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查询性能：如果你对查询性能有较高的要求，特别是对于复杂查询或大规模数据集的处理，那么Tez和Spark是更好的选择。它们使用了优化的执行策略和内存计算，可以大幅提高查询速度。
数据量和数据类型：如果你处理的数据量比较小或者数据类型比较简单，MapReduce引擎已经足够满足需求。MapReduce在大规模数据上表现良好，但是对于复杂的查询可能需要更长的执行时间。
集群环境：如果你的Hadoop集群已经配置了Tez或Spark，那么直接使用这些引擎可能更加方便。同时，你还需要考虑集群的资源管理器（如YARN）是否支持相应的黄色引擎。
功能和生态系统：除了查询性能外，你还可以考虑引擎的功能和生态系统。Spark具有广泛的API和丰富的功能，适用于更多的数据处理任务，例如流处理、机器学习等。如果你需要更多的灵活性和扩展性，Spark可能是更好的选择。
综上所述，选择Hive的执行引擎应该综合考虑查询性能、数据量和类型、集群环境以及功能需求。在实际应用中，你也可以根据具体的场景进行测试和比较，找到最适合你业务需求的执行引擎。
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