Razlika med Apache Hive in Apache Spark SQL
Danes se z velikim porastom tehnologij velikih podatkov povečuje uporaba pravega orodja za vsak postopek. Postopek je lahko karkoli, kot je zaužitje podatkov, obdelava podatkov, iskanje podatkov, shranjevanje podatkov itd. V tej objavi bomo prebrali približno dva taka orodja za iskanje podatkov, Apache Hive in Apache Spark SQL. Hive je na eni strani znan po učinkoviti obdelavi poizvedb, saj uporablja SQL podoben HQL (Hive Query Language) in se uporablja za podatke, shranjene v distribucijskem datotečnem sistemu Hadoop, medtem ko Spark SQL uporablja strukturiran jezik poizvedb in poskrbi, da so vsi za branje in pisanje spletnih operacij je poskrbljeno. Za panj je bilo znano, da je sestavni del velikega podatkovnega ekosistema, kjer so za obdelavo podatkov iz HDFS potrebni zapuščeni zemljevidniki in reduktorji, medtem ko je Spark SQL sestavni del API Apache Spark, ki je obdelavo v velikem ekosistemu podatkov naredil veliko lažje in resnično -čas. Glavna napačna predpostavka, ki jo ima večina strokovnjakov danes, je, da se panj lahko uporablja samo s starejšimi tehnologijami velikih podatkov in orodji, kot so PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Ta izjava ni povsem resnična, saj je Hive združljiv ne samo s starejšimi orodji, ampak tudi z drugimi komponentami, ki temeljijo na Sparku, kot je Spark Streaming. Ideja za njihovo uporabo je zmanjšati trud in prinesti boljše rezultate za podjetja. Spoznajmo podrobno o Apache Hive in Apache Spark SQL.
Natančna primerjava med Apache Hive proti Apache Spark SQL (Infographics)
Spodaj je zgornjih 13 primerjav med Apache Hive in Apache Spark SQL
Ključne razlike med Apache Hive proti Apache Spark SQL
Razlike med Apache Hive in Apache Spark SQL so obravnavane v točkah, omenjenih spodaj:
- Znano je, da Hive uporablja HQL (jezik poizvedbe pive), medtem ko je Spark SQL znan za strukturirani jezik poizvedb za obdelavo in poizvedovanje podatkov
- Hive zagotavlja fleksibilnost sheme, razvrščanje in združevanje tabel, medtem ko, ko Spark SQL izvaja SQL poizvedbe, je mogoče brati podatke samo iz obstoječe namestitve Hive.
- Hive zagotavlja pravice dostopa za uporabnike, vloge in skupine, medtem ko Spark SQL ne ponuja nobenega objekta za zagotavljanje pravic dostopa do uporabnika.
- Hive zagotavlja objekt selektivnega faktorja podvajanja za odvečno shranjevanje podatkov, medtem ko iskrivi SQL po drugi strani ne zagotavlja faktorja podvajanja za shranjevanje podatkov
- Ker so gonilniki JDBC, ODBC in ekonomičnosti na voljo v Hiveju, jih lahko uporabimo za ustvarjanje rezultatov, medtem ko lahko v primeru Apache Spark SQL rezultate pridobimo v obliki nabora podatkov in API-jev DataFrame, če se Spark SQL izvaja z drugim programskim jezikom
- Obstaja več omejitev:
- Posodobitve na ravni vrstic in poizvedbe po OLTP v realnem času niso možne s pomočjo Apache Hive, medtem ko so posodobitve na ravni vrstic in spletna obdelava transakcij v realnem času možne s Spark SQL.
- Omogoča sprejemljivo visoko zakasnitev za interaktivno brskanje po podatkih, medtem ko je v Spark SQL zagotovljena zakasnitev minimalna za povečanje učinkovitosti.
- Panj, tako kot stavki in poizvedbe SQL, podpira tip UNION, medtem ko Spark SQL ne more podpirati tipa UNION.
Apache Hive vs Apache Spark SQL primerjalna tabela
| Osnove primerjave | Apache panj | Apache Spark SQL |
| Struktura | Odprtokodni sistem za shranjevanje podatkov, ki je zgrajen na vrhu Hadoopa | Večinoma se uporablja za strukturirano obdelavo podatkov, pri kateri se pridobi več informacij z uporabo strukturiranega jezika poizvedb. |
| Obravnavati | Velike zbirke podatkov, ki so shranjene v datotekah hadoop, se analizirajo in poizvedujejo. Obdelava se izvaja v glavnem s pomočjo SQL. | Obdelava Apache Spark SQL vključuje obsežne izračune, zaradi katerih je potrebna pravilna tehnika optimizacije. Interakcija s Spark SQL je možna na različne načine, kot sta Dataset in DataFrame API. |
| Začetna sprostitev | Hive je prvič izšel leta 2012 | Spark SQL je bil prvič izdan leta 2014 |
| Zadnja izdaja | Najnovejša različica Hive je objavljena 18. novembra 2017: izdaja 2.3.2 | Najnovejša različica Apache Spark SQL je objavljena 28. februarja 2018: 2.3.0 |
| Licenciranje | To je Apache različice 2 z odprtimi viri | Odprto s pomočjo Apache različice 2 |
| Izvedbeni jezik | Java jezik se v prvi vrsti lahko uporablja za izvajanje apache Hive | Spark SQL je mogoče implementirati v Scala, Java, R kot tudi Python |
| Model baze podatkov | V prvi vrsti je njen model baze podatkov RDBMS | Spark SQL se sicer lahko integrira s katero koli bazo podatkov NoSQL, predvsem pa je njegov model baze podatkov RDBMS |
| Dodatni modeli podatkovnih baz | Dodatni model baze podatkov je trgovina s ključnimi vrednostmi, ki lahko sprejme podatke v obliki JSON | Trgovina s ključnimi vrednostmi je dodatni model baze podatkov |
| Razvoj | Hive je sprva razvil Facebook, kasneje pa ga je podaril fundaciji Apache Software | Prvotno jo je razvila Apache Software Foundation sama |
| Strežniški operacijski sistem | Podpira ves operacijski sistem z okoljem Java Virtual machine | Podpira več operacijskih sistemov, kot so Windows, X, Linux itd. |
| Načini dostopa | Podpira ODBC, JDBC in Thrift | Podpira le ODBC in JDBC |
| Jezikovna podpora za programiranje | Podprtih je več programskih jezikov, kot so C ++, PHP, Java, Python itd | Podprto je več programskih jezikov, kot so Java, R, Python in Scala |
| Načini razdelitve | Metoda strjevanja podatkov se uporablja za shranjevanje podatkov na različnih vozliščih | Apache Spark Core uporablja za shranjevanje podatkov v različnih vozliščih |
Zaključek - Apache Hive proti Apache Spark SQL
Ne moremo reči, da je Apache Spark SQL nadomestek za Hive ali obratno. Samo za Spark SQL velja, da je za uporabnike prijazen API na osnovi Spark, katerega cilj je olajšati programiranje. Hive ima svojo posebno sposobnost pogostega preklapljanja med motorji, zato je učinkovito orodje za poizvedovanje o velikih zbirkah podatkov. Uporaba in izvedba tega, kaj izbrati, sta odvisna od vaših ciljev in zahtev. Tako Apache Hive kot Apache Spark SQL sta igralca na svojem področju. Upam, da boste potem, ko boste šli skozi delovno mesto, dobili dovolj pošteno predstavo o potrebah vaše organizacije. Spremljajte naš blog za več takšnih objav in poskrbimo, da bomo zagotovili informacije, ki pospešujejo vaše podjetje.
Priporočeni članek
To je vodnik za Apache Hive vs Apache Spark SQL, njihov pomen, primerjava med glavo, ključne razlike, primerjalno tabelo in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Razlike med Java in Node JS
- Apache Pig vs Apache Pive - Top 12 uporabnih razlik
- Hadoop vs Hive - odkrijte najboljše razlike
- 7 pomembnih koristnih stvari o Apache Spark (vodnik)
- Apache Hadoop in Apache Spark | Top 10 primerjav, ki jih moraš vedeti!
- Uporaba ORDER BY Function v panju