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数据存储

单机数据库时代

所有数据在单机都能存的下，数据处理的任务都是IO密集型，更谈不上分布式系统

一个典型的2U服务器可以插6块硬盘，每块硬盘4T，共24T原始容量，再加上一些数据包的可用冗余，再加上一些格式化的损失，保守估计一台服务器至少可以有10T以上的可用容量，再加上128G内存和两颗CPU，装入DBMS，稍微调优，单表处理10e条数据问题不大

多机数据库时代

当数据量变多时，单台机器无法满足容量需求，一个很常规的想法就是加机器，一台机器存不下就用10台乃至100台。

那么HDFS就诞生了，HDFS会统一管理100台机器上的存储空间，提供一个接口，让100台机器的存储空间看起来就像在一台机器上，让用户感觉到这是一个无限大的存储空间，然后再基于这个去写应用程序。

数据计算

数据分布式的存储于每台机器，每台机器都有自己的CPU和内存，如果能充分利用这些资源可以使数据计算更快完成。
但对于程序员来讲很难去操作100台机器，编写程序将一个计算任务分配到这些机器上，并让这些任务进行同步、机器容错等问题过于复杂，于是MapReduce就出现了。

MapReduce提供了一个任务并行的框架，通过他的API的抽象，让用户将并行程序分为两个阶段分别是：

map阶段：将完整任务分成多份交给分布式设备分别完成
reduce阶段：将分布式计算完成的任务结果进行聚合，输出最终结果

Spark与Mapreduce类似都是计算引擎，主要区别是Spark基于内存计算，MapReduce基于磁盘，因此Spark速度更快，在数据集不大、机器内存能完全装下的极端情况，Spark比MR快100倍，但正常情况下大约比MR快2-3倍。

Spark核心模块与Mapreduce使用上类似，都会提供一系列API，让开发者写数据处理程序，同时，Spark生态中也有SparkSQL实现MR的Hive的功能。此外，Spark中也有其他类型的抽象，如Spark Streaming实现流处理程序、MLlib实现机器学习相关程序、GraphX实现图处理程序。

数据查询

单机数据库时代用户使用SQL语句即可实现数据查询，而分布式数据库如果需要查询数据需要用户自己写程序，而且还是比较专业的分布式处理程序。其核心诉求是再Hadoop上写SQL，于是Hive出现了（Impala、Presto等也可实现SQL on Hadoop）

Hive是在Hadoop上进行结构化数据处理的解决方案，为了能让用户写SQL处理程序，那么程序就需要对数据进行结构化处理，Hive中的一个核心模块Metastore，就是用来存储这些结构化信息，比如一些“表”的信息，列的数量，表中每个列是什么样的数据结构。

Hive执行过程：

解析阶段（该阶段与单机数据库无异）：Hive的执行引擎会把一条SQL语句进行语法分析，生成语法分析树；
执行阶段：Hive的执行引擎会把SQL语句翻译成Mapreduce程序进行执行，将结果进行加工返回给用户；

但是复杂性与灵活性是一对矛盾体，在实际应用是还需要根据场景来选择使用Hive还是直接写MR程序

参考资料：
强烈推荐B站视频，讲得非常通俗易懂：【大数据技术生态中，Hadoop、Hive、Spark是什么关系？| 通俗易懂科普向】 https://www.bilibili.com/video/BV1LU4y1e7Ve/?share_source=copy_web&vd_source=f193a6361a31cec8fe86dfc200c75753