Forskellen mellem Apache Hive og Apache Spark SQL

Med den enorme mængde stigning i big datateknologier i dag, bliver det meget vigtigt at bruge det rigtige værktøj til enhver proces. Processen kan være ligesom indtagelse af data, databehandling, dataindhentning, datalagring osv. I dette indlæg skal vi læse om to sådanne værktøjer til dataindsamling, Apache Hive og Apache Spark SQL. Hive er på den ene side kendt for sin effektive forespørgsel ved hjælp af SQL-lignende HQL (Hive Query Language) og bruges til data, der er gemt i Hadoop Distribueret filsystem, mens Spark SQL bruger det strukturerede forespørgselssprog og sørger for, at alle læsning og skrivning af online operationer er taget hånd om. Hive har været kendt for at være komponenten i Big data-økosystem, hvor det er nødvendigt med gamle kortlæggere og reduktionsmaskiner for at behandle data fra HDFS, hvorimod Spark SQL er kendt for at være komponenten i Apache Spark API, der har gjort behandling på Big data-økosystem meget lettere og reel -tid. En stor misforståelse, som de fleste af de professionelle i dag har, er, at bikub kun kan bruges med ældre big data-teknologi og værktøjer som PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Denne erklæring er ikke helt sand, da Hive er kompatibel ikke kun med de ældre værktøjer, men også sammen med gnistbaserede andre komponenter, som f.eks. Spark Streaming. Tanken bag at bruge dem er at reducere indsatsen og skabe bedre output for virksomheden. Lad os studere både Apache Hive og Apache Spark SQL i detaljer.

Head to head sammenligning mellem Apache Hive vs Apache Spark SQL (Infographics)

Nedenfor er Top 13-sammenligningen mellem Apache Hive vs Apache Spark SQL

Vigtige forskelle mellem Apache Hive vs Apache Spark SQL

Forskellene mellem Apache Hive og Apache Spark SQL diskuteres i nedenstående punkter:

  1. Hive er kendt for at gøre brug af HQL (Hive Query Language), mens Spark SQL er kendt for at gøre brug af strukturerede Query-sprog til behandling og forespørgsel om data
  2. Hive giver skemafleksibilitet, portionering og spænding af tabellerne, mens Eftersom Spark SQL udfører SQL-forespørgsler, er det kun muligt at læse data fra eksisterende Hive-installation.
  3. Hive giver adgangsrettigheder for brugere, roller såvel som grupper, mens Spark SQL ikke leverer nogen mulighed for at give adgangsrettigheder til en bruger
  4. Hive giver mulighed for selektiv replikationsfaktor til overflødig lagring af data, mens gnist SQL på den anden side ikke giver nogen replikeringsfaktor til lagring af data
  5. Da JDBC, ODBC og sparsommelige drivere er tilgængelige i Hive, kan vi bruge dem til at generere resultater, mens vi i tilfælde af Apache Spark SQL kan hente resultater i form af datasæt og DataFrame API'er, hvis Spark SQL køres med et andet programmeringssprog
  6. Der er flere begrænsninger:
  • Opdateringer på række niveau og OLT-forespørgsel i realtid er ikke muligt ved hjælp af Apache Hive, hvorimod opdateringer på rækkeniveau og realtid online transaktionsbehandling er mulig ved hjælp af Spark SQL.
  • Tilvejebringer acceptabel høj latenstid for interaktiv dataforing, mens den givne latenstid i Spark SQL er op til minimumet for at forbedre ydelsen.
  • Hive understøtter ligesom SQL-udsagn og forespørgsler UNION-type, mens Spark SQL ikke er i stand til at understøtte UNION-typen.

Apache Hive vs Apache Spark SQL-sammenligningstabel

Grundlag for sammenligningApache HiveApache Spark SQL
StrukturEt open source datalagringssystem, der er bygget oven på HadoopBruges hovedsageligt til struktureret databehandling, hvor mere information hentes ved hjælp af struktureret forespørgselssprog.
ForarbejdningStore datasæt, der er gemt i hadoop-filer, analyseres og forespørges. Behandlingen udføres hovedsageligt ved hjælp af SQL.Behandlingen af ​​Apache Spark SQL involverer tunge beregninger, der udføres, på grund af hvilken der kræves en rigtig optimeringsteknik. Interaktion med Spark SQL er mulig på forskellige måder såsom Dataset og DataFrame API.
Første udgivelseHive blev første gang frigivet i 2012Spark SQL blev første gang frigivet i 2014
Seneste udgivelseDen seneste version af Hive frigives den 18. november 2017: release 2.3.2Den seneste version af Apache Spark SQL frigives den 28. februar 2018: 2.3.0
LicensingDet er Apache version 2 åben sourcedÅben fremskaffet gennem Apache version 2
ImplementeringssprogJava-sprog kan primært bruges til at implementere apache HiveSpark SQL kan implementeres på Scala, Java, R samt Python
DatabasemodelPrimært er dens databasemodel RDBMSSelvom Spark SQL er i stand til at integrere med enhver NoSQL-database, men primært er dens databasemodel RDBMS
Yderligere databasemodellerYderligere databasemodel er en nøgleværdielager, der kan tage data i form af JSONKey-værdi butik er den ekstra databasemodel
UdviklingHive blev oprindeligt udviklet af Facebook, men senere doneret til Apache Software foundationDet blev oprindeligt udviklet af Apache Software Foundation selv
Server OperativsystemDet understøtter alle operativsystemer med et Java Virtual machine-miljøDet understøtter flere operativsystemer som Windows, X, Linux osv.
AdgangsmetoderDet understøtter ODBC, JDBC og ThriftDet understøtter kun ODBC og JDBC
Programmering af sprogstøtteFlere programmeringssprog som C ++, PHP, Java, Python osv. UnderstøttesFlere programmeringssprog som Java, R, Python og Scala understøttes
OpdelingsmetoderData-afskærmningsmetode bruges til at gemme data på forskellige noderDet gør brug af Apache Spark Core til lagring af data på forskellige noder

Konklusion - Apache Hive vs Apache Spark SQL

Vi kan ikke sige, at Apache Spark SQL er erstatning for Hive eller vice versa. Det er bare det, at Spark SQL kan ses som et udviklingsvenligt Spark-baseret API, der har til formål at gøre programmeringen lettere. Hive har sin specielle evne til hyppig skifte mellem motorer, og det er også et effektivt værktøj til forespørgsel om store datasæt. Brug og implementering af, hvad du skal vælge, afhænger af dine mål og krav. De begge Apache Hive og Apache Spark SQL er spillere inden for deres eget felt. Jeg håber, at du efter at have gennemgået stillingen, får en god nok idé om din organisations behov. Følg vores blog for flere indlæg som disse, og vi sørger for at give oplysninger, der fremmer din virksomhed.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Apache Hive vs Apache Spark SQL, deres betydning, sammenligning af hoved til hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. Java vs Node JS forskelle
  2. Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 nyttige forskelle
  3. Hadoop vs Hive - Find ud af de bedste forskelle
  4. 7 Vigtige nyttige ting ved Apache Spark (guide)
  5. Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 sammenligninger, du skal vide!
  6. Brug af ORDER BY-funktion i Hive

Kategori:

Big Data