请描述 Spark-on-hive 中的执行引擎。
Spark-on-hive的执行引擎：
1 Apache Spark 执行引擎
Apache Spark是一个企业级分布式大数据处理框架。Spark提供了多种执行引擎，包括Spark Core、SparkSQL、Graph X、MLIB、Structured Streaming等，可以满足最广泛的数据处理需求。与Hadoop不同，Spark把数据分析和处理作业拆分成大量独立的小阶段，每个阶段只负责一小部分的任务，这样大大提高了执行效率。此外，Spark支持大规模的内存计算，进一步提高了执行速度。
2 Hive 执行引擎
Hive是一个以Hadoop为基础的数据仓库解决方案，专注于离线查询和分析。Hive使用MapReduce作为自己的执行引擎，并提供了专门的SQL查询解析器，称为HiveQL，可以轻松地通过SQL对Hadoop上的数据进行查询、聚合、连接和转换操作。
3 Spark-on-Hive 的 执行引擎
Spark-on-hive是一种将spark最新技术结合hive古老历史技术的方案，Spark-on-hive 并不在Hadoop上运行，而是在spark上运行，用spark作为其主要的执行引擎，并与hive进行集成 ，从而让我们可以更容易的管理hive的表的元数据等。使用Spark-on-Hive ，我们可以使用HiveQL查询Hive数据流式处理，使用spark的丰富的算子更好的处理Hive数据。用spark驱动hive来分析大数据，尤其是处理复杂的查询分析，有助于提高查询速度，并使开发更加高效。
3.1 HiveQL查询数据
我们可以通过类似于HiveQL查询，来查询Hive表中的数据，并把查询结果转换为Spark DataFrame。例如，我们可以使用下面的HiveQL查询，查询某个表中的数据：
SELECT * FROM table_name
然后我们使用Spark-on-Hive的语法来查询：
spark.sql(“SELECT * FROM table_name”)
3.2 使用Spark DataFrame聚合数据
使用Spark-on-Hive，我们可以使用Spark 的DataFrame API编写聚合函数，对查询结果进行计算，以便让我们更加方便的完成复杂的聚合操作。 例如，我们可以使用下面的代码统计表中每个地区的销售额：
在生产环境中使用Spark-on-Hive来聚合数据，可以按照以下步骤操作：
创建Hive表：首先，我们需要在Hive中创建一个表，用于存储需要聚合的数据。
使用Spark-on-Hive：然后，我们可以使用Spark-on-Hive来访问Hive表，并使用Spark DataFrame API来编写聚合函数，对查询结果进行计算。
执行聚合操作：最后，我们可以执行聚合操作，以求出每个地区的销售额。
val df = spark.sql(“SELECT region, sum(sales) as total_sales FROM table_name GROUP BY region”)
3.3 使用spark rdd编写复杂函数
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data) // 使用map函数把每个region的sales进行计算 val result = rdd.map{ x=> (x._1, (x._2,1)) } // 使用reduce函数把每个region的sales进行求和 .reduceByKey{ case (x,y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2)} // 使用mapValues函数计算每个region的销售平均值 .mapValues{ case (sales, count) => sales / count }
结果可以用map函数转化为Spark DataFrame结构，以便我们进行更多的分析操作。
最后，Spark-on-Hive采用