Ero Apache Hive: n ja Apache Spark SQL: n välillä
Suurten tietotekniikoiden nykyaikaisen lisääntymisen myötä on erittäin tärkeätä käyttää oikeaa työkalua jokaisessa prosessissa. Prosessi voi olla mitä tahansa, kuten tietojen syöttäminen, tietojenkäsittely, tietojen haku, tietojen tallennus jne. Tässä viestissä aiomme lukea kahdesta sellaisesta tiedonhakutyökalusta, Apache Hive ja Apache Spark SQL. Toisaalta Hive tunnetaan tehokkaasta kyselyjen käsittelystä hyödyntämällä SQL: n kaltaista HQL: tä (Hive Query Language). Sitä käytetään Hadoopin hajautettuun tiedostojärjestelmään tallennettuihin tietoihin, kun taas Spark SQL käyttää jäsenneltyä kyselykieltä ja varmistaa, että kaikki verkossa lukeminen ja kirjoittaminen on hoidettu. Pesän on tiedetty olevan osa Big Data -ekosysteemiä, jossa vanhoja kartoittimia ja pelkistimiä tarvitaan HDFS: n tietojen käsittelemiseen, kun taas Spark SQL: n tiedetään olevan Apache Spark API: n osa, joka on tehnyt Big Data -ekosysteemissä käsittelyn paljon helpommaksi ja todellisemmaksi. -aika. Suurin harhakäsitys, joka useimmilla ammattilaisilla on nykyään, on, että pesää voidaan käyttää vain vanhojen isojen tietotekniikoiden ja työkalujen, kuten PIG, HDFS, Sqoop, Oozie, kanssa. Tämä lausunto ei ole täysin totta, koska Hive on yhteensopiva vanhojen työkalujen lisäksi myös muiden Spark-pohjaisten komponenttien, kuten Spark Streaming, kanssa. Niiden käytön tarkoituksena on vähentää vaivaa ja tuoda parempaa tuottoa yritykselle. Tutkitaanpa yksityiskohtaisesti sekä Apache Hive että Apache Spark SQL.
Vertailu Apache Hive: n ja Apache Spark SQL: n välillä (Infographics)
Alla on 13 parasta vertailua Apache Hive: n ja Apache Spark SQL: n välillä
Keskeiset erot Apache Hive -sovelluksen ja Apache Spark SQL: n välillä
Apache Hive: n ja Apache Spark SQL: n eroista keskustellaan jäljempänä mainituissa kohdissa:
- Hiven tiedetään käyttävän HQL: tä (Hive Query Language), kun taas Spark SQL: n tiedetään käyttävän jäsenneltyä kyselykieltä tietojen käsittelyyn ja kyselyyn
- Hive tarjoaa kaavion joustavuuden, taulukkojen osittaisen jakamisen ja ryhmittelemisen, kun taas kun Spark SQL suorittaa SQL-kyselyjä, on mahdollista lukea vain olemassa olevan Hive-asennuksen tietoja.
- Hive tarjoaa käyttöoikeudet käyttäjille, rooleille ja ryhmille, kun taas Spark SQL ei tarjoa mahdollisuutta tarjota käyttäjän käyttöoikeuksia käyttäjälle
- Hive tarjoaa valikoivan replikaatiotekijän redundanssille tietojen tallennukselle, kun taas spark SQL ei toisaalta tarjoa mitään replikaatiotekijää tietojen tallentamiseksi
- Koska JDBC-, ODBC- ja säästöohjaimia on saatavana Hivessä, voimme käyttää niitä tulosten tuottamiseen, kun taas Apache Spark SQL: n tapauksessa voimme hakea tuloksia tietoaineistojen ja DataFrame-sovellusliittymien muodossa, jos Spark SQL -sovellusta käytetään toisella ohjelmointikielellä
- Rajoituksia on useita:
- Rivitason päivitykset ja reaaliaikaiset OLTP-kyselyt eivät ole mahdollisia Apache Hive -sovelluksen avulla, kun taas rivitason päivitykset ja reaaliaikainen online-tapahtumien käsittely ovat mahdollisia Spark SQL: n avulla.
- Tarjoaa hyväksyttävän korkean latenssin vuorovaikutteiseen tietojen selaamiseen, kun taas Spark SQL: ssä viive on minimaalinen suorituskyvyn parantamiseksi.
- Hive, kuten SQL-lauseet ja kyselyt, tukee UNION-tyyppiä, kun taas Spark SQL ei kykene tukemaan UNION-tyyppiä.
Apache Hive vs Apache Spark SQL -vertailutaulukko
| Vertailun perusteet | Apache-pesä | Apache Spark SQL |
| Rakenne | Avoimen lähdekoodin tietovarastojärjestelmä, joka on rakennettu Hadoopin päälle | Käytetään pääasiassa jäsenneltyyn tietojenkäsittelyyn, jossa lisätietoja saadaan käyttämällä jäsenneltyä kyselykieltä. |
| käsittely | Hasoop-tiedostoihin tallennetut suuret tietojoukot analysoidaan ja kysytään. Käsittely suoritetaan pääasiassa SQL: llä. | Apache Spark SQL: n käsittelyyn liittyy raskaita laskelmia, joiden vuoksi tarvitaan oikea optimointitekniikka. Vuorovaikutus Spark SQL: n kanssa on mahdollista eri tavoin, kuten Dataset ja DataFrame API. |
| Alkuperäinen julkaisu | Hive julkaistiin ensimmäisen kerran vuonna 2012 | Spark SQL julkaistiin ensimmäisen kerran vuonna 2014 |
| Viimeisin julkaisu | Viimeisin versio Hivestä julkaistaan 18. marraskuuta 2017: julkaisu 2.3.2 | Apache Spark SQL: n uusin versio julkaistaan 28. helmikuuta 2018: 2.3.0 |
| Licensing | Se on Apache-version 2 avoin lähde | Avoin, hankittu Apache-version 2 kautta |
| Toteutuskieli | Java-kieltä voidaan ensisijaisesti käyttää apache Hive -sovelluksen toteuttamiseen | Spark SQL voidaan toteuttaa Scalassa, Javassa, R: ssä ja Pythonissa |
| Tietokantamalli | Ensisijaisesti sen tietokantamalli on RDBMS | Vaikka Spark SQL kykenee integroitumaan mihin tahansa NoSQL-tietokantaan, mutta pääasiassa sen tietokantamalli on RDBMS |
| Muita tietokantamalleja | Ylimääräinen tietokantamalli on avain-arvoinen tallennus, joka voi ottaa tietoja JSON-muodossa | Avain-arvovarasto on ylimääräinen tietokantamalli |
| kehitys | Hive on alun perin kehittänyt Facebook, mutta myöhemmin lahjoitettu Apache Software -säätiölle | Sen on alun perin kehittänyt Apache Software Foundation itse |
| Palvelimen käyttöjärjestelmä | Se tukee kaikkia Java Virtual Machine -ympäristöä käyttäviä käyttöjärjestelmiä | Se tukee useita käyttöjärjestelmiä, kuten Windows, X, Linux jne. |
| Käyttötavat | Se tukee ODBC, JDBC ja Thrift | Se tukee vain ODBC: tä ja JDBC: tä |
| Ohjelmointikielen tuki | Useita ohjelmointikieliä, kuten C ++, PHP, Java, Python jne. Tuetaan | Useita ohjelmointikieliä, kuten Java, R, Python ja Scala, tuetaan |
| Ositusmenetelmät | Tietojen varjostustapaa käytetään tietojen tallentamiseen eri solmuille | Se käyttää Apache Spark Core -sovellusta tietojen tallentamiseen eri solmuihin |
Johtopäätös - Apache Hive vs Apache Spark SQL
Emme voi sanoa, että Apache Spark SQL korvaa Hiven tai päinvastoin. Spark SQL: n voidaan nähdä olevan kehittäjäystävällinen Spark-pohjainen sovellusliittymä, jonka tarkoituksena on helpottaa ohjelmointia. Pesällä on erityinen kykynsä vaihtaa usein moottorien välillä, joten se on tehokas työkalu suurten tietojoukkojen kyselyyn. Valinnan valitseminen ja toteutus riippuvat tavoitteistasi ja vaatimuksistasi. He sekä Apache Hive että Apache Spark SQL ovat oman alansa pelaajia. Toivon saatuaani postin läpi, että saisit riittävän oikeudenmukaisen kuvan organisaatiosi tarpeista. Seuraa blogiamme saadaksesi lisää tällaisia viestejä ja varmistamme, että annamme yritystäsi tukevia tietoja.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Apache Hive vs Apache Spark SQL -sovellukseen, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Java vs Node JS -erot
- Apache Pig vs Apache Hive - 12 suosituinta eroa
- Hadoop vs. pesää - selvitä parhaat erot
- 7 tärkeätä apuasetusta Apache Sparkista (opas)
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parasta vertailua, jotka sinun on tiedettävä!
- ORDER BY -toiminnon käyttö pesässä