1. 通俗解释

想象一下你有一个超级大书柜，这个书柜里装满了各种书，每本书都有成千上万的页数。你想从这些书里找到一些有用的信息或者做一些分析，但光靠你一个人看每本书会花很多时间。所以你需要一些“助手”来帮忙。这就是 Hadoop、Hive 和 Spark 各自扮演的角色。

Hadoop 是什么？

• Hadoop 就像一个大书柜，它帮助你把这些书（数据）放得很整齐，还让很多助手一起工作，每个助手只看一部分书。这样，你可以很快地找到你想要的东西。
• Hadoop 不只是书柜，它还有一个规则系统，让这些助手知道怎么分工合作去看书，这样可以节省大量时间。

Hive 是什么？

• Hive 就像一个聪明的助手，它特别擅长理解你说的“问题”。你可以用非常简单的“问题”（类似于问问题的语言）告诉 Hive，比如：“请找到所有书里提到‘狗’的段落。” 然后 Hive 会告诉其他助手去执行这个任务，帮你把结果找出来。
• Hive 主要负责“问问题”和“找答案”。

Spark 是什么？

• Spark 就像一群超级快的助手，他们比普通助手（Hadoop 中的助手）跑得更快！当你需要做一些非常复杂的任务时，比如需要在一秒钟内从许多书中找到答案，Spark 会用它的速度优势帮助你更快完成任务。
• Spark 和 Hadoop 的普通助手不同，它主要是帮你“更快”完成任务。

他们怎么一起工作？

• Hadoop 就是你大书柜和普通助手的组合，帮你分配任务，存储和读取很多书（数据）。
• Hive 帮你设计问题和查询答案。
• Spark 是那些跑得最快的助手，可以替代 Hadoop 的普通助手，帮你快速完成任务。

这样说起来，Hadoop 就是一个大书柜和它的助手团队，Hive 帮助你问问题，Spark 则是让所有事情都跑得更快的超级助手。

2. spark和hadoop、hive的关系（技术解释）

Spark、Hadoop 和 Hive 是三个在大数据领域中常用的技术，它们之间具有密切的关系。以下是它们之间的详细介绍及关系：

1. Hadoop:

   • Hadoop 是一个开源的大数据处理框架，主要用于存储和处理大量数据。
   • Hadoop 的核心组件包括：
     • HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式存储系统，提供高容错性和高吞吐量的数据存储能力。
     • MapReduce：一种分布式计算框架，用于大规模数据的并行处理。
     • YARN：资源管理和任务调度的框架，负责管理计算资源。
   • Hadoop 通过 MapReduce 模型来处理数据，适用于批处理任务。

2. Hive:

   • Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，主要用于数据查询和分析。
   • Hive 提供了一种类似 SQL 的查询语言——HiveQL，可以用来对存储在 Hadoop HDFS 中的结构化数据进行查询和分析。
   • Hive 的查询会被转换成 MapReduce 作业在 Hadoop 上运行，因此它适用于处理大规模的批处理任务，主要面向离线分析场景。

3. Spark:

   • Spark 是一个开源的快速大数据处理框架，它可以用于批处理和流处理，具备比 Hadoop MapReduce 更快的处理速度，特别是在内存处理方面优势明显。
   • Spark 可以与 Hadoop 整合使用，特别是可以使用 Hadoop 的 HDFS 作为存储层，同时 Spark 也可以运行在 YARN 资源调度器上，与 Hadoop 完全集成。
   • Spark 支持多种处理模式，除了批处理（类似 MapReduce）之外，还支持流处理（Spark Streaming）、机器学习（MLlib）和图计算（GraphX）。

4. Spark 与 Hadoop 和 Hive 的关系:

   • 存储层的关系：Spark 可以使用 Hadoop 的 HDFS 作为数据存储层。实际上，Spark 可以与多种存储系统整合，比如 HDFS、Amazon S3、HBase 等。
   • 计算引擎的关系：虽然 Hadoop 有自己的 MapReduce 计算引擎，但 Spark 可以作为更高效的计算引擎替代 MapReduce 来处理 Hadoop 中的数据。两者是计算引擎的替代关系。
   • 查询引擎的关系：Hive 本身基于 MapReduce，但它也可以与 Spark 集成，使用 Spark 作为查询引擎来替代 MapReduce，这样可以加快查询速度。Hive on Spark 就是将 Spark 作为 Hive 的执行引擎的典型例子。

总结：

• Hadoop 提供了分布式存储（HDFS）和计算框架（MapReduce、YARN）。
• Hive 是运行在 Hadoop 上的数据仓库工具，用于查询和分析大规模数据。
• Spark 是一个更高效的大数据处理框架，可以与 Hadoop 集成，使用 HDFS 作为存储，并替代 MapReduce 来执行计算任务。同时，Hive 也可以使用 Spark 作为查询引擎。

如果需要一个更加灵活、快速的计算引擎，Spark 往往会是比 Hadoop MapReduce 更好的选择。