Verschil tussen bijenkorf en HUE
Big Data in eenvoudige bewoordingen is een combinatie van gestructureerde en ongestructureerde bedrijfsgegevens. Big Data gaat over actuele transactionele gegevens van het bedrijf, die zeer complex van aard zijn. Big Data wordt sinds de oprichting genoemd als een van de beste hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie op de wereldmarkt. Big Data had echter zijn eigen beperkingen op het gebied van opslag, grootte, analyse, zoeken, delen en presenteren van gegevens aan zakelijke gebruikers.
Een traditionele bedrijfsbenadering die bestaat uit een server, database en gebruiker werd gelanceerd door eindgebruikers. Maar de databaseserver had een bottleneck van het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens, onder een enkele processor. Om deze beperking te overwinnen, heeft Google een Map Reduce Algorithm geïntroduceerd, waarmee de gegevens van een reeks gedistribueerde systemen kunnen worden verwerkt. Dit algoritme en Big Data werden later omgezet in een Open Source Java-framework genaamd Hadoop door Doug Cutting en zijn team. Hadoop wordt verspreid door meerdere leveranciers over de hele wereld, afhankelijk van hun zakelijke behoeften. Dit artikel wil wat licht werpen op Big Data-technologieën, namelijk Hive en Hue.
De meeste bewerkingen in het Hadoop-ecosysteem worden beheerd via de opdrachtregelinterface, maar er was geen gebruikersinterface ontworpen tijdens de eerste releases van Hadoop. Hue is een webgebruikersinterface die enkele van de gemeenschappelijke activiteiten uitvoert met het Hadoop-ecosysteem of Hadoop-gebaseerde frameworks. Hue werd gelanceerd en ontwikkeld door een open source Hadoop-framework genaamd Cloudera.
Hive werd gelanceerd door Facebook, tijdens de eerste fasen van ontwikkeling en later werd het overgenomen door Apache Software Foundation. Dit Apache-project op Hive heeft het ingebed in het Hadoop-ecosysteem. Hive is ontworpen om te communiceren met gegevens die zijn opgeslagen in HDFS (Hadoop Distribution File System). Hive is vergelijkbaar met SQL, zoals querytaal. Hive wordt in feite gebruikt om de gegevens van HDFS op te vragen en op te halen. Dit soort querytaal met Hive staat bekend als HiveQL of HQL.
Head to Head-vergelijking tussen Hive versus Hue (Infographics)
Hieronder is de Top 6 vergelijking tussen bijenkorf versus HUE
Belangrijkste verschillen tussen Hive versus Hue
- Hue is een webgebruikersinterface die een aantal services biedt in het op Cloudera gebaseerde Hadoop-framework. Enkele van de belangrijkste functies zijn HDFS-bestandsbrowser, Pig-editor, Hive-editor, Jobbrowser, Hadoop-shell, gebruikersbeheerdersrechten, Impala-editor, Ozzie-webinterface en Hadoop API Access. Hive is echter een analytische SQL-querytaal die de gegevens in een database kan opvragen of manipuleren. Enkele van de belangrijkste functies van Hive zijn het Map-Reduce-algoritme, OLAP (online analytische verwerking), het maken van schema's in databases, het uitvoeren van DML- en DDL-bewerkingen zoals CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP-instructies op HDFS.
- Hue biedt een webgebruikersinterface samen met het bestandspad om door HDFS te bladeren. Deze web-UI-indeling helpt de gebruikers om door de bestanden te bladeren, vergelijkbaar met die van een gemiddelde Windows-gebruiker die zijn bestanden op zijn computer lokaliseert. Deze extra functie in Hue helpt gebruikers ook om bestanden handmatig te uploaden of verplaatsen naar verschillende mappen via de webinterface. Bestanden die zijn opgeslagen op de HDFS zijn toegankelijk via de bestandsbrowseroptie op Hue. Tint kan een handig hulpmiddel zijn voor gebruikers die liever geen UNIX-opdrachtregelinterface gebruiken. Maar Hive wordt gebruikt om schema's te maken, databases om de database te doorzoeken. De DML- en DDL-instructies in Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) helpen gebruikers bij het analyseren van de gegevens die zijn opgeslagen op HDFS volgens zakelijke vereisten. Hive kan de gegevens van tekstbestanden handmatig naar tabellen verwerken en uploaden. Maar het kan de bestanden niet naar verschillende mappen verplaatsen.
- Tint biedt een gebruikersinterface om de taakstatus van de kaart op te sporen en het aantal taken te verminderen. Deze opdrachten kunnen worden doorzocht via de optie opdrachtbrowser op de webinterface. Taakstatus op tint wordt weergegeven in de vorm van kleurcodering (rood, groen, geel en zwart). Groen-succesvolle voltooide opdrachten, geel - momenteel uitgevoerde opdrachten, rood - mislukte opdrachten en zwart - opdrachten die handmatig door de gebruiker zijn verlaten. Maar Hive gebruikt daarentegen het Map-Reduce-algoritme om de gegevens op HDFS te verwerken. Hive kan worden bediend met behulp van de opdrachtregelinterface of webeditors zoals Hue. Hive wordt meestal gebruikt om complexe ongestructureerde gegevens te analyseren. Dit soort analytische bewerkingen die met Hive worden uitgevoerd, zijn gepland als Map Reduce-taken in het ecosysteem van Hadoop.
- Hue biedt een webgebruikersinterface voor programmeertalen zoals Hive, wat een handig hulpmiddel kan zijn voor gebruikers om syntaxisfouten te voorkomen tijdens het uitvoeren van query's. Hue retourneert ook de resultatenset en logt na de succesvolle uitvoering van de query. Met Tint kunnen gebruikers de gegevens ook analyseren in de vorm van grafieken (taart- en staafdiagrammen). Hive-editor is toegankelijk via de optie van query-editors op Hue. Maar Hive zonder tint is niet toegankelijk via een webeditor. Visualisaties kunnen niet worden gemaakt met Hive. Hive geeft alleen het resultaat weer dat is ingesteld op het opdrachtpromptniveau.
- Met Hue kunnen gebruikers bestandsmachtigingen op HDFS maken en configureren. De bestandsrechten en gebruikersrollen zijn toegankelijk via de beveiligingsoptie in de browser. Hue biedt gebruikers de mogelijkheid Ozzie-workflows op te sporen om de taken te verwerken die zijn gepland in de taakbrowser. Met Hue kunnen gebruikers ook door tabellen en databases bladeren en toegang krijgen via metastore manager en database-editors. Maar Hive heeft beveiligd met Kerberos 2.0-authenticatie samen met Hadoop Cluster. De workflows die zijn gepland met Ozzie kunnen niet worden gevolgd met Hive. Alle gegevens die zijn opgeslagen in de vorm van schema's en databases kunnen ook worden bekeken met HiveQL of Hive.
Hive vs Hue vergelijkingstabel
Hierna volgt de vergelijkingstabel tussen Hive en Hue als volgt
| Vergelijkingsbasis |
BIJENKORF |
TINT |
| Uitvinder / uitvinding | Hive werd gelanceerd door Apache Software Foundation. | Hue werd gelanceerd door Cloudera. |
| Scope / Betekenis | Hive of HiveQL is een analytische querytaal die wordt gebruikt om gegevens te verwerken en op te halen uit een datawarehouse. | Hue is een web-UI waarmee gebruikers kunnen communiceren met het Hadoop-ecosysteem. |
| Installatie / configuratie | Hive kan worden geïnstalleerd of geconfigureerd met behulp van de opdrachtregelinterface van een Hadoop-ecosysteem. | Hue kan alleen worden geïnstalleerd of geconfigureerd met behulp van een webbrowser. |
| functionaliteit | Hive gebruikt een kaartreduceeralgoritme om de gegevens te verwerken en te analyseren. | Hue biedt Web UI-editor voor toegang tot Hive en andere programmeertalen. |
| Implementatie | Hive wordt geïmplementeerd en is toegankelijk via een opdrachtregelinterface of een webinterface. | Hue is geïmplementeerd in een webbrowser om toegang te krijgen tot meerdere programma's die op Cloudera zijn geïnstalleerd. |
| Afhankelijkheid | Hive kan worden ingebed in meerdere Hadoop Frameworks. | Hue is alleen beschikbaar op Cloudera Based Hadoop Framework. |
Conclusie - Hive vs Hue
Concluderend hebben we de introductie, de belangrijkste verschillen en enkele vergelijkingen over big data-technologieën Hive & Hue behandeld. We hebben ook enkele overeenkomsten in Hive gezien, die ook aanwezig zijn in SQL-querytaal. Hue is een one-stop web-UI-applicatie die alle services in het grote data-ecosysteem van Hadoop heeft. Hive en Hue kunnen beide worden gebruikt en geconfigureerd in de Hadoop-gebaseerde frameworks, afhankelijk van de eisen van de eindgebruiker. Er is veel informatie beschikbaar via internet, samen met vooraf geconfigureerde virtuele Hadoop-machines om een kort idee te krijgen van de implementatie van Hive & Hue. Zowel Hive als Hue spelen een sleutelrol in de hedendaagse Big Data-analyse.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Hive vs Hue, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 nuttige verschillen
- Hadoop vs Hive - Ontdek de beste verschillen
- Top 12 vergelijking van Apache Hive vs Apache HBase (Infographics)