在大數據開發中，Hive 已經成為最常用的數據倉庫工具之一。隨著業務數據規模的不斷擴大，Hive 默認的 MapReduce 執行引擎 顯得笨重低效。為了提升查詢性能，Hive 支持了 Tez 和 Spark 作為底層執行引擎。本文將帶你對比 Hive on Tez 與 Hive on Spark 的區別，并分享調優經驗。

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一、Hive 執行引擎的發展歷程

1. Hive on MapReduce（早期默認）

   • 基于 MR 執行，穩定但速度慢；
   • 每個 SQL 查詢都需要多個 MR Job，啟動開銷大。

2. Hive on Tez（Apache Tez）

   • MapReduce 的改進版，采用有向無環圖（DAG）模型；
   • 避免了不必要的中間結果落盤，性能顯著提升。

3. Hive on Spark

   • 利用 Spark 的內存計算優勢；
   • 更適合復雜 SQL 與交互式查詢。

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二、Hive on Tez 與 Hi