直接比较Hive和Spark SQL的并行能力并不是简单的任务，因为它们有着不同的架构和设计目标。以下是一些相关方面的考虑：

1. 架构差异：

   • Hive： Hive 是基于Hadoop MapReduce 的数据仓库工具，其执行查询的方式是通过将 Hive 查询转化为一系列的 MapReduce 任务。MapReduce 是一种批处理模型，它的并行处理是通过分布式计算框架来实现的。
   • Spark SQL： Spark SQL 是基于Spark的组件，Spark 使用内存计算和弹性分布式数据集（RDD）的概念，支持更灵活的、交互式的数据处理。Spark SQL 可以在内存中执行计算，从而提高并行处理能力。

2. 内存计算：

   • Hive： Hive 主要是面向离线批处理的，其默认情况下使用磁盘存储中间数据，这可能限制了其并行计算的性能。
   • Spark SQL： Spark SQL 支持内存计算，可以将中间数据缓存在内存中，从而加速查询。这种内存计算的特性使得 Spark SQL 在并行处理和响应时间上有一定的优势。

3. 交互式查询：

   • Hive： Hive 在处理交互式查询方面相对较慢，因为其基于 MapReduce 的执行模型可能导致较高的延迟。
   • Spark SQL： Spark SQL 提供了更快的响应时间，支持交互式查询，这在需要快速分析和查询数据时是一个优势。

总的来说，Spark SQL 在某些方面可能具有更强的并行能力，尤其是在内存计算和交互式查询方面。然而，选择使用Hive还是Spark SQL取决于具体的使用场景、数据规模以及系统架构的需求。有些场景中，Hive 的批处理模型可能仍然是合适的，而在需要更灵活、交互式处理的情况下，Spark SQL 可能更具优势。