Verschil tussen Apache Pig en Apache Hive
Het verhaal van Apache Pig begint in het jaar 2006, toen de onderzoeker Yahoo worstelde met MapReduce Java-codes. Het was moeilijk om code opnieuw te gebruiken en te onderhouden voor compilatie. Tegelijkertijd merkten ze op dat gebruikers van MapReduce niet vertrouwd waren met declaratieve talen zoals SQL. Ze begonnen te werken aan een nieuwe taal die op een goede plek tussen de declaratieve stijl van SQL, low-level en procedurele stijl van MapReduce moest passen. Dit resulteerde in de geboorte van Pig en de eerste release van Pig kwam in september 2008 en eind 2009 was ongeveer de helft van de banen bij Yahoo Pig-banen.
Het verhaal van Apache Hive begint in het jaar 2007, wanneer niet-Java-programmeurs moeten worstelen tijdens het gebruik van Hadoop MapReduce. IT-professionals met een database-achtergrond stonden voor uitdagingen om aan Hadoop Cluster te werken. Aanvankelijk bedachten onderzoekers die bij Facebook werkten de taal Hive. Deze taal leek erg op de SQL-taal. Dus taal werd Hive Query Language (HQL) genoemd en later wordt het een project van open source Apache Community. Na het project van Apache Community was er een belangrijke ontwikkeling in Apache Hive. Facebook was het eerste bedrijf dat Apache Hive bedacht.
Laat me meer uitleg geven over Apache Pig vs Apache Hive.
Introductie van Apache Pig vs Apache Hive
Apache Pig is een platform voor het analyseren van grote gegevenssets dat bestaat uit een taal op hoog niveau voor het uitdrukken van gegevensanalyseprogramma's, gekoppeld aan een infrastructuur voor het evalueren van deze programma's. Apache is een open source project van Apache Community. Apache Pig biedt een eenvoudige taal genaamd Pig Latin, voor vragen en gegevensmanipulatie.
Pig wordt gebruikt door bedrijven als Yahoo, Google en Microsoft voor het verzamelen van grote hoeveelheden gegevenssets in de vorm van klikstromen, zoeklogboeken en webcrawls.
- Apache Pig biedt geneste gegevenstypen zoals Maps, Tuples en Bags
- Apache Pig volgt multi-query benadering om meerdere scans van de datasets te voorkomen.
- Programmeurs die bekend zijn met de scripttaal geven de voorkeur aan Apache Pig
- Varken is gemakkelijk als je goed op de hoogte bent van SQL
- U hoeft geen schema te maken om met Apache Pig te werken
- Pig biedt ook ondersteuning voor belangrijke gegevensbewerkingen zoals bestellen, filters en joins
- Apache Pig-framework vertaalt Pig Latin in reeksen MapReduce-programma's
Apache Hive datawarehouse-software maakt het lezen, schrijven en beheren van grote datasets in gedistribueerde opslag met behulp van SQL mogelijk. Apache Hive is een open source-project van Apache dat bovenop Hadoop is gebouwd voor het opvragen, samenvatten en analyseren van grote gegevenssets met behulp van een SQL-achtige interface. Apache hive biedt de SQL-achtige taal genaamd HiveQL, die query's transparant converteert naar MapReduce voor uitvoering op grote datasets die zijn opgeslagen in Hadoop Distributed File System (HDFS).
- Apache Hive is een datawarehouse-infrastructuur.
- Apache Hive is een ETL-tool (Extractie-Transformatie-Laden)
- Apache-bijenkorf is vergelijkbaar met SQL
- Apache Hive maakt aangepaste mappers en verloopstukken mogelijk
- Apache Hive verhoogt de flexibiliteit van het schemaontwerp met behulp van gegevensserialisatie en deserialisatie
- Apache hive is een analytisch hulpmiddel
Head to Head-vergelijking tussen Apache Pig versus Apache Hive (Infographics):
Belangrijkste verschillen tussen Apache Pig versus Apache Hive:
- Apache Pig is sneller dan Apache Hive
- Apache Pig en Apache Hive worden beide op Hadoop MapReduce uitgevoerd
- Apache Pig is het beste voor gestructureerde en semi-gestructureerde, terwijl Apache Hive het beste is voor gestructureerde gegevens
- Apache Pig is een procedurele taal, terwijl Apache Hive een declaratieve taal is
- Apache Pig ondersteunt cogroup-functie voor outer joins, terwijl Apache Hive geen ondersteuning biedt
- Apache Pig heeft geen vooraf gedefinieerde database om tabellen / schema's op te slaan, terwijl Apache Hive vooraf gedefinieerde tabellen / schema's heeft en zijn informatie in een database opslaat.
- Apache Pig is ook geschikt voor complexe en geneste gegevensstructuur, terwijl Apache Hive minder geschikt is voor complexe gegevens
- Onderzoekers en programmeurs gebruiken Apache-varkens, terwijl data-analisten Apache Hive gebruiken
Wanneer Apache Pig gebruiken?
- Als je een programmeur bent en scripttaal kent
- Wanneer u geen schema wilt maken tijdens het laden
- ETL-vereisten
- Wanneer u aan clientzijde van het Hadoop-cluster werkt
- Wanneer u werkt met het bestandsformaat Avro Hadoop
Wanneer Apache Hive gebruiken:
- Vereisten voor gegevensopslag
- Analytische vragen van historische gegevens
- Gegevensanalyse die bekend zijn met SQL
- Tijdens het werken aan gestructureerde gegevens
- Door gegevensanalisten
- Om rapporten te visualiseren en te maken
Vergelijkingstabel Apache Pig versus Apache Hive
Ik bespreek belangrijke artefacten en maak onderscheid tussen Apache Pig en Apache Hive.
| Apache Pig | Apache Hive | |
| Gegevensverwerking | Apache Pig is een gegevensstroom op hoog niveau | Apache Hive wordt gebruikt voor batchverwerking oftewel Online Analytical Processing (OLAP) |
| Verwerkingssnelheid | Apache Pig heeft een hogere latentie vanwege het uitvoeren van een MapReduce-taak op de achtergrond | Apache Hive heeft ook een hogere latentie vanwege het uitvoeren van een MapReduce-taak op de achtergrond |
| Compatibiliteit met Hadoop | Apache Pig draait op MapReduce | Apache Hive draait ook op MapReduce |
| Definitie | Apache Pig is een open source, high-level gegevensstroomsysteem dat u een eenvoudig taalplatform biedt dat bekend staat als Pig Latin en dat kan worden gebruikt voor het manipuleren van gegevens en vragen. | Apache Hive is open source en vergelijkbaar met SQL die wordt gebruikt voor analytische zoekopdrachten |
| Gebruikte taal | Apache Pig gebruikt procedurele datastroomtaal genaamd Pig Latin | Apache Hive gebruikt een declaratieve taal genaamd HiveQL |
| Schema | Apache Pig heeft geen concept van schema. U kunt gegevens opslaan in een alias. | Apache hive ondersteunt Schema voor het invoegen van gegevens in tabellen |
| Webinterface | Apache Pig ondersteunt geen webinterface | Apache Hive ondersteunt webinterface |
| Activiteiten | Apache Pig wordt gebruikt voor gestructureerde en semi-gestructureerde gegevens | Apache Hive wordt gebruikt voor gestructureerde gegevens. |
| Gebruikers specificatie | Apache Pig wordt gebruikt door onderzoekers en programmeurs | Apache Hive wordt gebruikt door Data Analyst |
| Werkt op | Apache Pig werkt aan clientzijde van cluster | Apache-component Werkt aan serverzijde van Cluster |
| Partitie methoden | Er is geen concept van partitie in Apache Pig | Apache Hive ondersteunt Sharding-functies |
| Bestandsformaat | Apache Pig Ondersteunt Avro-bestandsformaat | Apache-bijenkorf ondersteunt direct geen Avro-indeling, maar ondersteunt wel het gebruik van "org.apache.hadoop.hive.serde2.avro" |
| JDBC / ODBC | Apache Pig biedt geen ondersteuning voor | Apache-bijenkorf ondersteunt maar beperkt |
| Debugging | Het is eenvoudig om Pig-scripts te debuggen | We kunnen debuggen, maar het is een beetje complex |
Conclusie - Tussen Apache Pig vs Apache Hive:
Apache Pig en Apache Hive, beide worden vaak gebruikt op Hadoop-cluster. Zowel Apache Pig als Apache Hive is een krachtig hulpmiddel voor gegevensanalyse en ETL. Apache Pig en Apache Hive worden meestal gebruikt in de productieomgeving. Een gebruiker moet een tool selecteren op basis van gegevenstypen en verwachte uitvoer. Beide tools bieden een unieke manier om Big Data op het Hadoop-cluster te analyseren. Op basis van bovenstaande discussie kan de gebruiker kiezen tussen Apache Pig en Apache Hive voor hun behoefte.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids geweest voor Apache Pig vs Apache Hive, hun betekenis, Head to Head Comparison, Key Differences, Comparision Table en Conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Interview met ontwikkelaars van Hadoop Vragen
- Hadoop vs Hive
- Hoe het Hadoop-ontwikkelaarsinterview te kraken?
- Apache Hive vs Apache HBase
- Apache Hadoop vs Apache Spark