Különbség az Apache Pig és az Apache Hive között
Az Apache Pig története 2006-ban kezdődik, amikor a Yahoo kutatója a MapReduce Java kódokkal küzdött. Nehéz volt újra felhasználni és fenntartani a kódot a fordításhoz. Ugyanakkor megfigyelték, hogy a MapReduce felhasználóinak nem volt kedvelik a deklaratív nyelveket, például az SQL-t. Új nyelven kezdtek dolgozni, amelynek állítólag kellemesnek kellett lennie az SQL deklaratív stílusa, az alacsony szintű és a MapReduce eljárási stílusa között. Ennek eredményeként Pig született, és a Pig első kiadása 2008 szeptemberében érkezett, és 2009 végére a Yahoo munkahelyeinek körülbelül fele Pig állások volt.
Az Apache Hive története 2007-ben kezdődik, amikor a nem Java programozónak küzdenie kell a Hadoop MapReduce használata közben. Az adatbázis-háttérrel rendelkező informatikai szakemberek kihívásokkal szembesültek a Hadoop Cluster használatával kapcsolatban. A Facebook-ban dolgozó kutatók kezdetben a kaptárnyelvet fejlesztették ki. Ez a nyelv nagyon hasonló volt az SQL nyelvhez. Tehát a nyelvet Hive Query Language (HQL) néven hívták, és később nyílt forrású Apache Community projektévé válik. Az Apache közösség projektjévé válása után jelentős fejlesztés történt az Apache Hive területén. A Facebook volt az első cég, amely felbukkant az Apache Hive-vel.
Hadd magyarázzam az Apache Pig vs Apache Hive részleteket.
Bemutatjuk az Apache Pig vs Apache Hive szolgáltatást
Az Apache Pig egy nagy adathalmazok elemzésére szolgáló platform, amely magas szintű nyelven áll az adatanalízis-programok kifejezésére, ezen infrastruktúrákkal kiegészítve. Az Apache az Apache Közösség nyílt forráskódú projektje. Az Apache Pig egy egyszerű, Pig Latin nevű nyelvet biztosít a lekérdezésekhez és az adatok kezeléséhez.
A sertést olyan cégek használják, mint a Yahoo, a Google és a Microsoft, hogy hatalmas mennyiségű adatkészletet gyűjtsenek kattintási adatfolyamok, keresési naplók és internetes bejárások formájában.
- Az Apache Pig olyan beágyazott adattípusokat biztosít, mint a Maps, Tuples és Bags
- Apache Pig A több lekérdezéses megközelítést követi az adatkészletek többszörös beolvasásának elkerülése érdekében.
- A szkriptnyelvet ismerő programozók inkább az Apache Pig alkalmazást részesítik előnyben
- A sertés könnyű, ha jól ismeri az SQL-t
- Az Apache Pigon való működéshez nem szükséges sémát létrehozni
- A Pig támogatást nyújt a nagyobb adatműveletekhez is, mint például a Rendelés, Szűrők és Csatlakozások
- Az Apache Pig keretrendszer a Pig Latin programot a MapReduce programok szekvenciáira fordítja
Az Apache Hive adattárház szoftver megkönnyíti az SQL segítségével elosztott tárolóban lévő nagy adatkészletek olvasását, írását és kezelését. Az Apache Hive egy Apache nyílt forráskódú projekt, amely a Hadoop tetejére épült nagy adatkészletek lekérdezésére, összegzésére és elemzésére SQL-szerű felület használatával. Az Apache kaptár biztosítja az SQL-szerű HiveQL nyelvet, amely átláthatóan átalakítja a lekérdezéseket MapReduce-re végrehajtás céljából a Hadoop Distributed File System (HDFS) tárolt nagy adatkészleteken.
- Az Apache Hive egy adattárház-infrastruktúra.
- Az Apache Hive egy ETL eszköz (Extraction-Transformation-Loading)
- Az Apache kaptár hasonló az SQL-hez
- Az Apache Hive lehetővé teszi a testreszabott térképezőket és reduktorokat
- Az Apache Hive növeli a sématervezés rugalmasságát az adatok sorba állítása és a rationalisation segítségével
- Az Apache kaptár egy elemző eszköz
Összehasonlítás az Apache Pig és az Apache Hive között (Infographics):
Az Apache Pig és az Apache Hive közötti főbb különbségek:
- Az Apache Pig gyorsabban összehasonlítja az Apache Hive-t
- Az Apache Pig és az Apache Hive egyaránt a Hadoop MapReduce tetején futnak
- Az Apache Pig a legjobb a strukturált és a félig strukturált, míg az Apache Pig a legjobb a strukturált adatokhoz
- Az Apache Pig egy eljárási nyelv, míg az Apache Hive egy deklaratív nyelv
- Az Apache Pig támogatja a csoportos funkciót a külső csatlakozásokhoz, míg az Apache Hive nem támogatja
- Az Apache Pignek nincs előre definiált adatbázisa a táblák / sémák tárolására, míg az Apache Hive előre definiált táblázatokkal / sémákkal rendelkezik, és információit adatbázisban tárolja.
- Az Apache Pig összetett és beágyazott adatszerkezetekre is alkalmas, míg az Apache Hive kevésbé alkalmas összetett adatokra
- A kutatók és a programozók az Apache sertést használják, míg az elemzők az Apache Hive-t használják
Mikor kell használni az Apache Pig-et:
- Ha programozó vagy, és ismeri a szkriptnyelvet
- Ha nem akar létrehozni sémát betöltése közben
- ETL követelmények
- Amikor a Hadoop-fürt kliens oldalán dolgozik
- Amikor az Avro Hadoop fájlformátumon dolgozik
Mikor kell használni az Apache Hive-t:
- Adattárolási követelmények
- A történeti adatok elemzési lekérdezései
- Adatelemzés, akik ismerik az SQL-t
- Miközben strukturált adatokkal dolgozik
- Adatanalitikusok
- Vizualizálni és jelentéseket készíteni
Apache Pig vs Apache Hive összehasonlító táblázat
Fontos tárgyakat tárgyalok, és különbséget teszek az Apache Pig és az Apache Hive között.
| Apache Pig | Apache kaptár | |
| Adatfeldolgozás | Az Apache Pig magas szintű adatfolyam-nyelv | Az Apache Hive kötegelt feldolgozásra, azaz Online Analytical Processing (OLAP) |
| Feldolgozási sebesség | Az Apache Pig hosszabb késéssel rendelkezik, mivel a háttérben végrehajtja a MapReduce feladatot | Az Apache Hive magasabb késéssel rendelkezik, mivel a háttérben végrehajtja a MapReduce feladatot |
| Kompatibilitás a Hadoop-tal | Az Apache Pig a MapReduce tetején fut | Az Apache Hive a MapReduce tetején is fut |
| Meghatározás | Az Apache Pig nyílt forráskódú, magas szintű adatfolyam-rendszer, amely egy egyszerű, a Latin Latin néven ismert nyelvi platformot nyújt, amely felhasználható az adatok és a lekérdezések manipulálására. | Az Apache Hive nyílt forráskódú és hasonló az analitikus lekérdezésekhez használt SQL-hez |
| Használt nyelv | Az Apache Pig a Pig Latin nevű eljárási adatfolyam-nyelvet használja | Az Apache Hive deklaratív nyelvet használ, HiveQL néven |
| Séma | Az Apache Pig nem rendelkezik sémakoncepcióval. Az adatokat álnévben tárolhatja. | Az Apache kaptár támogatja a sémát az adatok táblázatokba illesztéséhez |
| Webes felület | Az Apache Pig nem támogatja a webes felületet | Az Apache Hive támogatja a webes felületet |
| Tevékenységek | Az Apache Pig a strukturált és félig strukturált adatokhoz használatos | Az Apache Hive-t strukturált adatokhoz használják. |
| Felhasználói specifikáció | Az Apache Pigot kutatók és programozók használják | Az Apache Hive-t az Data Analyst használja |
| On működik | Az Apache Pig a klaszter kliens oldalán működik | Az Apache kaptár a Cluster szerver oldalán működik |
| Osztási módszerek | Az Apache Pigben nincs fogalom a partícióról | Az Apache Hive támogatja a Sharding szolgáltatásokat |
| Fájlformátum | Az Apache Pig támogatja az Avro fájlformátumot | Az Apache kaptár nem támogatja az Avro formátumot, de támogatja az „org.apache.hadoop.hive.serde2.avro” használatát |
| JDBC / ODBC | Az Apache Pig nem támogatja | Az Apache kaptár támogatja, de korlátozottan |
| Hibakeresés | Könnyű hibakeresni a Pig szkripteket | Hibakereshetünk, de ez kissé bonyolult |
Következtetés - Az Apache Pig és az Apache Hive között:
Az Apache Pig és az Apache Hive, mindkettőt gyakran használják a Hadoop fürtön. Az Apache Pig és az Apache Hive egy hatékony eszköz az adatok elemzéséhez és az ETL-hez. Az Apache Pig és az Apache Hive legtöbbször a termelési környezetben kerül felhasználásra. A felhasználónak ki kell választania egy eszközt az adattípusok és a várt output alapján. Mindkét eszköz egyedülálló módszert kínál a Big Data elemzéséhez a Hadoop-fürtön. A fenti beszélgetés alapján a felhasználó választhat az Apache Pig és az Apache Hive között.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Apache Pig vs Apache Hive-hez, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításának, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Hadoop fejlesztői interjú Kérdések
- Hadoop vs Hive
- Hogyan lehet feltörni a Hadoop fejlesztői interjút?
- Apache Hive vs Apache HBase
- Apache Hadoop vs Apache Spark