Разница между улей и HUE
Простые данные - это комбинация структурированных и неструктурированных бизнес-данных. Большие данные имеют дело с текущими транзакционными данными бизнеса, которые очень сложны по своей природе. Big Data считается одним из лучших инструментов искусственного интеллекта на мировом рынке с момента его создания. Однако у Big Data были свои ограничения в плане хранения, размера, анализа, поиска, совместного использования и представления данных для бизнес-пользователей.
Традиционный корпоративный подход, состоящий из сервера, базы данных и пользователя, был запущен конечными пользователями. Но у сервера базы данных было узкое место обработки огромных кусков данных под одним процессором. Чтобы преодолеть это ограничение, Google ввел алгоритм уменьшения карты, который может обрабатывать данные в наборе распределенных систем. Этот алгоритм и большие данные были позже преобразованы Дугом Каттингом и его командой в среду Java с открытым исходным кодом под названием Hadoop. Hadoop распространяется несколькими поставщиками по всему миру, в зависимости от потребностей их бизнеса. Эта статья призвана пролить свет на технологии больших данных, а именно Hive и Hue.
Большинство операций в экосистеме Hadoop осуществляются через интерфейс командной строки, но в начальных выпусках Hadoop не было никакого пользовательского интерфейса. Hue - это веб-интерфейс пользователя, который выполняет некоторые общие действия с экосистемой Hadoop или основанными на Hadoop средами. Hue был запущен и разработан с помощью фреймворка Hadoop с открытым исходным кодом под названием Cloudera.
Hive был запущен Facebook, на начальных этапах разработки, а затем был передан Apache Software Foundation. Этот проект Apache на Hive внедрил его в экосистему Hadoop. Hive был разработан для взаимодействия с данными, хранящимися в HDFS (Hadoop Distribution File System). Hive похож на язык запросов SQL. Hive в основном используется для запроса и извлечения данных из HDFS. Этот тип языка запросов, использующий Hive, известен как HiveQL или HQL.
Сравнение лицом к лицу между Hive и Hue (Инфографика)
Ниже приведены 6 лучших сравнений между Hive и HUE.
Ключевые различия между Hive и Hue
- Hue - это веб-интерфейс пользователя, который предоставляет ряд сервисов в рамках инфраструктуры Hadoop на основе Cloudera. Некоторые ключевые функции включают в себя файловый браузер HDFS, редактор Pig, редактор Hive, браузер Job, оболочку Hadoop, полномочия администратора пользователя, редактор Impala, веб-интерфейс Ozzie и доступ к Hadoop API. Но Hive - это аналитический язык запросов SQL, который может запрашивать или манипулировать данными, хранящимися в базе данных. Некоторые из ключевых функций Hive включают алгоритм Map-Reduce, OLAP (интерактивная аналитическая обработка), создание схем в базах данных, выполнение операций DML и DDL, таких как операторы CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP для HDFS.
- Hue предоставляет веб-интерфейс пользователя и путь к файлу для просмотра HDFS. Этот макет веб-интерфейса помогает пользователям просматривать файлы, аналогично обычному пользователю Windows, который находит свои файлы на своем компьютере. Эта дополнительная функция в Hue также помогает пользователям вручную загружать или перемещать файлы в разные каталоги через веб-интерфейс. К файлам, хранящимся в HDFS, можно получить доступ, используя опцию просмотра файлов в Hue. Hue может быть удобным инструментом для пользователей, которые не предпочитают интерфейс командной строки UNIX. Но Hive используется для создания схем, баз данных для запросов к базе данных. Операторы DML и DDL в Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) помогают пользователям анализировать данные, хранящиеся в HDFS, в соответствии с бизнес-требованиями. Hive может вручную обрабатывать и загружать данные из текстовых файлов в таблицы. Но он не может перемещать файлы по разным каталогам.
- Hue предоставляет пользовательский интерфейс для отслеживания состояния заданий на карте и сокращения заданий. Эти задания можно просмотреть с помощью параметра браузера заданий в веб-интерфейсе. Статус работы на оттенке представлен в виде цветовой кодировки (красный, зеленый, желтый и черный). Зеленый - успешно выполненные задания, желтый - текущие работы, красный - невыполненные задания и черный - задания, отмененные пользователем вручную. Но Hive, с другой стороны, использует алгоритм Map-Reduce для обработки данных, хранящихся в HDFS. Hive может работать с использованием интерфейса командной строки или веб-редакторов, таких как Hue. Улей обычно используется для анализа сложных неструктурированных данных. Аналитические операции этого типа, выполняемые с использованием Hive, запланированы как задания Map Reduce в экосистеме Hadoop.
- Hue предоставляет веб-интерфейс пользователя для языков программирования, таких как Hive, который может быть удобным инструментом для пользователей, чтобы избежать синтаксических ошибок при выполнении запросов. Hue также возвращает набор результатов и регистрирует результаты после успешного выполнения запроса. Hue также предоставляет пользователям возможность анализировать данные в виде диаграмм (круговых и столбчатых диаграмм). Доступ к редактору Hive можно получить с помощью опции редакторов запросов в Hue. Но Hive без оттенка не может быть доступен через веб-редактор. Визуализации не могут быть созданы с использованием Hive. Hive отображает только набор результатов на уровне командной строки.
- Hue позволяет пользователям создавать и настраивать права доступа к файлам в HDFS. Доступ к файлам и пользовательские роли можно получить с помощью параметра безопасности, указанного в браузере. Hue предоставляет пользователям возможность отслеживать рабочие процессы Оззи для обработки заданий, запланированных в браузере заданий. Hue также позволяет пользователям просматривать и получать доступ к таблицам и базам данных с помощью диспетчера metastore и редакторов баз данных. Но Hive обеспечил аутентификацию Kerberos 2.0 вместе с кластером Hadoop. Рабочие процессы, запланированные с помощью Ozzie, не могут быть отслежены с помощью Hive. Все данные, хранящиеся в виде схем и баз данных, также можно просматривать с помощью HiveQL или Hive.
Hive vs Hue Сравнительная таблица
Ниже приводится сравнительная таблица между Hive и Hue:
| Основа сравнения |
Улей |
HUE |
| Изобретатель / Изобретение | Hive был запущен Apache Software Foundation. | Hue был запущен Cloudera. |
| Область / Значение | Hive или HiveQL - это язык аналитических запросов, используемый для обработки и извлечения данных из хранилища данных. | Hue - это веб-интерфейс, который облегчает взаимодействие пользователей с экосистемой Hadoop. |
| Установка / Настройка | Hive может быть установлен или настроен с использованием интерфейса командной строки экосистемы Hadoop. | Hue может быть установлен или настроен только с помощью веб-браузера. |
| функциональность | Hive использует алгоритм map-Reduce для обработки и анализа данных. | Hue предоставляет редактор веб-интерфейса для доступа к Hive и другим языкам программирования. |
| Реализация | Hive реализован и доступен через интерфейс командной строки или веб-интерфейс. | Hue реализован в веб-браузере для доступа к нескольким программам, установленным на Cloudera. |
| зависимость | Hive может быть встроен в несколько фреймворков Hadoop. | Оттенок доступен только на платформе Cloudera Based Hadoop. |
Вывод - Улей против Хюэ
В заключение мы рассмотрели введение, ключевые отличия и несколько сравнений по технологиям больших данных Hive & Hue. Мы также видели некоторые сходства в Hive, которые также присутствуют в языке запросов SQL. Hue - это универсальное приложение веб-интерфейса, которое имеет все сервисы в экосистеме больших данных Hadoop. Hive и Hue могут использоваться и настраиваться в основанных на Hadoop средах в зависимости от требований конечного пользователя. В Интернете доступно много информации, а также предварительно настроенных виртуальных машин Hadoop, чтобы получить краткое представление о реализации Hive & Hue. И Hive, и Hue играют ключевую роль в современной аналитике больших данных.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по Hive против Hue, их значению, сравнению лицом к лицу, ключевым различиям, сравнительной таблице и выводу. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Apache Pig против Apache Hive - Лучшие 12 полезных отличий
- Hadoop vs Hive - узнай лучшие отличия
- 12 лучших сравнений Apache Hive и Apache HBase (Инфографика)