Різниця між Apache Hive та Apache Spark SQL
У зв'язку з масовим збільшенням технологій великих даних сьогодні стає дуже важливим використовувати правильний інструмент для кожного процесу. Цей процес може бути будь-яким, як прийом даних, обробка даних, пошук даних, зберігання даних тощо. У цій публікації ми будемо читати про два таких інструменти пошуку даних, Apache Hive та Apache Spark SQL. Hive, з одного боку, відомий своєю ефективною обробкою запитів, використовуючи SQL-подібний HQL (мова запиту вуликів) і використовується для даних, що зберігаються в розподіленій файловій системі Hadoop, тоді як Spark SQL використовує структуровану мову запитів і гарантує, що всі про операції з читання та запису в Інтернеті піклуються. Відомо, що вулик є складовою екосистеми великих даних, де для обробки даних з HDFS потрібні застарілі картографи та редуктори, тоді як Spark SQL, як відомо, є компонентом API Apache Spark, який зробив обробку в екосистемі великих даних набагато простішою та реальнішою -час. Головною помилковою думкою більшості професіоналів сьогодні є те, що вулик можна використовувати лише із застарілими технологіями великих даних та інструментами, такими як PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Це твердження не зовсім вірно, оскільки Hive сумісний не тільки зі застарілими інструментами, але і разом з іншими компонентами на основі Spark, наприклад Spark Streaming. Ідея їх використання полягає в тому, щоб зменшити зусилля та принести кращий результат бізнесу. Докладно вивчимо як Apache Hive, так і Apache Spark SQL.
Порівняння між собою Apache Hive проти Apache Spark SQL (Інфографіка)
Нижче наведено найкращі 13 порівнянь між Apache Hive та Apache Spark SQL
Основні відмінності між Apache Hive і Apache Spark SQL
Відмінності між Apache Hive та Apache Spark SQL обговорюються в пунктах, згаданих нижче:
- Відомо, що Hive використовує HQL (мова запитів Hive), тоді як Spark SQL, як відомо, використовує структуровану мову запитів для обробки та запиту даних.
- Hive забезпечує гнучкість схеми, розбиття та розбиття таблиць, тоді як, коли Spark SQL виконує SQL запити, можна читати дані лише з існуючої установки Hive.
- Hive забезпечує права доступу для користувачів, ролей, а також груп, тоді як Spark SQL не забезпечує жодних можливостей надання прав доступу користувачеві.
- Hive забезпечує можливість вибору селективного коефіцієнта реплікації для надмірного зберігання даних, тоді як spark SQL, з іншого боку, не забезпечує жодного фактора реплікації для зберігання даних
- Оскільки в Hive доступні драйвери JDBC, ODBC та ощадливість, ми можемо використовувати їх для отримання результатів, тоді як у випадку Apache Spark SQL ми можемо отримувати результати у вигляді наборів даних та API DataFrame, якщо Spark SQL працює з іншою мовою програмування
- Існує кілька обмежень:
- Оновлення на рівні рядків та запит OLTP в режимі реального часу неможливо за допомогою Apache Hive, тоді як оновлення рівня рядків та обробка транзакцій в режимі реального часу можливі за допомогою Spark SQL.
- Забезпечує прийнятну високу затримку для інтерактивного перегляду даних, тоді як у Spark SQL передбачена затримка до мінімуму для підвищення продуктивності.
- Hive, як і SQL заяви та запити, підтримує тип UNION, тоді як Spark SQL не може підтримувати тип UNION.
Таблиця порівняння Apache Hive vs Apache Spark SQL
| Основи порівняння | Apache вулик | Apache Spark SQL |
| Будова | Система зберігання даних з відкритим кодом, яка побудована на вершині Hadoop | В основному використовується для структурованої обробки даних, де отримується більше інформації за допомогою структуризованої мови запитів. |
| Обробка | Великі набори даних, які зберігаються у файлах hadoop, аналізуються та запитуються. Обробка в основному виконується за допомогою SQL. | Обробка Apache Spark SQL включає великі обчислення, які виконуються, завдяки яким потрібна правильна методика оптимізації. Взаємодія з Spark SQL можлива різними способами, такими як Dataset та DataFrame API. |
| Початковий реліз | Вперше вулик вийшов у 2012 році | Spark SQL вперше вийшов у 2014 році |
| Останній реліз | Остання версія Hive випущена 18 листопада 2017 року: реліз 2.3.2 | Остання версія Apache Spark SQL виходить 28 лютого 2018 року: 2.3.0 |
| Ліцензування | Це Apache версії 2 з відкритим джерелом | Відкрити джерело через Apache версії 2 |
| Мова реалізації | Мова Java в першу чергу може бути використана для реалізації apache Hive | Іскровий SQL може бути реалізований на Scala, Java, R, а також Python |
| Модель бази даних | Основною моделлю його бази даних є RDBMS | Хоча Spark SQL здатний інтегруватися з будь-якою базою даних NoSQL, але в першу чергу модель бази даних - RDBMS |
| Додаткові моделі баз даних | Додаткова модель бази даних - це сховище ключових значень, яке може приймати дані у вигляді JSON | Ключове значення - це додаткова модель бази даних |
| Розвиток | Спочатку вулик був розроблений Facebook, але пізніше був переданий фонду Apache Software | Спочатку він був розроблений самим Apache Software Foundation |
| Операційна система сервера | Він підтримує всю операційну систему з середовищем віртуальної машини Java | Він підтримує декілька операційних систем, таких як Windows, X, Linux тощо. |
| Методи доступу | Він підтримує ODBC, JDBC та Thrift | Він підтримує лише ODBC та JDBC |
| Мовна підтримка програмування | Підтримуються кілька мов програмування, такі як C ++, PHP, Java, Python тощо | Підтримується кілька мов програмування, такі як Java, R, Python та Scala |
| Методи розподілу | Метод посилення даних використовується для зберігання даних на різних вузлах | Він використовує Apache Spark Core для зберігання даних на різних вузлах |
Висновок - Apache Hive проти Apache Spark SQL
Ми не можемо сказати, що Apache Spark SQL є заміною Hive або навпаки. Просто Spark SQL можна зрозуміти як зручний для розробників API на основі Spark, який має на меті полегшити програмування. Вулик має свою особливу здатність до частого перемикання між двигунами, тому є ефективним інструментом для запитів великих наборів даних. Використання та реалізація того, що вибрати, залежить від ваших цілей та вимог. Вони і Apache Hive, і Apache Spark SQL - гравці у власному полі. Я сподіваюся, що перейшовши на посаду, ви отримаєте достатньо чесне уявлення про потребу вашої організації. Слідкуйте за нашим блогом, щоб дізнатися більше таких публікацій, і ми обов’язково надамо інформацію, яка сприяє вашому бізнесу.
Рекомендована стаття
Це керівництво щодо Apache Hive проти Apache Spark SQL, їх значення, порівняння голова до голови, ключові відмінності, таблиця порівняння та висновок. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Відмінність Java від Node JS
- Apache Pig vs Apache Hive - 12 найкращих корисних відмінностей
- Хадоп проти вулика - з’ясуйте найкращі відмінності
- 7 важливих корисних речей про Apache Spark (Керівництво)
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Топ-10 порівнянь, які ти повинен знати!
- Використання функції ЗАМОВЛЕННЯ В вулику