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hive数据来源有很多很多，比如业务数据经过初步处理（数据清洗、结构化）后存入Hive，为以后的报表分析、实时计算做好数据准备。也就是说，具有业务意义的，需要长期保存供后续处理和使用的都可以存入Hive中。这也体现出Hive作为数据仓库的一样，既为仓库，也就是储备，以备不时之需。
而spark它的计算对象都是针对同一个数据集(Dataset)来说的,可以对一个数据集反复操作,这也正发挥了内存速度上的优势.
一句话概述:以Hadoop作为分布式存储和计算的基石,由此演变出了支持SQL查询的离线分析的数据仓库Hive,以及基于内存计算的Spark.
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