Forskjellen mellom Hive og HUE
Big Data i enkle ord er en kombinasjon av strukturerte og ustrukturerte forretningsdata. Big Data omhandler dagens transaksjonsdata fra virksomheten, som er veldig sammensatte. Big Data er kåret til et av de fineste kunstige intelligensverktøyene rundt det globale markedet siden oppstarten. Big Data hadde imidlertid sine egne begrensninger når det gjelder lagring, størrelse, analyse, søk, deling og presentasjon av data til forretningsbrukere.
En tradisjonell enterprise-tilnærming som består av en server, database og bruker ble lansert av sluttbrukere. Men databaseserveren hadde en flaskehals med å behandle enorme biter med data, under en enkelt prosessor. For å overvinne denne begrensningen har Google introdusert en kartreduseringsalgoritme, som kan behandle dataene blant et sett med distribuerte systemer. Denne algoritmen og Big Data ble senere transformert til et Open Source Java-rammeverk kalt Hadoop av Doug Cutting og hans team. Hadoop distribueres av flere leverandører over hele verden, avhengig av deres forretningsbehov. Denne artikkelen har til hensikt å belyse Big Data-teknologier, nemlig Hive og Hue.
De fleste operasjonene i Hadoop-økosystemet drives via kommandolinjegrensesnitt, men det var ikke noe brukergrensesnitt designet for de første utgivelsene av Hadoop. Hue er et nettbrukergrensesnitt som utfører noen av de vanlige aktivitetene med Hadoop-økosystemet eller Hadoop-baserte rammer. Hue ble lansert og utviklet av en åpen kildekode Hadoop rammeverk kalt Cloudera.
Hive ble lansert av Facebook, i løpet av de første utviklingsstadiene, og senere ble den overtatt av Apache Software Foundation. Dette Apache-prosjektet på Hive har innebygd det i Hadoop Ecosystem. Hive ble designet for å samhandle med data som er lagret i HDFS (Hadoop Distribution File System). Hive ligner på SQL som spørringsspråk. Hive er i utgangspunktet brukt til å spørre og hente dataene fra HDFS. Denne typen spørrespråk ved bruk av Hive er kjent som HiveQL eller HQL.
Sammenligning fra topp til hode mellom Hive vs Hue (Infographics)
Nedenfor er Topp 6-sammenligningen mellom Hive vs HUE
Viktige forskjeller mellom Hive vs Hue
- Hue er et nettbrukergrensesnitt som gir en rekke tjenester på tvers av Cloudera-baserte Hadoop-rammer. Noen av hovedfunksjonene inkluderer HDFS-filleser, Pig-editor, Hive-redigerer, Jobbleser, Hadoop-shell, brukeradministrasjonstillatelser, Impala-redigeringsprogram, Ozzie webgrensesnitt og Hadoop API Access. Men, Hive er et analytisk SQL-spørrespråk som kan spørre eller manipulere dataene som er lagret i en database. Noen av nøkkelfunksjonene i Hive inkluderer Map-Reduce algoritme, OLAP (online analytisk prosessering), lage skjemaer på databaser, utføre DML & DDL-operasjoner som CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP-uttalelser på HDFS.
- Hue gir et brukergrensesnitt på nettet sammen med filstien for å bla gjennom HDFS. Denne nettbaserte brukergrensesnittoppsettingen hjelper brukerne med å bla gjennom filene, lik den for en gjennomsnittlig bruker av Windows som finner filene sine på maskinen sin. Denne tilleggsfunksjonen i Hue hjelper også brukere manuelt å laste opp eller flytte filer over forskjellige kataloger over nettgrensesnittet. Filer lagret på HDFS kan nås ved å bruke filleseralternativet på Hue. Hue kan være et nyttig verktøy for brukere som ikke foretrekker UNIX-kommandolinjegrensesnitt. Men Hive brukes til å lage skjemaer, databaser for å spørre databasen. DML- og DDL-setningene i Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) hjelper brukere med å analysere dataene som er lagret på HDFS i henhold til forretningskrav. Hive kan behandle og laste opp dataene fra tekstfiler manuelt til tabeller manuelt. Men det kan ikke flytte filene over forskjellige kataloger.
- Hue gir et brukergrensesnitt for å spore jobbstatus for kartet redusere jobbene. Disse jobbene kan bla gjennom alternativet for nettleser på nett-brukergrensesnittet. Jobbstatus på fargetone er representert i form av fargekoding (rød, grønn, gul og svart). Grønn-vellykkede fullførte jobber, gul - for øyeblikket kjører jobber, rød - mislykkede jobber og svart - jobber forlatt av brukeren manuelt. Men Hive bruker derimot Map-Reduce algoritme til å behandle dataene som er lagret på HDFS. Hive kan betjenes enten ved hjelp av kommandolinjegrensesnitt eller webredaktører som Hue. Hive brukes vanligvis til å analysere komplekse ustrukturerte data. Denne typen analytiske operasjoner utført ved bruk av Hive er planlagt som Map Reduce jobber i Hadoop økosystem.
- Hue gir et nettbrukergrensesnitt til programmeringsspråk som Hive, som kan være et nyttig verktøy for brukere å unngå syntaksfeil når de utfører spørsmål. Hue returnerer også resultatsettet og logger etter vellykket utførelse av spørringen. Hue gir også brukere muligheten til å analysere dataene i form av diagrammer (kakediagram og stolpediagrammer). Hive-redaktør kan nås via spørreredigeringsalternativet på Hue. Men Hive uten fargetone kan ikke nås via en nettredigerer. Visualiseringer kan ikke opprettes ved hjelp av Hive. Hive viser kun resultatsettet på ledetekstenivå.
- Hue lar brukere opprette og konfigurere filtillatelser på HDFS. Filtillatelser og brukerroller kan nås via et sikkerhetsalternativ som er oppført i nettleseren. Hue gir brukere muligheten til å spore opp Ozzie-arbeidsflyt for å behandle jobbene som er planlagt i jobbsøkeren. Hue lar også brukere bla gjennom og få tilgang til tabeller og databaser via metastore manager og databaseredaktører. Men Hive har sikret seg med Kerberos 2.0-godkjenning sammen med Hadoop Cluster. Arbeidsflytene som er planlagt ved bruk av Ozzie, kan ikke spores ved hjelp av Hive. Alle dataene som er lagret i form av skjemaer og databaser, kan også vises ved hjelp av HiveQL eller Hive.
Sammenligningstabel Hive vs Hue
Følgende er sammenligningstabellen mellom Hive og Hue er som følger
| Grunnlag for sammenligning |
HIVE |
HUE |
| Oppfinner / oppfinnelse | Hive ble lansert av Apache Software Foundation. | Hue ble lansert av Cloudera. |
| Omfang / betydning | Hive eller HiveQL er et analytisk spørrespråk som brukes til å behandle og hente data fra et datavarehus. | Hue er et nettbruksgrensesnitt som gjør det mulig for brukerne å samhandle med Hadoop-økosystemet. |
| Installasjon / konfigurasjon | Hive kan installeres eller konfigureres ved hjelp av kommandolinjegrensesnittet til et Hadoop økosystem. | Hue kan bare installeres eller konfigureres ved hjelp av en nettleser. |
| funksjonalitet | Hive bruker kartreduserende algoritme for å behandle og analysere dataene. | Hue gir Web UI-editor for tilgang til Hive og andre programmeringsspråk. |
| Gjennomføring | Hive implementeres og åpnes ved hjelp av et kommandolinjegrensesnitt eller et webgrensesnitt på nettet. | Hue implementeres i en nettleser for å få tilgang til flere programmer installert på Cloudera. |
| avhengighet | Hive kan være innebygd på tvers av flere Hadoop Frameworks. | Hue er bare tilgjengelig på Cloudera Based Hadoop Framework. |
Konklusjon - Hive vs fargetone
Avslutningsvis har vi dekket introduksjonen, viktige forskjeller og få sammenligninger av big data-teknologiene Hive & Hue. Vi har også sett noen av likhetene i Hive, som også er til stede i SQL-spørrespråk. Hue er en one-stop web UI-applikasjon som har alle tjenestene i Hadoop big data-økosystem. Hive og Hue kan begge brukes og konfigureres i Hadoop-baserte rammer, avhengig av sluttbrukerens krav. Det er mye informasjon tilgjengelig over nettet sammen med forhåndskonfigurerte virtuelle Hadoop-maskiner for å få en kort ide om Hive & Hue-implementering. Både Hive og Hue har en nøkkelrolle å spille i dagens Big Data-analyse.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Hive vs Hue, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, viktige forskjeller, sammenligningstabellen og konklusjonen. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Apache Pig vs Apache Hive - Topp 12 nyttige forskjeller
- Hadoop vs Hive - Finn ut de beste forskjellene
- Topp 12 sammenligning av Apache Hive vs Apache HBase (Infographics)