在大数据应用场景下，使用过Hive做查询统计分析的应该知道，计算的延迟性非常大，可能一个非常复杂的统计分析需求，需要运行1个小时以上，但是比之于使用MySQL之类关系数据库做分析，执行速度快很多很多。使用HiveQL写类似SQL的查询分析语句，最终经过Hive查询解析器，翻译成Hadoop平台上的MapReduce程序进行运行，这也是MapReduce计算引擎的特点带来的延迟问题：Map中间结果写文件。如果一个HiveQL语句非常复杂，会被翻译成多个MapReduce Job，那么就会有很多的Map输出中间结果数据到文件中，基本没有数据的共享。 如果使用Spark计算平台，基于Spark RDD数据集模型计算，可以减少计算过程中产生中间结果数据写文件的开销，Spark会把数据直接放到内存中供后续操作共享数据，减少了读写磁盘I/O操作带来的延时。另外，如果基于Spark on YARN部署模式，可以充分利用数据在Hadoop集群DataNode节点的本地性（Locality）特点，减少数据传输的通信开销。 软件准备 我把使用的相关软件的版本在这里列出来，以便测试验证，如下所示： CentOS-6.6 (Final) JDK-1.7.0_25 Maven