Verschil tussen Apache Hive en Apache Spark SQL
Met de enorme toename van big data-technologieën van tegenwoordig, wordt het erg belangrijk om voor elk proces de juiste tool te gebruiken. Het proces kan van alles zijn, zoals gegevensinname, gegevensverwerking, gegevens ophalen, gegevensopslag, enz. In dit bericht gaan we lezen over twee van dergelijke hulpprogramma's voor het ophalen van gegevens, Apache Hive en Apache Spark SQL. Hive, enerzijds, staat bekend om zijn efficiënte queryverwerking door gebruik te maken van SQL-achtige HQL (Hive Query Language) en wordt gebruikt voor gegevens die zijn opgeslagen in Hadoop Distributed File System, terwijl Spark SQL gebruik maakt van gestructureerde querytaal en ervoor zorgt dat alle de online lees- en schrijfbewerkingen worden verzorgd. Van Hive is bekend dat het de component is van Big data-ecosysteem waar legacy mappers en reducers nodig zijn om gegevens van HDFS te verwerken, terwijl Spark SQL bekend staat als de component van Apache Spark API die de verwerking op Big data-ecosysteem een stuk eenvoudiger en realistischer heeft gemaakt -tijd. Een groot misverstand dat de meeste professionals tegenwoordig hebben, is dat bijenkorf alleen kan worden gebruikt met oudere big data-technologie en tools zoals PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Deze verklaring is niet helemaal waar, omdat Hive niet alleen compatibel is met de oudere tools, maar ook samen met op Spark gebaseerde andere componenten, zoals Spark Streaming. Het idee achter het gebruik ervan is om de inspanningen te verminderen en betere output voor het bedrijf te brengen. Laten we zowel Apache Hive als Apache Spark SQL in detail bestuderen.
Head-to-head vergelijking tussen Apache Hive vs Apache Spark SQL (Infographics)
Hieronder vindt u de Top 13-vergelijking tussen Apache Hive versus Apache Spark SQL
Belangrijkste verschillen tussen Apache Hive versus Apache Spark SQL
De verschillen tussen Apache Hive en Apache Spark SQL worden besproken op de onderstaande punten:
- Van Hive is bekend dat het gebruik maakt van HQL (Hive Query Language), terwijl van Spark SQL bekend is dat het gebruik maakt van Structured Query-taal voor het verwerken en opvragen van gegevens
- Hive biedt schemaflexibiliteit, portionering en bucketing van de tabellen, terwijl Spark SQL SQL-query's uitvoert, het alleen mogelijk is om gegevens van de bestaande Hive-installatie te lezen.
- Hive biedt toegangsrechten voor gebruikers, rollen en groepen, terwijl Spark SQL geen mogelijkheid biedt om een gebruiker toegangsrechten te verlenen
- Hive biedt de mogelijkheid van selectieve replicatiefactor voor redundante opslag van gegevens, terwijl spark SQL daarentegen geen replicatiefactor biedt voor het opslaan van gegevens
- Omdat JDBC-, ODBC- en thrift-stuurprogramma's beschikbaar zijn in Hive, kunnen we deze gebruiken om resultaten te genereren, terwijl we in het geval van Apache Spark SQL resultaten kunnen ophalen in de vorm van Datasets en DataFrame API's als Spark SQL wordt uitgevoerd met een andere programmeertaal
- Er zijn verschillende beperkingen:
- Updates op rijniveau en realtime OLTP-query's zijn niet mogelijk met Apache Hive, terwijl updates op rijniveau en realtime online transactieverwerking mogelijk zijn met Spark SQL.
- Biedt een acceptabele hoge latentie voor interactieve data browsing, terwijl in Spark SQL de latentie maximaal is om de prestaties te verbeteren.
- Hive ondersteunt, net als SQL-instructies en query's, het UNION-type, terwijl Spark SQL het UNION-type niet kan ondersteunen.
Apache Hive vs Apache Spark SQL-vergelijkingstabel
| Vergelijkingsbasis | Apache Hive | Apache Spark SQL |
| Structuur | Een open source datawarehousing-systeem dat bovenop Hadoop is gebouwd | Hoofdzakelijk gebruikt voor gestructureerde gegevensverwerking waarbij meer informatie wordt opgehaald met behulp van gestructureerde querytaal. |
| Verwerken | Grote datasets die zijn opgeslagen in hadoop-bestanden worden geanalyseerd en opgevraagd. Verwerking wordt voornamelijk uitgevoerd met behulp van SQL. | De verwerking van Apache Spark SQL omvat zware berekeningen die zijn uitgevoerd waardoor een juiste optimalisatietechniek vereist is. Interactie met Spark SQL is op verschillende manieren mogelijk, zoals Dataset en DataFrame API. |
| Eerste uitgave | Hive werd voor het eerst uitgebracht in 2012 | Spark SQL werd voor het eerst uitgebracht in 2014 |
| Nieuwste uitgave | De nieuwste versie van Hive is uitgebracht op 18 november 2017: release 2.3.2 | De nieuwste versie van Apache Spark SQL is uitgebracht op 28 februari 2018: 2.3.0 |
| Licensing | Het is Apache versie 2 open source | Open source via Apache versie 2 |
| Implementatie taal | Java-taal kan voornamelijk worden gebruikt om Apache Hive te implementeren | Spark SQL kan worden geïmplementeerd op Scala, Java, R en Python |
| Databasemodel | In de eerste plaats is het databasemodel RDBMS | Hoewel Spark SQL kan worden geïntegreerd met elke NoSQL-database, maar voornamelijk het databasemodel RDBMS is |
| Aanvullende databasemodellen | Extra databasemodel is een Key-value store die gegevens in de vorm van JSON kan aannemen | Key-value store is het extra databasemodel |
| Ontwikkeling | Hive werd oorspronkelijk ontwikkeld door Facebook, maar werd later gedoneerd aan de stichting Apache Software | Het werd oorspronkelijk ontwikkeld door Apache Software Foundation zelf |
| Serverbesturingssysteem | Het ondersteunt alle besturingssystemen met een Java Virtual machine-omgeving | Het ondersteunt verschillende besturingssystemen zoals Windows, X, Linux etc. |
| Toegangsmethoden | Het ondersteunt ODBC, JDBC en Thrift | Het ondersteunt alleen ODBC en JDBC |
| Ondersteuning van programmeertaal | Verschillende programmeertalen zoals C ++, PHP, Java, Python, etc. worden ondersteund | Verschillende programmeertalen zoals Java, R, Python en Scala worden ondersteund |
| Partitioneermethoden | Data sharding-methode wordt gebruikt om gegevens op verschillende knooppunten op te slaan | Het maakt gebruik van Apache Spark Core voor het opslaan van gegevens op verschillende knooppunten |
Conclusie - Apache Hive vs Apache Spark SQL
We kunnen niet zeggen dat Apache Spark SQL de vervanging is voor Hive of vice versa. Het is alleen zo dat Spark SQL gezien kan worden als een ontwikkelaarvriendelijke op Spark gebaseerde API die bedoeld is om het programmeren te vergemakkelijken. Hive heeft het speciale vermogen om regelmatig tussen motoren te schakelen en is dus een efficiënt hulpmiddel voor het doorzoeken van grote gegevenssets. Het gebruik en de implementatie van wat u moet kiezen, is afhankelijk van uw doelen en vereisten. Beide Apache Hive en Apache Spark SQL zijn spelers in hun eigen veld. Ik hoop dat je na het doornemen van de functie een goed idee krijgt van de behoefte van je organisatie. Volg onze blog voor meer van dit soort berichten en we zorgen ervoor dat u informatie verstrekt die uw bedrijf bevordert.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids geweest voor Apache Hive vs Apache Spark SQL, hun betekenis, Head to Head Comparison, Key Differences, Comparision Table en Conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Java vs Node JS verschillen
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 nuttige verschillen
- Hadoop vs Hive - Ontdek de beste verschillen
- 7 Belangrijke nuttige dingen over Apache Spark (gids)
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 vergelijkingen die u moet weten!
- ORDER BY-functie gebruiken in Hive