Hive on Spark 和 Hive on MapReduce 是兩種不同的 Hive 運行環境，它們分別使用 Apache Spark 和 Apache MapReduce 作為底層的計算引擎。

1. Hive on Spark：
   Hive on Spark 是使用 Apache Spark 作為計算引擎的 Hive 版本。它利用 Spark 的分布式計算和內存計算能力，提高了 Hive 的查詢性能和響應時間。與傳統的 Hive on MapReduce 相比，Hive on Spark 可以更好地利用集群資源，提高查詢效率。

Hive on Spark 的優點包括：

• 性能提升：Spark 的內存計算能力可以減少磁盤 I/O 操作，提高查詢速度。
• 動態數據流：Spark 支持實時數據流處理，可以輕松地與 Hive 集成，實現實時數據分析。
• 通用性：Spark 可以運行在多種集群管理器（如 YARN、Mesos、Kubernetes）上，具有更好的通用性。

1. Hive on MapReduce：
   Hive on MapReduce 是使用 Apache MapReduce 作為計算引擎的 Hive 版本。MapReduce 是一種分布式計算框架，將任務分割成多個小任務，并在集群中的多個節點上并行執行。Hive on MapReduce 主要面向批處理查詢，適合處理大規模數據集。

Hive on MapReduce 的優點包括：

• 穩定性：MapReduce 框架經過多年發展和廣泛應用，具有較高的穩定性和可靠性。
• 數據處理能力：MapReduce 可以處理復雜的數據處理任務，支持自定義 Map 和 Reduce 函數，適用于復雜的分析和查詢操作。
• 批處理：Hive on MapReduce 適合批處理大量數據，可以處理超大規模數據集。

需要注意的是，隨著 Apache Spark 的普及和發展，Hive on Spark 逐漸成為主流的 Hive 運行環境。許多公司和組織已經將 Spark 作為其默認的計算引擎，并逐漸將 Hive 從 MapReduce 遷移到 Spark 上。然而，對于一些特定的數據分析和查詢需求，Hive on MapReduce 可能仍然具有其優勢和用途。