Різниця між вуликом та HUE
Великі дані в простому розумінні - це поєднання структурованих та неструктурованих бізнес-даних. Big Data стосується поточних щоденних трансакційних даних бізнесу, що мають дуже складний характер. Big Data названий одним із найкращих інструментів штучного інтелекту на світовому ринку з моменту його створення. Однак у Big Data були свої обмеження щодо зберігання, розміру, аналізу, пошуку, обміну та представлення даних діловим користувачам.
Кінцевими користувачами був започаткований традиційний корпоративний підхід, який складається з сервера, бази даних та користувача. Але сервер баз даних мав вузьке місце для обробки величезних фрагментів даних під одним процесором. Щоб подолати це обмеження, Google представив алгоритм зменшення карт, який може обробляти дані серед набору розподілених систем. Цей алгоритм та Big Data були згодом перетворені в рамку Java з відкритим кодом під назвою Hadoop Doug Cutting та його командою. Hadoop поширюється декількома постачальниками по всьому світу, залежно від їхніх бізнес-потреб. Ця стаття має на меті пролити деяке світло на технології Big Data, а саме Hive та Hue.
Більшість операцій в екосистемі Hadoop здійснюються через інтерфейс командного рядка, але не було жодного користувальницького інтерфейсу, розробленого під час початкових випусків Hadoop. Hue - це веб-користувальницький інтерфейс, який виконує деякі поширені дії з екосистемою Hadoop або на базі Hadoop. Hue був запущений і розроблений на основі Hadoop з відкритим кодом під назвою Cloudera.
Вулик був запущений Facebook на початкових етапах розробки, а пізніше його перейняв Apache Software Foundation. Цей проект Apache на вулику вклав його в екосистему Hadoop. Вулик був розроблений для взаємодії з даними, що зберігаються в HDFS (Файлова система розподілу Hadoop). Hive схожий на SQL, як мова запитів. В основному вулик використовується для запиту та отримання даних із HDFS. Цей вид запитів за допомогою Hive відомий як HiveQL або HQL.
Порівняння «Хед-енд-Хейн» між Hive проти Hue (Інфографіка)
Нижче наведено топ-6 порівнянь між вуликом та HUE
Ключові відмінності Hive від Hue
- Hue - це веб-користувальницький інтерфейс, який надає низку сервісів у рамках Hadoop на базі Cloudera. Деякі з основних функцій включають браузер файлів HDFS, редактор свиней, редактор вуликів, браузер роботи, оболонку Hadoop, дозволи адміністратора користувача, редактор Impala, веб-інтерфейс Ozzie та Hadoop API Access. Але Hive - це аналітична мова запитів SQL, яка може запитувати або маніпулювати даними, що зберігаються в базі даних. Деякі з основних особливостей Hive включають алгоритм зменшення карт, OLAP (онлайн-аналітична обробка), створення схем на базі даних, виконання операцій DML і DDL, таких як CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP на твердженнях HDFS.
- Hue надає веб-користувальницький інтерфейс, а також шлях до файлу для перегляду HDFS. Цей макет веб-інтерфейсу допомагає користувачам переглядати файли, подібні до середнього користувача Windows, розміщуючи його файли на своїй машині. Ця додаткова функція Hue також допомагає користувачам завантажувати або переміщувати файли в різних каталогах через веб-інтерфейс. До файлів, що зберігаються на HDFS, можна отримати доступ за допомогою параметра браузера файлів у Hue. Hue може бути зручним інструментом для користувачів, які не віддають перевагу інтерфейсу командного рядка UNIX. Але, Hive використовується для створення схем, баз даних для запиту бази даних. Висловлювання DML та DDL у Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) допомагають користувачам аналізувати дані, що зберігаються на HDFS, відповідно до бізнес-вимог. Вулик може вручну обробляти та завантажувати дані з текстових файлів у таблиці. Але він не може переміщувати файли в різних каталогах.
- Hue надає користувальницький інтерфейс для відстеження стану завдання на карті, зменшення робочих місць. Ці завдання можна переглядати через параметр браузера завдань у веб-інтерфейсі. Статус роботи за відтінком представлений у вигляді кольорового кодування (червоного, зеленого, жовтого та чорного). Зелений-Успішно виконані завдання, Жовтий - Поточні завдання, Червоний - Невдалі завдання та Чорний - Роботи, залишені користувачем вручну. Але, Hive, з іншого боку, використовує алгоритм зменшення карт для обробки даних, що зберігаються на HDFS. Керувати вуликом можна за допомогою інтерфейсу командного рядка або веб-редакторів, таких як Hue. Вулик зазвичай використовується для аналізу складних неструктурованих даних. Цей тип аналітичних операцій, що виконуються за допомогою вулика, заплановано як зменшення завдань на карті в екосистемі Hadoop.
- Hue надає веб-користувальницький інтерфейс для мов програмування, як Hive, який може бути зручним інструментом для уникнення помилок синтаксису під час виконання запитів. Hue також повертає набір результатів і журнали після успішного виконання запиту. Hue також надає користувачам можливість аналізувати дані у вигляді діаграм (пирогів та діаграм). До редактора вуликів можна отримати доступ через опцію редактора запитів на Hue. Але до вулика без відтінку не можна отримати доступ через веб-редактор. Візуалізації неможливо створити за допомогою вулика. Hive відображає лише набір результатів на рівні командного рядка.
- Hue дозволяє користувачам створювати та налаштовувати дозволи файлів на HDFS. Доступ до файлів та ролей користувача можна отримати за допомогою параметра безпеки, вказаного в браузері. Hue надає користувачам можливість відстежувати робочі процеси Ozzie для обробки завдань, запланованих у веб-переглядачі. Hue також дозволяє користувачам переглядати та отримувати доступ до таблиць і баз даних за допомогою менеджера метасторингу та редакторів баз даних. Але Hive забезпечив аутентифікацію Kerberos 2.0 разом з Hadoop Cluster. Робочі процеси, заплановані за допомогою Ozzie, не можна відслідковувати за допомогою вулика. Усі дані, що зберігаються у вигляді схем і баз даних, також можна переглядати за допомогою HiveQL або Hive.
Таблиця порівняння вулика проти відтінку
Далі наведена таблиця порівняння між вуликом та відтінком
| Основи порівняння |
ПІДЛИВ |
HUE |
| Винахідник / Винахідник | Вулик був запущений Apache Software Foundation. | Hue запустив Cloudera. |
| Сфера застосування / значення | Hive або HiveQL - це аналітична мова запитів, яка використовується для обробки та отримання даних зі сховища даних. | Hue - це веб-інтерфейс, який допомагає користувачам взаємодіяти з екосистемою Hadoop. |
| Установка / конфігурація | Вулик можна встановити або налаштувати за допомогою інтерфейсу командного рядка екосистеми Hadoop. | Відтінок можна встановити або налаштувати лише за допомогою веб-браузера. |
| Функціональність | Hive використовує алгоритм зменшення карт для обробки та аналізу даних. | Hue надає редактору веб-інтерфейсу доступ до Hive та інших мов програмування. |
| Впровадження | До вулика реалізовано та доступ до нього за допомогою інтерфейсу командного рядка або веб-інтерфейсу інтерфейсу. | Hue реалізований у веб-браузері для доступу до декількох програм, встановлених на Cloudera. |
| Залежність | Вулик можна вбудовувати в декілька рамок Hadoop. | Hue доступний лише на основі Cloudera Hadoop Framework. |
Висновок - Вулей проти Хью
На закінчення ми висвітлили вступ, ключові відмінності та декілька порівнянь щодо технологій великих даних Hive & Hue. Ми також бачили деякі схожість у Hive, які також є у мові запитів SQL. Hue - це універсальний додаток веб-інтерфейсу, який має всі сервіси в екосистемі великих даних Hadoop. І Hive, і Hue можуть бути використані та налаштовані в рамках Hadoop, залежно від вимог кінцевого користувача. В Інтернеті є багато інформації, а також попередньо налаштовані віртуальні машини Hadoop для отримання короткого уявлення про реалізацію Hive & Hue. І Hive, і Hue відіграють ключову роль у сучасній аналітиці великих даних.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо вулика проти відтінку, їх значення, порівняння «голова до голови», ключові відмінності, таблиця порівняння та висновок. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Apache Pig vs Apache Hive - 12 найкращих корисних відмінностей
- Хадоп проти вулика - з’ясуйте найкращі відмінності
- Топ-12 порівнянь Apache Hive - Apache HBase (Інфографіка)