Diferența dintre Apache Hive și Apache Spark SQL
Odată cu creșterea masivă a tehnologiilor de date mari astăzi, devine foarte important să folosiți instrumentul potrivit pentru fiecare proces. Procesul poate fi orice, precum ingestia de date, prelucrarea datelor, preluarea datelor, stocarea datelor, etc. În acest post, vom citi despre două astfel de instrumente de recuperare a datelor, Apache Hive și Apache Spark SQL. Hive, pe de o parte, este cunoscut pentru procesarea eficientă a interogărilor prin utilizarea HQL-ului de tip SQL (Hive Query Language) și este utilizat pentru datele stocate în sistemul de fișiere distribuite Hadoop, în timp ce Spark SQL folosește un limbaj de interogare structurat și asigură toate sunt îngrijite operațiunile de citire și scriere online. Hive a fost cunoscută a fi componenta ecosistemului Big Data în care mapatorii și reductorii vechi sunt necesari pentru procesarea datelor de la HDFS, în timp ce Spark SQL este cunoscut a fi componenta API-ului Apache Spark, ceea ce a făcut ca procesarea pe ecosistemul Big Data să fie mult mai ușoară și reală -timp. O concepție greșită majoră pe care o au cei mai mulți profesioniști astăzi este aceea că stupul poate fi folosit doar cu tehnologie și instrumente de date mari, precum PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Această afirmație nu este complet adevărată, deoarece Hive este compatibilă nu numai cu instrumentele vechi, ci și cu alte componente bazate pe Spark, precum Spark Streaming. Ideea din spatele folosirii lor este de a reduce efortul și de a aduce o producție mai bună pentru afacere. Să studiem în detaliu atât Apache Hive, cât și Apache Spark SQL.
Comparație față în cap între Apache Hive și Apache Spark SQL (Infografie)
Mai jos se află prima 13 comparație între Apache Hive și Apache Spark SQL
Diferențe cheie între Apache Hive și Apache Spark SQL
Diferențele dintre Apache Hive și Apache Spark SQL sunt discutate în punctele menționate mai jos:
- Hive este cunoscut că folosește HQL (Hive Query Language), în timp ce Spark SQL este cunoscut că folosește limbajul de interogare structurat pentru prelucrarea și interogarea datelor
- Hive oferă flexibilitatea schemelor, porționarea și gălearea tabelelor, în timp ce Spark SQL efectuează interogări SQL, este posibilă doar citirea datelor din instalarea Hive existentă.
- Hive oferă drepturi de acces pentru utilizatori, roluri, precum și grupuri, în timp ce Spark SQL nu oferă nici o facilitate pentru a oferi drepturi de acces unui utilizator.
- Hive oferă funcția de factor de replicare selectivă pentru stocarea redundantă a datelor, în timp ce SQL, pe de altă parte, nu oferă niciun factor de replicare pentru stocarea datelor
- Deoarece driverele JDBC, ODBC și Thrift sunt disponibile în Hive, le putem folosi pentru a genera rezultate, în timp ce în cazul Apache Spark SQL putem recupera rezultate sub formă de Datasets și DataFrame API dacă Spark SQL este rulat cu un alt limbaj de programare
- Există mai multe limitări:
- Actualizările la nivel de rând și interogarea OLTP în timp real nu sunt posibile folosind Apache Hive, în timp ce actualizările la nivel de rând și procesarea online a tranzacțiilor online sunt posibile folosind Spark SQL.
- Oferă o latență ridicată acceptabilă pentru navigarea interactivă a datelor, în timp ce în Spark SQL latența furnizată este de până la minim pentru a îmbunătăți performanța.
- Hive, precum instrucțiunile și interogările SQL, acceptă tipul UNION, în timp ce Spark SQL nu poate suporta tipul UNION.
Apache Hive vs Apache Spark SQL Table Table Comparision
| Bazele comparației | Apache Hive | Apache Spark SQL |
| Structura | Un sistem open source de stocare a datelor care este construit pe partea de sus a Hadoop | Folosit în principal pentru prelucrarea structurată a datelor în care sunt obținute mai multe informații folosind un limbaj de interogare structurat. |
| Prelucrare | Seturile de date mari stocate în fișierele hadoop sunt analizate și interogate. Prelucrarea se efectuează în principal folosind SQL. | Procesarea Apache Spark SQL implică calcule grele efectuate datorită cărora este necesară o tehnică de optimizare corectă. Interacțiunea cu Spark SQL este posibilă în diferite moduri, cum ar fi Dataset și DataFrame API. |
| Lansare inițială | Hive a fost lansat pentru prima dată în 2012 | Spark SQL a fost lansat pentru prima dată în 2014 |
| Ultima lansare | Cea mai recentă versiune a Hive este lansată pe 18 noiembrie 2017: versiunea 2.3.2 | Cea mai recentă versiune a Apache Spark SQL este lansată pe 28 februarie 2018: 2.3.0 |
| Licensing | Este versiunea 2 a lui Apache | Deschideți versiunea prin Apache versiunea 2 |
| Limbajul de implementare | Limbajul Java poate fi utilizat în principal pentru a implementa apache Hive | Spark SQL poate fi implementat atât pe Scala, Java, R, cât și pe Python |
| Model de bază de date | Principalul model al bazei de date este RDBMS | Deși Spark SQL este capabil să se integreze cu orice bază de date NoSQL, dar în principal modelul bazei de date este RDBMS |
| Modele de baze de date suplimentare | Modelul suplimentar de bază de date este un depozit de valori cheie care poate lua date sub forma JSON | Magazinul de valori cheie este modelul suplimentar al bazei de date |
| Dezvoltare | Hive a fost dezvoltat inițial de Facebook, dar ulterior a fost donat fundației Apache Software | A fost inițial dezvoltat chiar de Apache Software Foundation |
| Sistem de operare server | Suporta tot sistemul de operare cu un mediu de mașină virtuală Java | Suporta mai multe sisteme de operare, cum ar fi Windows, X, Linux etc. |
| Metode de acces | Acceptă ODBC, JDBC și Thrift | Nu acceptă decât ODBC și JDBC |
| Programare Suport limbaj | Sunt acceptate mai multe limbaje de programare precum C ++, PHP, Java, Python etc. | Mai multe limbaje de programare precum Java, R, Python și Scala sunt acceptate |
| Metode de partiționare | Metoda de ascuțire a datelor este utilizată pentru a stoca date pe diverse noduri | Utilizează Apache Spark Core pentru stocarea datelor pe diverse noduri |
Concluzie - Apache Hive vs Apache Spark SQL
Nu putem spune că Apache Spark SQL este înlocuitor pentru Hive sau vice versa. Doar că Spark SQL poate fi văzut ca fiind o API bazată pe Spark bazată pe dezvoltatori, care are drept scop facilitarea programării. Hive are capacitatea sa specială de comutare frecventă între motoare și astfel este un instrument eficient pentru interogarea seturilor de date mari. Utilizarea și implementarea față de ce să alegeți depinde de obiectivele și cerințele dvs. Atât Apache Hive, cât și Apache Spark SQL sunt jucători în propriul lor câmp. Sper că după ce ai trecut prin post, ai avea o idee suficient de corectă despre nevoia organizației tale. Urmăriți blogul nostru pentru mai multe postări ca acestea și ne asigurăm că furnizăm informații care încurajează afacerea dvs.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Apache Hive vs Apache Spark SQL, 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 -
- Diferențe Java vs Node JS
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 diferențe utile
- Hadoop vs Hive - Aflați cele mai bune diferențe
- 7 lucruri importante de ajutor despre Apache Spark (Ghid)
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 comparații pe care trebuie să le știi!
- Utilizarea funcției ORDER BY în stup