使用 Python Spark 执行 Hive SQL 并将结果写入 Kafka 通常比直接使用 PyHive 执行 Hive SQL 效率更高，主要有以下几个原因：
1. 分布式计算能力
- Spark：Spark 是一个分布式计算框架，它可以将数据处理任务分发到集群中的多个节点上并行执行。当执行 Hive SQL 查询时，Spark 能够充分利用集群的资源，并行处理大规模数据，从而显著提高查询和处理速度。例如，对于一个涉及多个分区的大型 Hive 表，Spark 可以同时在多个节点上处理不同的分区，大大缩短了整体处理时间。
- PyHive：PyHive 是一个用于连接 Hive 的 Python 库，它本质上是通过 Hive 的 JDBC 或 Thrift 接口与 Hive 进行交互。这种方式通常是单线程或有限的多线程操作，无法充分利用集群的分布式计算能力。当处理大规模数据时，性能会受到单机资源的限制。
2. 内存计算
- Spark：Spark 支持内存计算，它可以将中间结果存储在内存中，避免了频繁的磁盘 I/O 操作。在执行复杂的 SQL 查询时，Spark 可以在内存中高效地进行数据转换和聚合操作，从而提高计算速度。例如，在进行多表连接和聚合操作时，Spark 可以将相关数据加载到内存中，快速完成计算任务。
- PyHive：PyHive 主要依赖于 Hive 的执行引擎，而 Hive 通常会将中间结果存储在磁盘上，频繁的磁盘 I/O 操作会导致性能下降。特别是在处理大规模数据时，磁盘 I/O 可能成为性能瓶颈。
3. 优化的执行计划
- Spark：Spark 拥有自己的查询优化器 Catalyst，它可以对 SQL 查询进行优化，生成高效的执行计划。Catalyst 可以对查询进行逻辑优化和物理优化，例如谓词下推、列裁剪、数据倾斜处理等，从而提高查询的执行效率。
- PyHive：PyHive 依赖于 Hive 的执行引擎，Hive 的查询优化器相对较弱，可能无法生成最优的执行计划。特别是在处理复杂查询时，Hive 的执行计划可能会导致不必要的计算和数据传输，影响性能。
4. 数据处理和写入 Kafka 的集成
- Spark：Spark 提供了内置的 Kafka 连接器，可以直接将 DataFrame 或 RDD 中的数据写入 Kafka。在将 Hive SQL 查询结果写入 Kafka 时，Spark 可以高效地处理数据的序列化和分区，并且可以利用其分布式计算能力并行写入数据，提高写入性能。
- PyHive：使用 PyHive 执行 Hive SQL 查询后，需要手动将查询结果转换为适合 Kafka 写入的格式，并使用 Kafka 客户端库进行写入操作。这种手动处理方式可能会引入额外的开销，并且无法充分利用分布式计算能力。
综上所述，Python Spark 在执行 Hive SQL 并将结果写入 Kafka 时，由于其分布式计算能力、内存计算、优化的执行计划以及数据处理和写入 Kafka 的集成等优势，通常比直接使用 PyHive 执行 Hive SQL 效率更高。
