive使用MapReduce来执行用户定义的SQL语句，并将结果返回给用户。

在Hive中，每个SQL语句都会被转换为一个MapReduce任务。Hive将SQL语句解析为一系列操作，并将这些操作映射到MapReduce任务中。在Map阶段，Hive会将数据集分割成多个块，并将每个块传递给一个Map任务。Map任务会对每个块的数据进行转换和处理，并将结果输出到一个中间文件中。在Reduce阶段，Hive会将中间文件的内容读取到内存中，并对它们进行合并和排序。最终，Hive将结果写入到输出文件中，并将结果返回给用户。

除了使用MapReduce计算框架外，Hive还支持其他的计算引擎，如Tez和Spark。Tez是一种基于内存的分布式计算框架，它比MapReduce更高效，可以更好地支持复杂的分析类型。Spark是一种基于内存的分布式计算框架，它可以更好地支持迭代式计算和实时数据处理。

总之，Hive的计算引擎可以采用不同的计算框架，如MapReduce、Tez和Spark。MapReduce是Hive的默认计算引擎，但其他计算引擎的引入使得Hive可以更好地支持不同的分析和计算场景。