Rozdiel medzi Apache Hive a Apache Spark SQL

S obrovským nárastom veľkých dátových technológií je dnes veľmi dôležité používať správny nástroj pre každý proces. Tento proces môže byť čokoľvek, ako je prijímanie údajov, spracovanie údajov, získavanie údajov, ukladanie údajov atď. V tomto príspevku si prečítame dva takéto nástroje na získavanie údajov, Apache Hive a Apache Spark SQL. Hive, na jednej strane, je známy pre svoje efektívne spracovanie dotazov pomocou SQL-like HQL (Hive Query Language) a je používaný pre dáta uložené v Hadoop Distributed File System, zatiaľ čo Spark SQL využíva štruktúrovaný dotazovací jazyk a zabezpečuje všetky starajú sa o online operácie čítania a zápisu. Úľ je známy ako súčasť veľkého dátového ekosystému, kde sú na spracovanie údajov z HDFS potrebné staršie mapovače a reduktory, zatiaľ čo je známe, že Spark SQL je súčasťou API Apache Spark API, vďaka ktorému je spracovanie na veľkom dátovom ekosystéme oveľa jednoduchšie a skutočnejšie. -time. Hlavnou mylnou predstavou, ktorú väčšina odborníkov v súčasnosti má, je, že úľ sa dá použiť iba so staršími technológiami veľkých dát a nástrojmi, ako sú PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Toto tvrdenie nie je úplne pravdivé, pretože Hive je kompatibilný nielen so starými nástrojmi, ale aj s ďalšími komponentmi založenými na technológii Spark, ako je Spark Streaming. Myšlienka ich použitia je znížiť úsilie a priniesť lepšiu produkciu pre podnikanie. Pozrime sa podrobne na Apache Hive a Apache Spark SQL.

Porovnanie medzi hlavami medzi Apache Hive a Apache Spark SQL (infografika)

Nižšie je zoznam najlepších 13 porovnávaní medzi Apache Hive vs Apache Spark SQL

Kľúčové rozdiely medzi Apache Hive a Apache Spark SQL

Rozdiely medzi Apache Hive a Apache Spark SQL sú diskutované v nasledujúcich bodoch:

  1. Je známe, že Hive používa HQL (Hive Query Language), zatiaľ čo Spark SQL je známe, že používa jazyk Structured Query na spracovanie a vyhľadávanie údajov.
  2. Hive poskytuje flexibilitu schémy, rozdeľovanie a ukladanie tabuliek, zatiaľ čo keď Spark SQL vykonáva dotazy SQL, je možné čítať iba údaje z existujúcej inštalácie Hive.
  3. Úľ poskytuje prístupové práva používateľom, rolám aj skupinám, zatiaľ čo program Spark SQL neposkytuje žiadne prostriedky na poskytovanie prístupových práv používateľovi.
  4. Úľ poskytuje možnosť selektívneho replikačného faktora na redundantné ukladanie údajov, zatiaľ čo iskra SQL na druhej strane neposkytuje žiadny replikačný faktor na ukladanie údajov.
  5. Pretože ovládače JDBC, ODBC a Thrift sú dostupné v Hive, môžeme ich použiť na generovanie výsledkov, zatiaľ čo v prípade Apache Spark SQL môžeme načítať výsledky vo forme API Datasets a DataFrame, ak je Spark SQL spustený s iným programovacím jazykom.
  6. Existuje niekoľko obmedzení:
  • Aktualizácie na úrovni riadkov a dotazovanie OLTP v reálnom čase nie je možné pomocou Apache Hive, zatiaľ čo aktualizácie na úrovni riadkov a online spracovanie transakcií v reálnom čase je možné pomocou Spark SQL.
  • Poskytuje prijateľnú vysokú latenciu pre interaktívne prehľadávanie údajov, zatiaľ čo v Spark SQL je latencia poskytnutá na minimum, aby sa zvýšil výkon.
  • Úľ, podobne ako príkazy a dotazy SQL, podporuje typ UNION, zatiaľ čo Spark SQL nie je schopný podporovať typ UNION.

Porovnávacia tabuľka Apache Hive vs Apache Spark SQL

Základ porovnaniaÚľ ApacheApache Spark SQL
štruktúraSystém skladovania údajov s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý je postavený na HadoopPoužíva sa hlavne na spracovanie štruktúrovaných údajov, kde sa ďalšie informácie získavajú pomocou jazyka štruktúrovaného dotazu.
spracovanieVeľké súbory údajov, ktoré sú uložené v súboroch hadoopu, sa analyzujú a spytujú sa. Spracovanie sa vykonáva hlavne pomocou SQL.Spracovávanie Apache Spark SQL zahŕňa náročné výpočty, kvôli ktorým je potrebná správna optimalizačná technika. Interakcia so Spark SQL je možná rôznymi spôsobmi, napríklad Dataset a DataFrame API.
Počiatočné uvoľnenieÚľ bol prvýkrát vydaný v roku 2012Spark SQL bol prvýkrát vydaný v roku 2014
Najnovšie vydanieNajnovšia verzia Úľa je uvedená na trh 18. novembra 2017: vydanie 2.3.2Najnovšia verzia Apache Spark SQL je vydaná 28. februára 2018: 2.3.0
licencovanieJe to Apache verzia 2 s otvoreným zdrojomOtvorený zdroj prostredníctvom Apache verzie 2
Implementačný jazykJazyk Java sa dá primárne použiť na implementáciu apache HiveSpark SQL je možné implementovať na platformách Scala, Java, R a Python
Databázový modelJej databázovým modelom je predovšetkým RDBMSHoci Spark SQL je schopný integrácie s akoukoľvek databázou NoSQL, ale predovšetkým jej databázovým modelom je RDBMS
Ďalšie modely databázyĎalším databázovým modelom je úložisko kľúč - hodnota, ktoré môže prijímať údaje vo forme JSONÚložisko kľúč - hodnota je ďalší databázový model
vývojÚľ bol pôvodne vyvinutý spoločnosťou Facebook, ale neskôr bol venovaný nadácii Apache Software FoundationPôvodne bola vyvinutá samotnou spoločnosťou Apache Software Foundation
Operačný systém serveraPodporuje všetky operačné systémy s prostredím Java Virtual MachinePodporuje niekoľko operačných systémov ako Windows, X, Linux atď.
Metódy prístupuPodporuje ODBC, JDBC a ThriftPodporuje iba ODBC a JDBC
Podpora programovacieho jazykaPodporovaných je niekoľko programovacích jazykov, napríklad C ++, PHP, Java, Python atďPodporovaných je niekoľko programovacích jazykov ako Java, R, Python a Scala
Metódy rozdeleniaMetóda ochrany údajov sa používa na ukladanie údajov do rôznych uzlovVyužíva Apache Spark Core na ukladanie dát na rôzne uzly

Záver - Apache Hive vs Apache Spark SQL

Nemôžeme povedať, že Apache Spark SQL je náhradou za Hive alebo naopak. Je to len to, že Spark SQL možno považovať za vývojárske rozhranie Spark založené na vývojárovi, ktorého cieľom je uľahčiť programovanie. Úľ má svoju osobitnú schopnosť častého prepínania medzi motormi, a preto je účinným nástrojom na vyhľadávanie veľkých množín údajov. Využitie a implementácia toho, čo si vybrať, závisí od vašich cieľov a požiadaviek. Apache Hive a Apache Spark SQL sú hráči vo svojom odbore. Dúfam, že po tom, čo ste prešli postom, by ste získali dosť férovú predstavu o potrebe vašej organizácie. Sledujte náš blog, kde nájdete ďalšie príspevky, ako sú tieto, a my vám poskytneme informácie, ktoré podporujú vaše podnikanie.

Odporúčaný článok

Toto bol sprievodca Apache Hive verzus Apache Spark SQL, ich význam, porovnanie hlava-hlava, kľúčové rozdiely, porovnávacia tabuľka a záver. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -

  1. Rozdiely JS v jazyku Java vs Node
  2. Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 užitočných rozdielov
  3. Hadoop vs Hive - Zistite najlepšie rozdiely
  4. 7 dôležitých užitočných vecí o Apache Spark (Sprievodca)
  5. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 porovnaní, ktoré musíte vedieť!
  6. Použitie funkcie OBJEDNÁVKA POD Úľ

Kategórie:

Veľké dáta