Forskjellen mellom Apache Hive og Apache Spark SQL
Med den enorme økningen i store datateknologier i dag, blir det veldig viktig å bruke det riktige verktøyet for hver prosess. Prosessen kan være noe som inntak av data, databehandling, datainnhenting, datalagring, etc. I dette innlegget skal vi lese om to slike datainnhentingsverktøy, Apache Hive og Apache Spark SQL. Hive er på den ene siden kjent for sin effektive spørringsbehandling ved å bruke SQL-lignende HQL (Hive Query Language) og brukes til data som er lagret i Hadoop Distribuerte filsystem, mens Spark SQL benytter seg av strukturert spørrespråk og sørger for at alle lese- og skriveoperasjoner på nettet blir ivaretatt. Hive har vært kjent for å være komponenten i Big data-økosystemet der gamle kartleggere og reduksjonsapparater er nødvendig for å behandle data fra HDFS, mens Spark SQL er kjent for å være komponenten i Apache Spark API som har gjort behandlingen på Big data-økosystemet mye enklere og reell -tid. En stor misforståelse de fleste av fagfolkene i dag har, er at bikube bare kan brukes med eldre datateknologi og verktøy som PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Dette utsagnet er ikke helt sant, ettersom Hive er kompatibel ikke bare med arven verktøy, men også sammen med gnistbaserte andre komponenter, som Spark Streaming. Tanken bak å bruke dem er å redusere innsatsen og gi bedre ytelse for virksomheten. La oss studere både Apache Hive og Apache Spark SQL i detalj.
Head to head sammenligning mellom Apache Hive vs Apache Spark SQL (Infographics)
Nedenfor er Topp 13-sammenligningen mellom Apache Hive vs Apache Spark SQL
Viktige forskjeller mellom Apache Hive vs Apache Spark SQL
Forskjellene mellom Apache Hive og Apache Spark SQL er diskutert i punktene nevnt nedenfor:
- Hive er kjent for å benytte seg av HQL (Hive Query Language) mens Spark SQL er kjent for å benytte seg av strukturerte spørrespråk for behandling og spørring av data
- Hive gir skjemafleksibilitet, deling og bøtte av tabellene mens Mens Spark SQL utfører SQL-spørring, er det bare mulig å lese data fra eksisterende Hive-installasjon.
- Hive gir tilgangsrettigheter for brukere, roller så vel som grupper, mens Spark SQL ikke har noen mulighet til å gi tilgangsrettigheter til en bruker
- Hive gir mulighet for selektiv replikasjonsfaktor for overflødig lagring av data, mens spark SQL derimot ikke gir noen replikeringsfaktor for lagring av data
- Ettersom JDBC, ODBC og sparsommelige drivere er tilgjengelige i Hive, kan vi bruke dem til å generere resultater, mens vi i tilfelle Apache Spark SQL kan hente resultater i form av datasett og DataFrame APIer hvis Spark SQL kjøres med et annet programmeringsspråk
- Det er flere begrensninger:
- Oppdateringer på radnivå og OLTP-spørring i sanntid er ikke mulig ved hjelp av Apache Hive, mens oppdateringer på radnivå og sanntid online transaksjonsbehandling er mulig å bruke Spark SQL.
- Gir akseptabel høy latenstid for interaktiv datasurfing, mens i Spark SQL er den tilbys latensen opp til minimum for å forbedre ytelsen.
- Hive, som SQL-setninger og spørsmål, støtter UNION-type, mens Spark SQL ikke er i stand til å støtte UNION-typen.
Apache Hive vs Apache Spark SQL-sammenligningstabell
| Grunnlag for sammenligning | Apache Hive | Apache Spark SQL |
| Struktur | Et open source datavarehussystem som er bygget på toppen av Hadoop | Brukes hovedsakelig til strukturert databehandling der mer informasjon blir hentet ved å bruke strukturert spørrespråk. |
| Behandling | Store datasett som er lagret i hadoop-filer analyseres og spørres. Behandlingen utføres hovedsakelig ved bruk av SQL. | Behandlingen av Apache Spark SQL innebærer tunge beregninger som utføres på grunn av hvilken det kreves en riktig optimaliseringsteknikk. Interaksjon med Spark SQL er mulig på forskjellige måter som Dataset og DataFrame API. |
| Første utgivelse | Hive ble først utgitt i 2012 | Spark SQL ble først utgitt i 2014 |
| Siste utgivelse | Den siste versjonen av Hive er utgitt 18. november 2017: utgivelse 2.3.2 | Den siste versjonen av Apache Spark SQL blir utgitt 28. februar 2018: 2.3.0 |
| lisensiering | Det er Apache versjon 2 som er åpen | Åpne hentet gjennom Apache versjon 2 |
| Implementeringsspråk | Java-språk kan primært brukes til å implementere apache Hive | Spark SQL kan implementeres på Scala, Java, R samt Python |
| Databasemodell | Primært er databasemodellen RDBMS | Skjønt Spark SQL er i stand til å integrere med hvilken som helst NoSQL-database, men først og fremst er databasemodellen RDBMS |
| Ytterligere databasemodeller | Ekstra databasemodell er en nøkkelverdi-butikk som kan ta data i form av JSON | Nøkkelverdi-butikk er den ekstra databasemodellen |
| Utvikling | Hive ble opprinnelig utviklet av Facebook, men ble senere donert til Apache Software foundation | Det ble opprinnelig utviklet av Apache Software Foundation selv |
| Serveroperativsystem | Den støtter alle operativsystemer med Java Virtual-maskinmiljø | Den støtter flere operativsystemer som Windows, X, Linux etc. |
| Tilgangsmetoder | Den støtter ODBC, JDBC og Thrift | Den støtter bare ODBC og JDBC |
| Programmering Språkstøtte | Flere programmeringsspråk som C ++, PHP, Java, Python, etc. støttes | Flere programmeringsspråk som Java, R, Python og Scala støttes |
| Partisjonsmetoder | Data-sharding-metode brukes til å lagre data på forskjellige noder | Den bruker Apache Spark Core for lagring av data på forskjellige noder |
Konklusjon - Apache Hive vs Apache Spark SQL
Vi kan ikke si at Apache Spark SQL er erstatning for Hive eller omvendt. Det er bare slik at Spark SQL kan sees på å være et utviklingsvennlig Spark-basert API som har som mål å gjøre programmeringen enklere. Hive har sin spesielle evne til hyppig veksling mellom motorer, og det er et effektivt verktøy for spørring av store datasett. Bruken og implementeringen av hva du skal velge er avhengig av dine mål og krav. De begge Apache Hive og Apache Spark SQL er spillere på sitt eget felt. Jeg håper at etter å ha gått gjennom innlegget, vil du få en god nok ide om organisasjonens behov. Følg bloggen vår for flere innlegg som disse, og vi sørger for å gi informasjon som fremmer din virksomhet.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Apache Hive vs Apache Spark SQL, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Java vs Node JS forskjeller
- Apache Pig vs Apache Hive - Topp 12 nyttige forskjeller
- Hadoop vs Hive - Finn ut de beste forskjellene
- 7 viktige nyttige ting om Apache Spark (guide)
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 sammenligninger du må vite!
- Bruke ORDER BY-funksjon i Hive