Forskjellen mellom Apache Pig og Apache Hive
Apache Pig-historien begynner i 2006 da forskeren som Yahoo slet med MapReduce Java-koder. Det var vanskelig å gjenbruke og vedlikeholde kode for sammenstilling. Samtidig observerte de at MapReduce-brukere ikke var komfortable med deklarative språk som SQL. De begynte å jobbe med nytt språk som skulle passe på en søt flekk mellom den deklarative stilen til SQL, lavt nivå og prosedyremessig stil i MapReduce. Dette resulterte i at Pig ble født og den første utgivelsen av Pig kom i september 2008 og innen utgangen av 2009 var omtrent halvparten av jobbene hos Yahoo Pig jobber.
Apache Hive-historien begynner i 2007 når ikke-Java-programmerer må slite mens de bruker Hadoop MapReduce. IT-profesjonell fra databasebakgrunn hadde utfordringer med å jobbe med Hadoop Cluster. Opprinnelig kom forskere, som jobber på Facebook, opp med Hive-språket. Dette språket var veldig likt SQL-språket. Så språk ble kalt Hive Query Language (HQL) og senere blir det prosjekt med åpen kildekode Apache Community. Etter å ha blitt prosjekt for Apache Community var det en stor utvikling i Apache Hive. Facebook var det første selskapet som kom med Apache Hive.
La meg forklare om Apache Pig vs Apache Hive i flere detaljer.
Vi presenterer Apache Pig vs Apache Hive
Apache Pig er en plattform for å analysere store datasett som består av et høyt nivå språk for å uttrykke dataanalyseprogrammer, kombinert med infrastruktur for evaluering av disse programmene. Apache er åpen kildekode-prosjekt for Apache Community. Apache Pig gir et enkelt språk kalt Pig Latin, for spørsmål og datamanipulering.
Gris blir brukt av selskaper som Yahoo, Google og Microsoft for å samle enorme mengder datasett i form av klikkstrømmer, søkelogger og webcrawl.
- Apache Pig tilbyr nestede datatyper som kart, tuples og vesker
- Apache Pig følger flere tilnærmingsmetoder for å unngå flere skanninger av datasettene.
- Programmerere kjent med skriptspråk foretrekker Apache Pig
- Gris er enkelt hvis du er godt klar over SQL
- Ingen grunn til å lage skjema for å jobbe med Apache Pig
- Pig gir også støtte til store dataoperasjoner som bestilling, filtre og sammenføyninger
- Apache Pig framework oversetter Pig Latin til sekvenser av MapReduce-programmer
Apache Hive datavarehusprogramvare letter lesing, skriving og administrasjon av store datasett som er bosatt i distribuert lagring ved bruk av SQL. Apache Hive er et Apache-åpen kildekode-prosjekt bygget oppå Hadoop for spørring, oppsummering og analyse av store datasett ved bruk av et SQL-lignende grensesnitt. Apache hive gir det SQL-lignende språket kalt HiveQL, som transparent konverterer spørsmål til MapReduce for utførelse på store datasett som er lagret i Hadoop Distribuert File System (HDFS).
- Apache Hive er et datavarehusinfrastruktur.
- Apache Hive er et ETL-verktøy (Extract-Transformation-Loading)
- Apache-bikube ligner på SQL
- Apache Hive muliggjør tilpassede kartleggere og reduksjonsmaskiner
- Apache Hive øker fleksibiliteten for skjemadesignet ved bruk av dataserialisering og deserialisering
- Apache-bikube er et analytisk verktøy
Sammenligning fra topp til hodet mellom Apache Pig vs Apache Hive (Infographics):
Viktige forskjeller mellom Apache Pig vs Apache Hive:
- Apache Pig sammenligner raskere Apache Hive
- Apache Pig og Apache Hive går begge på toppen av Hadoop MapReduce
- Apache Pig er best for strukturerte og semistrukturerte, mens Apache Hive er best for strukturerte data
- Apache Pig er et prosedyrespråk mens Apache Hive er et deklarativt språk
- Apache Pig støtter cogroup-funksjon for ytre sammenføyninger mens Apache Hive ikke støtter
- Apache Pig har ikke en forhåndsdefinert database for å lagre tabell / skjema mens Apache Hive har forhåndsdefinerte tabeller / skjema og lagrer informasjonen i en database.
- Apache Pig er også egnet for kompleks og nestet datastruktur, mens Apache Hive er mindre egnet for komplekse data
- Forskere og programmerere bruker Apache-svin, mens Data Analysts bruker Apache Hive
Når du skal bruke Apache Pig:
- Når du er programmerer og kjenner skriptspråk
- Når du ikke vil lage skjema mens du laster
- ETL-krav
- Når du jobber på klientsiden av Hadoop-klyngen
- Når du jobber med Avro Hadoop filformat
Når du skal bruke Apache Hive:
- Krav til datalagring
- Analytiske spørringer om historiske data
- Dataanalyse som er kjent med SQL
- Mens jeg jobber med strukturerte data
- Av dataanalytikere
- Å visualisere og lage rapporter
Apache Pig vs Apache Hive Sammenligningstabel
Jeg diskuterer store gjenstander og skiller mellom Apache Pig og Apache Hive.
| Apache Pig | Apache Hive | |
| Databehandling | Apache Pig er datastrømsspråk på høyt nivå | Apache Hive brukes til batchbehandling, dvs. Online Analytical Processing (OLAP) |
| Behandler hastighet | Apache Pig har høyere latenstid på grunn av å utføre MapReduce-jobb i bakgrunnen | Apache Hive har også høyere latenstid på grunn av å utføre MapReduce-jobb i bakgrunnen |
| Kompatibilitet med Hadoop | Apache Pig kjører på toppen av MapReduce | Apache Hive kjører også på toppen av MapReduce |
| Definisjon | Apache Pig er åpen kildekode, datastrømningssystem på høyt nivå som gjengir deg en enkel språkplattform riktig kjent som Pig Latin som kan brukes til å manipulere data og spørsmål. | Apache Hive er åpen kildekode og ligner på SQL brukt for analytiske spørringer |
| Brukt språk | Apache Pig bruker prosedyres datastrømsspråk kalt Pig Latin | Apache Hive bruker et deklarativt språk kalt HiveQL |
| skjema | Apache Pig har ikke et konsept av skjema. Du kan lagre data i et alias. | Apache-bikube støtter skjema for å sette inn data i tabeller |
| Nettgrensesnitt | Apache Pig støtter ikke webgrensesnitt | Apache Hive støtter nettgrensesnitt |
| operasjoner | Apache Pig brukes til strukturerte og semistrukturerte data | Apache Hive brukes til strukturerte data. |
| Brukers spesifikasjon | Apache Pig brukes av forskere og programmerere | Apache Hive brukes av Data Analyst |
| Jobber på | Apache Pig opererer på klientsiden av klyngen | Apache-bikube Opererer på serversiden av klyngen |
| Partisjonsmetoder | Det er ingen konsept om Partisjon i Apache Pig | Apache Hive støtter Sharding-funksjoner |
| Filformat | Apache Pig Støtter Avro-filformat | Apache-bikube støtter ikke Avro-format, men kan støtte bruk av “org.apache.hadoop.hive.serde2.avro” |
| JDBC / ODBC | Apache Pig støtter ikke | Apache bikube støtter men begrenset |
| debugging | Det er enkelt å feilsøke svineskript | Vi kan feilsøke, men det er litt sammensatt |
Konklusjon -Mellom Apache Pig vs Apache Hive:
Apache Pig og Apache Hive, begge brukes ofte i Hadoop-klyngen. Både Apache Pig og Apache Hive er et kraftig verktøy for dataanalyse og ETL. Apache Pig og Apache Hive brukes mest i produksjonsmiljøet. En bruker må velge et verktøy basert på datatyper og forventet output. Begge verktøyene gir en unik måte å analysere Big Data på Hadoop-klyngen. Basert på diskusjonen ovenfor kan brukeren velge mellom Apache Pig og Apache Hive for deres behov.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Apache Pig vs Apache Hive, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Hadoop utviklerintervju Spørsmål
- Hadoop vs Hive
- Hvordan knekke Hadoop-utviklerintervjuet?
- Apache Hive vs Apache HBase
- Apache Hadoop vs Apache Spark