Forskellen mellem Hive og HUE
Big Data i enkle termer er en kombination af strukturerede og ustrukturerede forretningsdata. Big Data beskæftiger sig med de aktuelle daglige transaktionsdata for virksomheden, som er meget kompleks. Big Data er kåret som et af de fineste kunstige intelligensværktøjer rundt om på det globale marked siden starten. Big Data havde imidlertid sine egne begrænsninger med hensyn til opbevaring, størrelse, analyse, søgning, deling og præsentation af data til forretningsbrugere.
En traditionel virksomhedsmetode, der består af en server, database og bruger, blev lanceret af slutbrugere. Men databaseserveren havde en flaskehals med behandling af enorme bunker med data under en enkelt processor. For at overvinde denne begrænsning har Google introduceret en kortreducerende algoritme, der kan behandle dataene i et sæt distribuerede systemer. Denne algoritme og Big Data blev senere omdannet til en Open Source Java-ramme kaldet Hadoop af Doug Cutting og hans team. Hadoop distribueres af flere leverandører over hele kloden, afhængigt af deres forretningsbehov. Denne artikel har til hensigt at kaste lys over Big Data-teknologier, nemlig Hive og Hue.
De fleste af operationerne i Hadoop-økosystemet betjenes via kommandolinjegrænseflade, men der var ikke nogen brugergrænseflade designet under de første udgivelser af Hadoop. Hue er en internetbrugergrænseflade, der udfører nogle af de fælles aktiviteter med Hadoop-økosystemet eller Hadoop-baserede rammer. Nuance blev lanceret og udviklet af en open source Hadoop ramme kaldet Cloudera.
Hive blev lanceret af Facebook i de indledende udviklingsstadier og senere blev det overtaget af Apache Software Foundation. Dette Apache-projekt på Hive har indlejret det i Hadoop-økosystemet. Hive var designet til at interagere med data, der er gemt i HDFS (Hadoop Distribution File System). Hive ligner SQL som forespørgselssprog. Hive bruges dybest set til at spørge og hente dataene fra HDFS. Denne form for forespørgsel ved hjælp af Hive kaldes HiveQL eller HQL.
Sammenligning fra hoved til hoved mellem Hive vs Hue (Infografik)
Nedenfor er Top 6 sammenligningen mellem Hive vs HUE
De vigtigste forskelle mellem Hive vs Hue
- Hue er en internetbrugergrænseflade, der leverer et antal tjenester på tværs af Cloudera-baserede Hadoop-rammer. Nogle af nøglefunktionerne inkluderer HDFS-filbrowser, Svineditor, Hive-editor, Jobbrowser, Hadoop-shell, brugeradministrationstilladelser, Impala-editor, Ozzie-webgrænseflade og Hadoop API Access. Men Hive er et analytisk SQL-forespørgselssprog, der kan forespørge eller manipulere de data, der er gemt i en database. Nogle af nøglefunktionerne i Hive inkluderer Map-Reduce-algoritme, OLAP (online analytisk behandling), oprettelse af skemaer på databaser, udførelse af DML- og DDL-operationer som CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP-erklæringer på HDFS.
- Hue giver en internetbrugergrænseflade sammen med filstien for at gennemse HDFS. Dette web UI-layout hjælper brugerne med at gennemse filer, svarende til det for en gennemsnitlig Windows-bruger, der lokaliserer sine filer på sin maskine. Denne ekstra funktion i Hue hjælper også brugere manuelt med at uploade eller flytte filer på tværs af forskellige mapper over web-UI. Filer, der er gemt på HDFS, kan fås ved hjælp af valg af filbrowser på Hue. Nuance kan være et praktisk værktøj for brugere, der ikke foretrækker UNIX-kommandolinjegrænseflade. Men Hive bruges til at oprette skemaer, databaser til forespørgsel om databasen. DML- og DDL-sætningerne i Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) hjælper brugere med at analysere de data, der er gemt på HDFS som pr. Forretningskrav. Hive kan manuelt behandle og uploade dataene fra tekstfiler til tabeller. Men det kan ikke flytte filerne på tværs af forskellige mapper.
- Hue giver en brugergrænseflade til at spore jobstatus for kortet reducere job. Disse job kan gennemses via jobbrowserindstillingen på webgrænsefladen. Jobstatus på farvetone er repræsenteret i form af farvekodning (rød, grøn, gul og sort). Grøn-Succesfulde afsluttede job, Gul - I øjeblikket kører job, Rød - mislykkede job og Sort - Jobs forladt af brugeren manuelt. Men Hive bruger på den anden side Map-Reduce-algoritmen til at behandle de data, der er gemt på HDFS. Hive kan betjenes enten ved hjælp af kommandolinjegrænseflade eller webredaktører som Hue. Hive bruges normalt til at analysere komplekse ustrukturerede data. Denne type analytiske operationer, der udføres ved hjælp af Hive, er planlagt som Map Reduce-job i Hadoop-økosystemet.
- Hue giver en internetbrugergrænseflade til programmeringssprog som Hive, som kan være et praktisk værktøj for brugere til at undgå syntaksfejl, mens de udfører forespørgsler. Hue returnerer også resultatsættet og logger efter den vellykkede udførelse af forespørgsel. Hue giver også brugere mulighed for at analysere dataene i form af diagrammer (cirkel- og søjlediagrammer). Hive-editor kan fås via mulighed for forespørgselsredaktører på Hue. Men Hive uden farvetone kan ikke fås via en webredigerer. Visualiseringer kan ikke oprettes ved hjælp af Hive. Hive viser kun resultatsættet på kommandoprompteniveau.
- Hue giver brugerne mulighed for at oprette og konfigurere filtilladelser på HDFS. Filtilladelser og brugerroller kan fås via en sikkerhedsindstilling, der er angivet i browseren. Hue giver brugerne mulighed for at spore Ozzie-arbejdsgange til at behandle de job, der er planlagt i jobbrowser. Hue giver også brugere mulighed for at gennemse og få adgang til tabeller og databaser via metastore manager og databaseditorer. Men Hive har sikret sig med Kerberos 2.0-godkendelse sammen med Hadoop Cluster. Arbejdsgange, der er planlagt ved hjælp af Ozzie, kan ikke spores ved hjælp af Hive. Alle data, der er gemt i form af skemaer og databaser, kan også ses ved hjælp af HiveQL eller Hive.
Sammenligningstabel Hive vs Hue
Følgende er sammenligningstabellen mellem Hive og nuance er som følger
| Grundlag for sammenligning |
HIVE |
HUE |
| Opfinder / opfindelse | Hive blev lanceret af Apache Software Foundation. | Nuance blev lanceret af Cloudera. |
| Omfang / betydning | Hive eller HiveQL er et analytisk forespørgselssprog, der bruges til at behandle og hente data fra et datavarehus. | Hue er en web-brugergrænseflade, der letter brugerne til at interagere med Hadoop-økosystemet. |
| Installation / konfiguration | Hive kan installeres eller konfigureres ved hjælp af kommandolinjegrænseflade i et Hadoop økosystem. | Nuance kan kun installeres eller konfigureres ved hjælp af en webbrowser. |
| Funktionalitet | Hive bruger kortreducerende algoritme til at behandle og analysere dataene. | Hue giver Web UI-editor til adgang til Hive og andre programmeringssprog. |
| Implementering | Hive implementeres og åbnes ved hjælp af en kommandolinjegrænseflade eller et web-UI-interface. | Nuance implementeres i en webbrowser for at få adgang til flere programmer, der er installeret på Cloudera. |
| Afhængighed | Hive kan indlejres på tværs af flere Hadoop-rammer. | Nuance er kun tilgængelig på Cloudera Based Hadoop Framework. |
Konklusion - Hive vs nuance
Afslutningsvis har vi dækket introduktionen, centrale forskelle og få sammenligninger af big data-teknologier Hive & Hue. Vi har også set nogle af lighederne i Hive, som også findes i SQL-forespørgselssprog. Hue er et one-stop-web-UI-program, der har alle tjenester på tværs af Hadoop big data-økosystem. Hive og Hue kan begge bruges og konfigureres i de Hadoop-baserede rammer afhængigt af slutbrugerens krav. Der er en masse information tilgængelig på nettet sammen med forudkonfigurerede virtuelle Hadoop-maskiner for at få en kort idé om Hive & Hue-implementering. Både Hive og Hue har en nøglerolle at spille i moderne Big Data-analyse.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Hive vs Hue, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 nyttige forskelle
- Hadoop vs Hive - Find ud af de bedste forskelle
- Top 12 sammenligning af Apache Hive vs Apache HBase (Infographics)