我们从它们的架构、工作原理以及技术实现的不同来分析 Hive on Spark 和 Spark on Hive 的不同。以下是详细的解释，从底层原理到源码实现，通俗易懂：

1. 定义与概述

• Hive on Spark
  Hive on Spark 是指使用 Spark 作为 Hive 的查询执行引擎。Hive 本质上是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它将 SQL 转化为 MapReduce 作业运行。而 Hive on Spark 是用 Spark 替代 MapReduce，执行效率更高。

• Spark on Hive
  Spark on Hive 是 Spark 的一个集成模式，在 Spark 应用中可以直接访问 Hive 的元数据和存储数据。它使得 Spark 作业能够查询和操作 Hive 中的数据，主要用来结合 Spark 的高性能计算能力和 Hive 的数据仓库管理能力。

2. 核心区别

3. 架构与底层原理分析

3.1 Hive on Spark

架构组成

• Hive Metastore（元数据）
  存储 Hive 的表结构、分区信息等元数据。

• Query Compiler（编译）
  将 HiveQL（类 SQL）语句解析为逻辑执行计划，最终转化为 Spark 的 RDD（弹性分布式数据集）任务。

• Spark Execution Engine（执行引擎）
  使用 Spark 的 DAG（有向无环图）执行物理计划，完成作业。

运行流程

1. HiveQL 转换
   用户提交 HiveQL 查询语句，Hive 编译器将其转化为逻辑计划。

2. 逻辑计划优化
   利用 Catalyst Optimizer 优化查询计划，包括谓词下推、投影下推等。

3. 物理计划生成
   最终生成 Spark 的 RDD 作业计划，提交给 Spark 执行。

4. Spark 执行
   Spark 将物理计划拆分为多个阶段（Stage），以任务（Task）的形式在集群中执行，并将结果返回给用户。

代码实现

在 Hive 源码中，hive-exec 模块对接 Spark：

• SparkTask：负责将 Hive 的逻辑任务转换为 Spark 任务。
• SparkJobExecHelper：封装 Spark 作业的提交与状态监控。

核心原理

Hive on Spark 的核心在于 Hive 的查询计划与 Spark 的计算模型的对接：

• Hive 负责查询优化（逻辑计划层面），但不执行物理计算。
• Spark 利用 DAG 提供高效的内存计算能力，代替传统 MapReduce 的磁盘 I/O 开销。

3.2 Spark on Hive

架构组成

• Spark SQL
  Spark 的模块，用于处理 SQL 查询，支持 DataFrame 和 Dataset 操作。

• Hive Metastore
  提供 Hive 的元数据，包括表结构、分区信息等。

• Hive SerDe
  Hive 的序列化与反序列化库，用于解析 Hive 的表数据格式。

运行流程

1. Spark 应用程序
   用户通过 Spark 的 SQL API 编写查询，调用 Hive 的表或元数据。

2. 连接 Hive Metastore
   Spark 通过 Hive 的 JDBC 接口或 Metastore API 获取元数据。

3. 数据读取与处理
   Spark 通过 Hive SerDe 解析 Hive 表数据，并转化为 Spark DataFrame 进行操作。

4. 查询执行与优化
   Spark Catalyst Optimizer 优化查询，生成物理执行计划，由 Spark 执行。

代码实现

在 Spark 源码中，HiveSessionStateBuilder 负责构建与 Hive 的连接：

• HiveExternalCatalog：访问 Hive 的元数据。
• HiveClientImpl：与 Hive Metastore 通信。

核心原理

Spark on Hive 的关键在于 Hive 提供了元数据支持，而 Spark 负责执行与优化：

• Spark Catalyst Optimizer 替代了 Hive 的查询优化器。
• Spark 的数据处理能力与 Hive 的元数据存储结合，实现了高性能计算。

4. 举例说明

假设有一张名为 sales 的 Hive 表，存储 1TB 的销售数据。

Hive on Spark

用户提交 SELECT SUM(amount) FROM sales 查询：

1. Hive 将查询转化为逻辑计划。
2. Hive 将逻辑计划转化为 Spark 的物理执行计划。
3. Spark 在集群中并行执行查询，计算结果返回给 Hive。

优势：

• 查询逻辑复杂时性能较高（优化 + 并行）。
• 用户体验无缝，HiveQL 与 Spark 的无缝集成。

Spark on Hive

用户在 Spark 应用中写：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("SparkOnHive") \
    .config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

df = spark.sql("SELECT SUM(amount) FROM sales")
df.show()

Spark 直接连接 Hive 的 Metastore，读取 sales 表的数据，通过 DataFrame API 完成计算。

优势：

• 更灵活的编程能力（支持 Python/Scala 等）。
• 集成 Spark 的机器学习、图计算等生态。

5. 应用场景与选择

6. 总结

Hive on Spark 和 Spark on Hive 是数据分析中的两种不同组合方式：

• Hive on Spark 类似于让 Hive “跑得更快”，Spark 是它的“引擎”。
• Spark on Hive 类似于让 Spark “看得更清楚(结构化)”，Hive 是它的“数据目录”。

理解两者的核心在于：

• 谁是主框架（Hive 还是 Spark）。
• 谁负责优化与执行（Hive 优化 vs Spark Catalyst）。
• 如何连接元数据（Hive Metastore vs Spark Catalog）。

通过以上解释，相信你已经对两者有了清晰的理解。