Разница между Apache Hive и Apache Spark SQL

В связи с огромным ростом технологий больших данных сегодня становится очень важным использовать правильный инструмент для каждого процесса. Этот процесс может быть чем угодно, например, приемом данных, обработкой данных, извлечением данных, хранением данных и т. Д. В этом посте мы собираемся прочитать о двух таких инструментах извлечения данных, Apache Hive и Apache Spark SQL. Hive, с одной стороны, известен своей эффективной обработкой запросов благодаря использованию SQL-подобного HQL (Hive Query Language) и используется для данных, хранящихся в распределенной файловой системе Hadoop, тогда как Spark SQL использует язык структурированных запросов и гарантирует, что все Об операциях чтения и записи в Интернете позаботятся. Известно, что Hive является компонентом экосистемы больших данных, где для обработки данных из HDFS необходимы устаревшие средства отображения и редукторы, тогда как Spark SQL, как известно, является компонентом Apache Spark API, который сделал обработку в экосистеме больших данных намного проще и более реальной. -время. Основное заблуждение большинства современных профессионалов заключается в том, что куст можно использовать только с устаревшими технологиями больших данных и такими инструментами, как PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Это утверждение не совсем верно, поскольку Hive совместим не только с устаревшими инструментами, но и с другими компонентами на основе Spark, такими как Spark Streaming. Идея, лежащая в основе их использования, заключается в том, чтобы уменьшить усилия и повысить эффективность бизнеса. Давайте подробно рассмотрим Apache Hive и Apache Spark SQL.

Личное сравнение между Apache Hive и Apache Spark SQL (Инфографика)

Ниже приведены 13 лучших сравнений между Apache Hive и Apache Spark SQL.

Ключевые различия между Apache Hive и Apache Spark SQL

Различия между Apache Hive и Apache Spark SQL обсуждаются в следующих пунктах:

  1. Известно, что Hive использует HQL (Hive Query Language), тогда как Spark SQL использует язык структурированных запросов для обработки и запроса данных.
  2. Hive обеспечивает гибкость схемы, распределяя и разбивая таблицы на части, тогда как Spark SQL выполняет запросы SQL, возможно только чтение данных из существующей установки Hive.
  3. Hive предоставляет права доступа для пользователей, ролей и групп, тогда как Spark SQL не предоставляет никаких средств для предоставления прав доступа пользователю.
  4. Hive предоставляет возможность выборочного коэффициента репликации для избыточного хранения данных, тогда как Spark SQL, с другой стороны, не предоставляет никакого коэффициента репликации для хранения данных.
  5. Поскольку JDBC, ODBC и экономичные драйверы доступны в Hive, мы можем использовать их для генерации результатов, тогда как в случае Apache Spark SQL мы можем получать результаты в виде наборов данных и API DataFrame, если Spark SQL запускается с другим языком программирования.
  6. Есть несколько ограничений:
  • Обновления на уровне строк и OLTP-запросы в реальном времени невозможны при использовании Apache Hive, тогда как обновления на уровне строк и обработка онлайн-транзакций в реальном времени возможны с помощью Spark SQL.
  • Обеспечивает приемлемую высокую задержку для интерактивного просмотра данных, тогда как в Spark SQL предоставляемая задержка минимальна для повышения производительности.
  • Hive, как и операторы SQL и запросы, поддерживает тип UNION, тогда как Spark SQL не поддерживает тип UNION.

Apache Hive и Apache Spark SQL Сравнительная таблица

Основа сравненияApache HiveApache Spark SQL
СтруктураСистема хранения данных с открытым исходным кодом, построенная на основе HadoopВ основном используется для обработки структурированных данных, когда дополнительная информация извлекается с использованием языка структурированных запросов.
обработкаБольшие наборы данных, которые хранятся в файлах hadoop, анализируются и запрашиваются. Обработка в основном выполняется с использованием SQL.Обработка Apache Spark SQL включает в себя сложные вычисления, из-за которых требуется правильная техника оптимизации. Взаимодействие с Spark SQL возможно различными способами, такими как Dataset и DataFrame API.
Первый выпускУлей был впервые выпущен в 2012 годуSpark SQL был впервые выпущен в 2014 году
Последний релизПоследняя версия Hive выпущена 18 ноября 2017 года: выпуск 2.3.2Последняя версия Apache Spark SQL выпущена 28 февраля 2018 года: 2.3.0
ЛицензированиеЭто Apache версии 2 с открытым исходным кодомОткрыть исходный код через Apache версии 2
Язык реализацииЯзык Java в первую очередь может быть использован для реализации Apache HiveSpark SQL может быть реализован на Scala, Java, R, а также на Python
Модель базы данныхВ первую очередь модель базы данных - это RDBMS.Хотя Spark SQL способен интегрироваться с любой базой данных NoSQL, но в первую очередь его модель базы данных - это СУБД
Дополнительные модели базы данныхДополнительная модель базы данных - это хранилище ключей и значений, которое может принимать данные в форме JSON.Хранилище ключей-значений является дополнительной моделью базы данных
развитиеПервоначально Hive был разработан Facebook, но позже был передан в фонд Apache Software.Первоначально он был разработан самим Apache Software Foundation.
Операционная система сервераОн поддерживает все операционные системы со средой виртуальных машин JavaОн поддерживает несколько операционных систем, таких как Windows, X, Linux и т. Д.
Методы доступаПоддерживает ODBC, JDBC и ThriftПоддерживает только ODBC и JDBC
Поддержка языка программированияПоддерживается несколько языков программирования, таких как C ++, PHP, Java, Python и т. Д.Поддерживается несколько языков программирования, таких как Java, R, Python и Scala.
Методы разбиенияМетод разделения данных используется для хранения данных на различных узлах.Он использует Apache Spark Core для хранения данных на разных узлах.

Вывод - Apache Hive против Apache Spark SQL

Мы не можем сказать, что Apache Spark SQL является заменой Hive или наоборот. Просто Spark SQL можно рассматривать как дружественный для разработчиков API на основе Spark, который призван облегчить программирование. У Hive есть особая возможность частого переключения между двигателями, и поэтому он является эффективным инструментом для запроса больших наборов данных. Использование и реализация того, что выбрать, зависит от ваших целей и требований. Оба Apache Hive и Apache Spark SQL являются игроками в своей области. Надеюсь, пройдя этот пост, вы получите достаточно четкое представление о потребностях вашей организации. Следите за нашим блогом, чтобы узнать больше подобных сообщений, и мы обязательно предоставим информацию, которая поможет вашему бизнесу.

Рекомендуемая статья

Это было руководство по Apache Hive против Apache Spark SQL, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Различия между Java и Node JS
  2. Apache Pig против Apache Hive - Лучшие 12 полезных отличий
  3. Hadoop vs Hive - узнай лучшие отличия
  4. 7 важных полезных вещей о Apache Spark (Руководство)
  5. Apache Hadoop против Apache Spark | 10 лучших сравнений, которые вы должны знать!
  6. Использование функции ORDER BY в Hive

Категория:

Большое количество данных