你也可以这么理解：大白话来讲，他们之间的关系就像发动机组与加油站之间的关系。
但若说模糊一点，其实hive既是存储框架也可以算是计算引擎。
HDFS上的数据其实都是文件，没有良好的组织形式。
Hive将这些数据规整起来，让用户可以以结构化数据库的角度去使用这些数据（建立了HDFS数据的元数据信息），在Hive上写HQL操作表翻译成了MapReduce去读HDFS的数据进行计算。
而Spark只是一个计算引擎，不是存储引擎，其本身并不负责数据存储。
你也可以这么理解：大白话来讲，他们之间的关系就像发动机组与加油站之间的关系。
但若说模糊一点，其实hive既是存储框架也可以算是计算引擎。
HDFS上的数据其实都是文件，没有良好的组织形式。
Hive将这些数据规整起来，让用户可以以结构化数据库的角度去使用这些数据（建立了HDFS数据的元数据信息），在Hive上写HQL操作表翻译成了MapReduce去读HDFS的数据进行计算。
而Spark只是一个计算引擎，不是存储引擎，其本身并不负责数据存储。
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