Különbség az Apache Hive és az Apache Spark SQL között
A nagy adatátviteli technológiák jelenlegi hatalmas növekedésével egyre fontosabbá válik a megfelelő eszköz használata minden folyamathoz. A folyamat bármilyen lehet, például az adatok beolvasása, az adatok feldolgozása, az adatok visszakeresése, az adattárolás stb. Ebben a bejegyzésben két ilyen adat-visszakeresési eszközről olvasunk, az Apache Hive-ről és az Apache Spark SQL-ről. A Hive egyrészt az SQL-szerű HQL (Hive Query Language) felhasználásával ismert hatékony lekérdezés-feldolgozásról ismert, hanem a Hadoop Distributed File System-ben tárolt adatokhoz is használható, míg a Spark SQL strukturált lekérdezési nyelvet használ, és gondoskodik arról, hogy minden az online olvasási és írási műveletek gondoskodnak. A kaptárról ismert, hogy a Big Data ökoszisztéma alkotóeleme, ahol a HDFS adatainak feldolgozásához régebbi térképezőkre és reduktorokra van szükség, míg a Spark SQL ismert az Apache Spark API összetevője, amely a Big Data ökoszisztémán történő feldolgozást sokkal könnyebbé és valóságosabbá tette. -idő. A mai szakemberek többségének téves elképzelése az, hogy a kaptár csak olyan régi adatátviteli technológiával és olyan eszközökkel használható, mint a PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Ez az állítás nem teljesen igaz, mivel a Hive nem csak a régi eszközökkel kompatibilis, hanem a Spark-alapú egyéb alkatrészekkel, például a Spark Streaming-kel is. Az alkalmazásuk mögött rejlik az erőfeszítés csökkentése és a vállalkozás jobb eredményének biztosítása. Vizsgáljuk meg részletesen az Apache Hive-t és az Apache Spark SQL-t.
Összehasonlítás az Apache Hive és az Apache Spark SQL között (Infographics)
Az alábbiakban az Apache Hive és az Apache Spark SQL 13 legjobb összehasonlítása található
Az Apache Hive és az Apache Spark SQL közötti különbségek
Az Apache Hive és az Apache Spark SQL közötti különbségeket az alábbiakban említjük:
- A Hiveről ismert, hogy a HQL-t (Hive Query Language) használja, míg a Spark SQL-ből ismert, hogy strukturált lekérdezési nyelvet használ az adatok feldolgozására és lekérdezésére.
- A Hive biztosítja a séma rugalmasságát, a táblázatok feldarabolását és a vázolását, míg mivel a Spark SQL végrehajtja az SQL lekérdezést, csak a meglévő Hive telepítéséből lehet kiolvasni az adatokat.
- A Hive hozzáférési jogokat biztosít a felhasználóknak, a szerepeknek és a csoportoknak, míg a Spark SQL nem biztosítja a felhasználó számára a hozzáférési jogok biztosítását.
- A Hive lehetővé teszi a szelektív replikációs tényezőt az adatok redundáns tárolására, míg a Spark SQL viszont nem nyújt replikációs tényezőt az adatok tárolásához
- Mivel a JDBC, ODBC és a takarékosság-illesztőprogramok rendelkezésre állnak a Hive-ben, felhasználhatjuk őket eredmények generálására, míg Apache Spark SQL esetén az eredményeket adatkészletek és DataFrame API-k formájában kérhetjük le, ha a Spark SQL-t egy másik programozási nyelven futtatjuk.
- Számos korlátozás van:
- Sor szintű frissítések és a valós idejű OLTP lekérdezés nem lehetséges az Apache Hive használatával, míg a sor szintű frissítések és a valós idejű online tranzakciók feldolgozása a Spark SQL használatával lehetséges.
- Megalapozottan magas késést biztosít az interaktív adat böngészéshez, míg a Spark SQL esetében a rendelkezésre bocsátott késés a teljesítmény fokozása érdekében minimális.
- A kaptár, akárcsak az SQL utasítások és lekérdezések, támogatja az UNION típusot, míg a Spark SQL nem képes támogatni az UNION típusát.
Apache Hive vs Apache Spark SQL összehasonlító táblázat
| Az összehasonlítás alapjai | Apache kaptár | Apache Spark SQL |
| Szerkezet | Nyílt forráskódú adattárolási rendszer, amely a Hadoop tetejére épül | Elsősorban strukturált adatfeldolgozáshoz használják, ahol több információ származik a strukturált lekérdezési nyelv használatával. |
| Feldolgozás | A hadoop fájlokban tárolt nagy adatkészleteket elemezzük és lekérdezzük. A feldolgozást elsősorban SQL használatával végzik. | Az Apache Spark SQL feldolgozása nehéz számításokkal jár, amelyek elvégzéséhez szükséges a megfelelő optimalizálási technika. A Spark SQL-rel való interakció különböző módon lehetséges, például a Dataset és a DataFrame API. |
| Első kiadás | A Hive először 2012-ben jelent meg | A Spark SQL először 2014-ben jelent meg |
| Legutolsó kiadás | A Hive legújabb verziója 2017. november 18-án jelent meg: 2.3.2. Kiadás | Az Apache Spark SQL legújabb verziója 2018. február 28-án jelent meg: 2.3.0 |
| Engedélyezés | Az Apache 2. verziója nyílt forráskódú | Nyílt forrású, az Apache 2. verzióján keresztül |
| Végrehajtási nyelv | A Java nyelv elsősorban az apache Hive megvalósításához használható | A Spark SQL Scala, Java, R és Python rendszereken is megvalósítható |
| Adatbázis-modell | Elsődlegesen az adatbázis-modell az RDBMS | Bár a Spark SQL képes integrálni bármilyen NoSQL adatbázissal, de elsősorban az adatbázis modellje az RDBMS |
| További adatbázis-modellek | A kiegészítő adatbázismodell egy kulcsértékű tároló, amely adatokat JSON formájában tud felvenni | A kulcsérték-tároló a kiegészítő adatbázis-modell |
| Fejlesztés | A Hive-t eredetileg a Facebook fejlesztette ki, de később az Apache Software Alapítványnak adományozta | Eredetileg maga az Apache Software Foundation fejlesztette ki |
| Szerver operációs rendszer | Támogatja az összes operációs rendszert egy Java virtuális gép környezettel | Számos operációs rendszert támogat, például Windows, X, Linux stb. |
| Hozzáférési módszerek | Támogatja az ODBC, JDBC és Thrift programokat | Csak az ODBC-t és a JDBC-t támogatja |
| Programozási nyelv támogatás | Számos programozási nyelv, például C ++, PHP, Java, Python stb. Támogatott | Számos programozási nyelv, például Java, R, Python és Scala támogatott |
| Osztási módszerek | Az adat sharding módszer az adatok tárolására különféle csomópontokon | Az Apache Spark Core-t használja az adatok tárolására különféle csomópontokon |
Következtetés - Apache Hive vs Apache Spark SQL
Nem mondhatjuk, hogy az Apache Spark SQL helyettesíti a Hive-t, vagy fordítva. A Spark SQL éppen úgy tekinthető fejlesztőbarát Spark-alapú API-ra, amelynek célja a programozás megkönnyítése. A kaptár különleges képességgel rendelkezik, hogy gyakran válthat a motorok között, tehát hatékony eszköz nagy adatkészletek lekérdezésére. A választás és felhasználás az Ön céljaitól és követelményeitől függ. Mindkettő az Apache Hive és az Apache Spark SQL a saját területén működő játékos. Remélem, hogy miután átment a poszton, elégséges elképzelést kap a szervezet igényeiről. Kövesse blogunkat további hasonló hozzászólások megtekintéséhez, és biztosak vagyunk abban, hogy olyan információkat szolgáltatunk, amelyek elősegítik vállalkozását.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Apache Hive vs Apache Spark SQL, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetésnek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Java vs Node JS különbségek
- Apache Pig vs Apache Hive - A 12 legfontosabb különbség
- Hadoop vs Hive - derítse ki a legjobb különbségeket
- 7 fontos hasznos dolog az Apache Sparkról (útmutató)
- Apache Hadoop vs Apache Spark | A tíz legjobb összehasonlítás, amit tudnod kell!
- Az ORDER BY funkció használata a kaptárban