一、MapReduce与Spark有什么区别？
1、处理方式:
MapReduce基于磁盘处理数据，将中间结果保存到磁盘中,减少了内存占用，计算速度慢。
基于内存处理数据，将计算的中间结果保存到内存中，计算速度快。2、资源申请方式：
MapReduce采用细粒度资源申请方式，能够充分利用资源，但任务运行较慢。
Spark：采用粗粒度资源申请方式方式，任务运行较慢，但是容易造成资源浪费。
二、hvie和mysql的区别
1、hive是数据仓库的建模工具之一，传入一条交互式的sql能够在海量数据中查询分析得到结果的平台，数据存储在hdfs中。MySQL是关系型数据库，数据存储在本地文件系统中。
2、hive主要用于大规模的数据处理和分析操作,查询速度慢,通常用于批处理分析,MySQL更适合用于联机事务处理（OLTP）。
三、Hive和HBase之间的主要区别
1、hive是数据仓库的建模工具之一，传入一条交互式的sql能够在海量数据中查询分析得到结果的平台，HBase是一个分布式的列式NoSQL（非关系型数据库）数据库。2、hive主要用于大规模的数据处理和分析操作，查询速度慢，通常用于批处理分析，HBase是一个列式存储的数据库，查询速度慢快，适用于实时的数据访问和查询。
四、clickhouse和hbase之间的主要区别
--存储方式
hbase中的数据由行键、列簇、列名（列限定符）、时间戳组成的单元格唯一确定，hbase中的数据按列进行存储。
注意：
HBase在逻辑上表现为面向列的数据模型，但在物理存储上更接近于键值对存储。
ClickHouse是真正的列式存储数据库，通过列式存储和压缩技术提高了查询性能和存储效率。--适用场景
ClickHouse更偏向于需要进行大量聚合操作查询的场景。
Hbase更偏向于大规模数据的存储和实时读写。--总结
如果需要进行大规模数据的实时分析和复杂查询，特别是针对历史数据的分析，ClickHouse是一个很好的选择。
而如果需要处理实时的大数据存储和高并发的事务处理，或者需要更灵活的数据模型，HBase则更为适合。
 "大数据生态体系中各组件的区别面试题(更新)")
