Diferența dintre stup și HUE
Big Data în termeni simpli este o combinație de date de afaceri structurate și nestructurate. Big Data se ocupă de datele tranzacționale curente ale afacerii, care sunt de natură foarte complexă. Big Data este numit unul dintre cele mai bune instrumente de inteligență artificială de pe piața globală, încă de la înființare. Cu toate acestea, Big Data a avut propriile limitări în ceea ce privește stocarea, dimensiunea, analiza, căutarea, partajarea și prezentarea datelor utilizatorilor de afaceri.
Utilizatorii finali au lansat o abordare tradițională a întreprinderii care constă dintr-un server, o bază de date și un utilizator. Dar, serverul bazei de date avea un blocaj de procesare a unor bucăți uriașe de date, sub un singur procesor. Pentru a depăși această limitare, Google a introdus un algoritm Map Reduce, care poate prelucra datele dintr-un set de sisteme distribuite. Acest algoritm și Big Data au fost ulterior transformate într-un cadru Java Open Source numit Hadoop de Doug Cutting și echipa sa. Hadoop este distribuit de mai mulți furnizori pe tot globul, în funcție de nevoile afacerii lor. Acest articol intenționează să arunce o lumină asupra tehnologiilor Big Data și anume Hive și Hue.
Majoritatea operațiunilor din ecosistemul Hadoop sunt operate prin interfața liniei de comandă, dar nu a existat nicio interfață de utilizator proiectată în timpul lansărilor inițiale de Hadoop. Hue este o interfață de utilizator web care realizează unele dintre activitățile comune cu ecosistemul Hadoop sau cu cadrele bazate pe Hadoop. Hue a fost lansat și dezvoltat de un cadru open source Hadoop numit Cloudera.
Hive a fost lansat de Facebook, în etapele inițiale de dezvoltare, iar ulterior a fost preluat de Apache Software Foundation. Acest proiect Apache de pe Hive l-a încorporat în ecosistemul Hadoop. Hive a fost proiectat pentru a interacționa cu datele stocate în HDFS (Hadoop Distribution File System). Stupul este similar cu SQL ca limbajul de interogare. Hive este, practic, utilizat pentru interogarea și preluarea datelor de la HDFS. Acest tip de limbaj de interogare folosind Hive este cunoscut sub numele de HiveQL sau HQL.
Comparație dintre cap și cap între Hive și Hue (Infografie)
Mai jos se află prima comparație între Hive și HUE
Diferențele cheie între Hive și Hue
- Hue este o interfață de utilizator web care oferă o serie de servicii în cadrul cadrului Hadoop bazat pe Cloudera. Unele dintre caracteristicile cheie includ browserul de fișiere HDFS, editor Pig, editor Hive, browser Job, shell Hadoop, permisiuni admin user, editor Impala, interfața web Ozzie și Hadoop API Access. Dar, Hive este un limbaj de interogare SQL analitic care poate interoga sau manipula datele stocate într-o bază de date. Unele dintre caracteristicile cheie ale Hive includ algoritmul Map-Reduce, OLAP (procesare analitică online), crearea schemelor în baze de date, efectuarea operațiunilor DML și DDL precum CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP instrucțiuni pe HDFS.
- Hue oferă o interfață de utilizator web împreună cu calea fișierului pentru a naviga în HDFS. Acest aspect web UI îi ajută pe utilizatori să răsfoiască fișierele, asemănător cu cel al unui utilizator mediu Windows care localizează fișierele sale pe mașina sa. Această caracteristică suplimentară din Hue, ajută utilizatorii să încarce sau să mute manual fișiere în diferite directoare prin UI web. Fișierele stocate pe HDFS pot fi accesate folosind opțiunea browser de fișiere de pe Hue. Hue poate fi un instrument util pentru utilizatorii care nu preferă interfața liniei de comandă UNIX. Dar, Hive este utilizat pentru a crea scheme, baze de date pentru a interoga baza de date. Instrucțiunile DML și DDL din Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) îi ajută pe utilizatori să analizeze datele stocate pe HDFS conform cerințelor de afaceri. Stupul poate prelucra manual și încărca datele din fișierele text în tabele. Dar nu poate muta fișierele în diferite directoare.
- Hue oferă o interfață de utilizator pentru a urmări starea de lucru a hărții pentru a reduce locurile de muncă. Aceste joburi pot fi răsfoite prin opțiunea browserului de locuri de muncă din interfața de utilizare web. Starea de lucru pe nuanță este reprezentată sub forma codării culorilor (roșu, verde, galben și negru). Green-Job-uri finalizate cu succes, Yellow - Lucrări în curs de execuție, Red - locuri de muncă eșuate și Black - Joburi abandonate de utilizator manual. Dar, Hive, pe de altă parte, folosește algoritmul Map-Reduce pentru a procesa datele stocate pe HDFS. Stupul poate fi operat fie folosind interfața liniei de comandă sau editori web, cum ar fi Hue. Stupul este de obicei utilizat pentru a analiza date complexe nestructurate. Acest tip de operațiuni analitice efectuate cu ajutorul stupului sunt programate ca locuri de muncă Map Reduce în ecosistemul Hadoop.
- Hue oferă o interfață de utilizator web pentru limbajele de programare precum Hive, care poate fi un instrument util pentru utilizatori pentru a evita erorile de sintaxă în timpul executării interogărilor. Hue returnează de asemenea setul de rezultate și jurnalele după executarea cu succes a interogării. De asemenea, Hue oferă utilizatorilor să analizeze datele sub formă de diagrame (plăcintă și diagrame). Editorul stupului poate fi accesat prin opțiunea editorilor de interogare de pe Hue. Dar, Hive fără nuanță nu poate fi accesat printr-un editor web. Vizualizările nu pot fi create folosind Hive. Hive afișează doar rezultatul setat la nivelul promptului de comandă.
- Hue permite utilizatorilor să creeze și să configureze permisiunile de fișiere pe HDFS. Permisiunile de fișiere și rolurile de utilizator pot fi accesate prin opțiunea de securitate listată pe browser. Hue oferă utilizatorilor să urmărească fluxurile de lucru Ozzie pentru a procesa lucrările programate în browserul de locuri de muncă. De asemenea, Hue permite utilizatorilor să răsfoiască și să acceseze tabele și baze de date prin managerul metastore și editorii de baze de date. Dar, Hive s-a asigurat cu autentificarea Kerberos 2.0 împreună cu Hadoop Cluster. Fluxurile de lucru programate folosind Ozzie nu pot fi urmărite folosind Hive. Toate datele stocate sub formă de scheme și baze de date pot fi, de asemenea, vizualizate folosind HiveQL sau Hive.
Tabelul de comparare Hive vs Hue
Urmează Tabelul de comparare dintre stup și Hue sunt următoarele
| Bazele comparației |
STUP |
NUANŢĂ |
| Inventator / Invenție | Hive a fost lansat de Apache Software Foundation. | Hue a fost lansat de Cloudera. |
| Domeniul de aplicare / Înțeles | Hive sau HiveQL este un limbaj de interogare analitic utilizat pentru procesarea și preluarea datelor dintr-un depozit de date. | Hue este un UI Web care le permite utilizatorilor să interacționeze cu ecosistemul Hadoop. |
| Instalare / Configurare | Stupul poate fi instalat sau configurat utilizând interfața liniei de comandă a unui ecosistem Hadoop. | Hue poate fi instalat sau configurat doar folosind un browser web. |
| Funcționalitate | Hive folosește algoritmul map-reduce pentru a prelucra și analiza datele. | Hue oferă editorului UI Web pentru a accesa Hive și alte limbaje de programare. |
| Punerea în aplicare | Hive este implementat și accesat folosind o interfață de linie de comandă sau o interfață UI web. | Hue este implementat pe un browser web pentru a accesa mai multe programe instalate pe Cloudera. |
| Dependenţă | Stupul poate fi încorporat în mai multe cadre Hadoop. | Hue este disponibil doar pe Cloudera based Hadoop Framework. |
Concluzie - Hive vs Hue
În concluzie, am abordat introducerea, diferențele cheie și puține comparații privind tehnologiile de date mari Hive & Hue. Am văzut, de asemenea, unele dintre asemănările din Hive, care sunt prezente și în limbajul de interogare SQL. Hue este o aplicație unică de utilizare a utilizatorului web care are toate serviciile din ecosistemul de date mari Hadoop. Hive și Hue pot fi utilizate și configurate în cadrele bazate pe Hadoop, în funcție de cerințele utilizatorului final. Există o mulțime de informații disponibile pe web, împreună cu mașinile virtuale Hadoop pre-configurate pentru a vă face o scurtă idee despre implementarea Hive & Hue. Atât Hive, cât și Hue au un rol esențial de jucat în analiza modernă a datelor Big Big.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Hive vs Hue, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 diferențe utile
- Hadoop vs Hive - Aflați cele mai bune diferențe
- Top 12 Comparație dintre Apache Hive și Apache HBase (Infografie)