请阐述Spark与Hive在处理大数据时的差异，以及基于这些差异你认为哪一个工具表现更优，并解释原因。

解答思路：

对于Spark和Hive的对比，需要从多个维度进行分析，包括处理速度、数据规模、易用性、功能特性等。然后，对于谁更好这个问题，需要根据具体的使用场景和需求来判断。最后，我会根据这些技术的特性和使用场景来给出我的观点。

最优回答：

Spark和Hive都是大数据处理领域的重要工具，它们各有优势，适用场景也略有不同。

1. 处理速度：Spark的处理速度通常优于Hive，因为它采用了内存计算的方式，能够快速地处理大量数据。而Hive则主要依赖HDFS进行磁盘读写，处理速度相对较慢。
2. 数据规模：对于大规模的数据处理，Spark更为适合。它能够处理TB级别的数据，并且在集群环境下性能优异。Hive则更适合处理PB级别的数据，其强大的数据仓库功能可以处理海量数据。
3. 易用性：Hive基于Hadoop，对于不熟悉Hadoop的开发者来说，可能需要一些学习成本。而Spark则提供了丰富的API接口，易于学习和使用。
4. 功能特性：Hive提供了丰富的SQL查询功能，适用于数据仓库和数据湖的应用场景。而Spark则提供了更为丰富的数据处理和分析功能，包括机器学习、流处理、图计算等。

至于谁更好，这取决于具体的使用场景和需求。对于需要快速处理大规模数据、进行复杂数据分析的场景，Spark可能更为适合。而对于需要构建大规模数据仓库、进行复杂数据查询的场景，Hive可能更为适合。

我个人认为，在选择Spark和Hive时，应该根据实际需求和使用场景进行选择。如果更注重数据处理的速度和复杂性，我会倾向于选择Spark；如果更注重数据仓库的搭建和SQL查询功能，我会倾向于选择Hive。

除了上述的对比点，还有一些其他的知识值得了解：

1. 生态系统：Spark和Hive都有各自的生态系统。Spark生态系统包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等组件，提供了丰富的数据处理和分析功能。Hive生态系统则包括HBase、Zookeeper等组件，更多地用于构建数据仓库和数据湖。
2. 数据格式：Hive支持多种数据格式，如Parquet、ORC等，这些格式在存储和查询效率上都有所优化。而Spark则通过DataFrame和Dataset API提供了灵活的数据处理和分析能力。
3. 实时处理：对于实时数据处理和分析的需求，Spark由于其流处理功能（Spark Streaming）具有一定的优势。而Hive主要用于批处理，对于实时处理的支持相对较弱。