每日一题：hive on spark和spark on hive的区别
- Hive on Spark： 这是Hive 主导的集成方式。本质上是将 Spark 作为 Hive 的执行引擎（替代 MapReduce 或 Tez）。用户提交的是标准的HQL语句，Hive 负责 SQL 解析、优化，最终将生成的执行计划提交给 Spark 集群去执行，强依赖 Hive Metastore 来管理元数据。主要目的是让现有的Hive任务运行在更快的Spark引擎上。
- Spark on Hive：这是Spark主导 的集成方式。用户编写的是 Spark 应用程序，其可以选择性地连接Hive Metastore，目的是让Spark 能够方便地读写Hive中定义的表。Hive Metastore 在这里是一个可配置的元数据服务，并不是必须的，但生产环境通常集成以实现元数据共享。主要目的是让Spark能够访问Hive中的数据。
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包括大数据篇、计算机语言篇、计算机基础篇、算法刷题篇、面试经验篇等五大篇章： 大数据篇包括框架原理、源码解析、调优技巧、大数据场景题、项目实战、数仓理论等模块；计算机语言篇包括Java、Linux、大厂常考SQL面试题等模块；计算机基础篇包括计算机网络、操作系统、数据库、数据结构等模块；算法刷题篇包括大厂高频算法题、刷题速成计划等模块 面试经验篇包括BAT、美团、字节、快手、京东等大厂的面经合集
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