传统的数据存储方案，如关系型数据库和单机文件系统，在面对PB级别的非结构化数据时，早已力不从心。它将一个巨大的文件切分成若干个固定大小的数据块（Block，默认为128MB），并将这些数据块以多副本（默认为3份）的形式分布式地存储在整个集群的普通商用服务器上。通过将计算任务（如MapReduce）调度到数据所在的节点进行计算，极大地减少了网络传输开销，实现了数据本地化，从而提供了极高的数据吞吐率。

通过本文的详细探讨，我们可以清晰地看到Spark和Hive在数据读取方面的不同定位和优势。Spark Core提供了底层的灵活性和控制力，适合处理非结构化数据和实现复杂的分布式算法。Spark SQL则通过高级API和自动优化，为结构化数据处理提供了极致的性能和开发效率。Hive作为成熟的数据仓库解决方案，在数据管理和集成方面展现出强大的能力。在实际项目中，建议根据具体需求选择合适的数据读取策略：