Rozdíl mezi Apache Hive a Apache Spark SQL
S obrovským nárůstem velkých datových technologií je dnes velmi důležité používat pro každý proces správný nástroj. Proces může být cokoli, jako je příjem dat, zpracování dat, získávání dat, ukládání dat atd. V tomto příspěvku si přečteme o dvou takových nástrojích pro získávání dat, Apache Hive a Apache Spark SQL. Hive, na jedné straně, je známý pro své efektivní zpracování dotazů pomocí SQL-like HQL (Hive Query Language) a je používán pro data uložená v distribuovaném systému souborů Hadoop, zatímco Spark SQL používá strukturovaný dotazovací jazyk a zajišťuje, že všechny O operace čtení a zápisu online se postará. Úl byl znám jako součást velkého datového ekosystému, kde jsou pro zpracování dat z HDFS zapotřebí starší mapovače a reduktory, zatímco Spark SQL je znám jako součást API Apache Spark API, díky kterému je zpracování na velkém datovém ekosystému mnohem jednodušší a reálnější -čas. Hlavní mylná představa, kterou většina odborníků dnes má, je, že úl lze použít pouze se staršími velkými datovými technologiemi a nástroji, jako jsou PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Toto tvrzení není úplně pravda, protože Hive je kompatibilní nejen se staršími nástroji, ale také s dalšími komponenty založenými na Spark, jako je Spark Streaming. Myšlenka jejich použití je snížit úsilí a přinést lepší výstup pro podnikání. Podívejme se podrobně na Apache Hive a Apache Spark SQL.
Srovnání hlava-hlava mezi Apache Hive vs Apache Spark SQL (infografika)
Níže je Top 13 srovnání mezi Apache Hive vs Apache Spark SQL
Klíčové rozdíly mezi Apache Hive a Apache Spark SQL
Rozdíly mezi Apache Hive a Apache Spark SQL jsou diskutovány v následujících bodech:
- Je známo, že Hive používá HQL (Hive Query Language), zatímco Spark SQL je známo, že používá jazyk Structured Query pro zpracování a dotazování dat.
- Hive poskytuje flexibilitu schématu, dělení a ukládání tabulek, zatímco Spark SQL provádí SQL dotazování, takže je možné číst pouze data ze stávající instalace Hive.
- Hive poskytuje přístupová práva pro uživatele, role i skupiny, zatímco Spark SQL neposkytuje žádné prostředky pro poskytování přístupových práv pro uživatele.
- Hive poskytuje zařízení selektivního replikačního faktoru pro redundantní ukládání dat, zatímco jiskra SQL na druhé straně neposkytuje žádný replikační faktor pro ukládání dat.
- Protože jsou v Hive k dispozici ovladače JDBC, ODBC a Thrift, můžeme je použít k generování výsledků, zatímco v případě Apache Spark SQL můžeme načíst výsledky ve formě datových sad a API DataFrame, pokud je Spark SQL spuštěn s jiným programovacím jazykem
- Existuje několik omezení:
- Aktualizace na úrovni řádků a dotazování OLTP v reálném čase není možné pomocí Apache Hive, zatímco aktualizace na úrovni řádků a online zpracování transakcí v reálném čase je možné pomocí Spark SQL.
- Poskytuje přijatelnou vysokou latenci pro interaktivní prohlížení dat, zatímco ve Spark SQL je poskytovaná latence minimální, aby se zvýšil výkon.
- Podregistr, stejně jako příkazy SQL a dotazy, podporuje typ UNION, zatímco Spark SQL není schopen podporovat typ UNION.
Srovnávací tabulka SQL Apache Hive vs Apache Spark SQL
| Základy srovnání | Úl Apache | Apache Spark SQL |
| Struktura | Otevřený zdrojový datový skladovací systém, který je postaven na Hadoopu | Používá se hlavně pro zpracování strukturovaných dat, kde se více informací získává pomocí strukturovaného dotazovacího jazyka. |
| zpracovává se | Velké soubory dat, které jsou uloženy v souborech hadoopu, jsou analyzovány a dotazovány. Zpracování se provádí hlavně pomocí SQL. | Zpracování Apache Spark SQL zahrnuje těžké výpočty prováděné kvůli tomu, že je vyžadována správná optimalizační technika. Interakce s Spark SQL je možná různými způsoby, jako je Dataset a DataFrame API. |
| První vydání | Úl byl poprvé uveden na trh v roce 2012 | Spark SQL byl poprvé uveden na trh v roce 2014 |
| Poslední vydání | Nejnovější verze Úlu je vydána 18. listopadu 2017: vydání 2.3.2 | Nejnovější verze Apache Spark SQL je vydána 28. února 2018: 2.3.0 |
| Licencování | Je to Apache verze 2 s otevřenými zdroji | Otevřený zdroj prostřednictvím Apache verze 2 |
| Implementační jazyk | Jazyk Java lze primárně použít k implementaci apache Hive | Spark SQL lze implementovat na Scala, Java, R a Python |
| Databázový model | Jeho databázovým modelem je především RDBMS | Přestože je Spark SQL schopen integrace s jakoukoli databází NoSQL, primárně je jejím databázovým modelem RDBMS |
| Další databázové modely | Další databázový model je úložiště klíč-hodnota, které může přijímat data ve formě JSON | Úložiště klíč-hodnota je další databázový model |
| Rozvoj | Úl byl původně vyvinut společností Facebook, ale později byl věnován nadaci Apache Software Foundation | Původně byl vyvinut samotnou Apache Software Foundation |
| Operační systém serveru | Podporuje všechny operační systémy s prostředím Java Virtual Machine | Podporuje několik operačních systémů, jako jsou Windows, X, Linux atd. |
| Metody přístupu | Podporuje ODBC, JDBC a Thrift | Podporuje pouze ODBC a JDBC |
| Podpora programovacího jazyka | Podporováno je několik programovacích jazyků, jako jsou C ++, PHP, Java, Python atd | Podporováno je několik programovacích jazyků, jako je Java, R, Python a Scala |
| Metody dělení | Metoda shardingu dat se používá k ukládání dat na různých uzlech | Využívá Apache Spark Core pro ukládání dat na různých uzlech |
Závěr - Apache Hive vs Apache Spark SQL
Nemůžeme říci, že Apache Spark SQL je náhradou za Hive nebo naopak. Je to jen to, že Spark SQL lze považovat za rozhraní Spark založené na vývojáři, které je zaměřeno na usnadnění programování. Úl má zvláštní schopnost častého přepínání mezi motory, a tak je účinným nástrojem pro dotazování velkých datových souborů. Využití a implementace toho, co si vybrat, závisí na vašich cílech a požadavcích. Oba Apache Hive a Apache Spark SQL jsou hráči ve svém oboru. Doufám, že poté, co projdete poštou, získáte dostatečnou představu o potřebě vaší organizace. Sledujte náš blog, kde naleznete další příspěvky, jako jsou tyto, a my vám poskytneme informace, které podporují vaše podnikání.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Apache Hive vs. Apache Spark SQL, jejich význam, porovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Rozdíly JS Java a Node
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 užitečných rozdílů
- Hadoop vs Hive - Zjistěte nejlepší rozdíly
- 7 důležitých užitečných věcí o Apache Spark (Průvodce)
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 srovnání, které musíte znát!
- Použití funkce OBJEDNÁVKA BY v Úlu