Skillnaden mellan Hive och HUE
Big Data i enkla termer är en kombination av strukturerad och ostrukturerad affärsdata. Big Data behandlar aktuella dagliga transaktionsdata för verksamheten, som är väldigt komplex. Big Data utnämns till ett av de finaste verktygen för konstgjord intelligens runt om på den globala marknaden sedan starten. Big Data hade emellertid sina egna begränsningar när det gäller lagring, storlek, analys, sökning, delning och presentation av data till affärsanvändare.
En traditionell företagsstrategi som består av en server, databas och användare lanserades av slutanvändare. Men databasservern hade en flaskhals för att behandla enorma bitar med data, under en enda processor. För att övervinna denna begränsning har Google infört en kartaminskningsalgoritm som kan bearbeta informationen bland en uppsättning distribuerade system. Denna algoritm och Big Data omvandlades senare till en Open Source Java-ram som heter Hadoop av Doug Cutting och hans team. Hadoop distribueras av flera leverantörer över hela världen, beroende på deras affärsbehov. Denna artikel avser att belysa Big Data-teknologier, nämligen Hive och Hue.
De flesta av operationerna i Hadoop-ekosystemet drivs via kommandoradgränssnittet, men det var inte något användargränssnitt som utformats under de första utgåvorna av Hadoop. Hue är ett webbanvändargränssnitt som utför några av de vanliga aktiviteterna med Hadoop-ekosystemet eller Hadoop-baserade ramverk. Hue lanserades och utvecklades av en öppen källkod Hadoop-ram som heter Cloudera.
Hive lanserades av Facebook under de första utvecklingsstadierna och senare övertogs det av Apache Software Foundation. Detta Apache-projekt på Hive har inbäddat det i Hadoop Ecosystem. Hive designades för att interagera med data lagrade i HDFS (Hadoop Distribution File System). Hive liknar SQL som frågespråk. Hive används i princip för att fråga och hämta data från HDFS. Denna typ av frågespråk med Hive kallas HiveQL eller HQL.
Jämförelse mellan head och huvud mot nyans (Infographics)
Nedan visas topp 6 jämförelse mellan Hive vs HUE
Viktiga skillnader mellan Hive vs Hue
- Hue är ett webbanvändargränssnitt som tillhandahåller ett antal tjänster över Cloudera-baserade Hadoop-ramverket. Några av de viktigaste funktionerna inkluderar HDFS-filwebbläsare, Pig-redigerare, Hive-redigerare, Jobbläsare, Hadoop-skal, användaradministratörsbehörigheter, Impala-redigerare, Ozzie webbgränssnitt och Hadoop API Access. Men Hive är ett analytiskt SQL-frågespråk som kan fråga eller manipulera data lagrade i en databas. Några av de viktigaste funktionerna i Hive inkluderar Map-Reduce algoritm, OLAP (online analytisk bearbetning), skapa scheman på databaser, utföra DML- och DDL-operationer som CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP-uttalanden på HDFS.
- Hue tillhandahåller ett webbanvändargränssnitt tillsammans med filvägen för att bläddra igenom HDFS. Denna webb-UI-layout hjälper användarna att bläddra i filerna, liknande den för en genomsnittlig Windows-användare som lokaliserar sina filer på sin maskin. Denna ytterligare funktion i Hue hjälper också användare att ladda upp eller flytta filer manuellt över olika kataloger via webbgränssnitt. Filer lagrade på HDFS kan nås med alternativet filwebbläsare på Hue. Nyans kan vara ett praktiskt verktyg för användare som inte föredrar UNIX-kommandoradsgränssnittet. Men Hive används för att skapa scheman, databaser för att fråga databasen. DML- och DDL-uttalandena i Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) hjälper användare att analysera data lagrade på HDFS enligt affärskrav. Hive kan manuellt bearbeta och ladda upp data från textfiler till tabeller. Men det kan inte flytta filerna över olika kataloger.
- Hue tillhandahåller ett användargränssnitt för att spåra jobbstatus på kartan minska jobb. Dessa jobb kan bläddras genom jobbläsaralternativet på webbgränssnittet. Jobbstatus på nyans representeras i form av färgkodning (röd, grön, gul och svart). Grön-framgångsrika avslutade jobb, gul - För närvarande kör jobb, röda - misslyckade jobb och svart - Jobb som manuellt övergivit av användaren. Men, Hive, å andra sidan, använder Map-Reduce algoritm för att bearbeta data lagrade på HDFS. Hive kan manövreras antingen med hjälp av kommandoradgränssnitt eller webbredigerare som Hue. Hive används vanligtvis för att analysera komplexa ostrukturerade data. Denna typ av analytiska operationer som utförs med Hive är schemalagda som Map Reduce-jobb i Hadoop-ekosystemet.
- Hue tillhandahåller ett webbanvändargränssnitt till programmeringsspråk som Hive, vilket kan vara ett praktiskt verktyg för användare att undvika syntaxfel när de kör frågor. Nyans returnerar också resultatuppsättningen och loggar efter den framgångsrika exekveringen av frågan. Hue tillhandahåller också användare att analysera data i form av diagram (cirkeldiagram och stapeldiagram). Hive-redigeraren kan nås via frågeställningsredaktörens alternativ på Hue. Men Hive utan nyans kan inte nås via en webbredigerare. Visualiseringar kan inte skapas med Hive. Hive visar endast resultatet som ställts in på kommandotolkenivå.
- Hue tillåter användare att skapa och konfigurera filtillstånd på HDFS. Filbehörigheter och användarroller kan nås via säkerhetsalternativet i webbläsaren. Hue tillåter användare att spåra Ozzie-arbetsflöden för att bearbeta de jobb som är schemalagda i jobbläsaren. Hue tillåter också användare att bläddra och komma åt tabeller och databaser via metastore manager och databasredigerare. Men Hive har säkrat med Kerberos 2.0-autentisering tillsammans med Hadoop Cluster. Arbetsflödena som är schemalagda med Ozzie kan inte spåras med Hive. All data lagrad i form av scheman och databaser kan också ses med HiveQL eller Hive.
Hive vs nyans jämförelsetabell
Följande är jämförelsetabellen mellan Hive och nyans som följer
| Grund för jämförelse |
BIKUPA |
NYANS |
| Uppfinnar / uppfinningen | Hive lanserades av Apache Software Foundation. | Nyans lanserades av Cloudera. |
| Omfattning / betydelse | Hive eller HiveQL är ett analytiskt frågespråk som används för att bearbeta och hämta data från ett datalager. | Hue är ett webbgränssnitt som underlättar användarna att interagera med Hadoop-ekosystemet. |
| Installation / konfiguration | Hive kan installeras eller konfigureras med kommandoradsgränssnittet i ett Hadoop ekosystem. | Nyans kan installeras eller konfigureras endast med en webbläsare. |
| Funktionalitet | Hive använder algoritm för att minska kartan för att bearbeta och analysera data. | Hue tillhandahåller Web UI-redaktör för åtkomst till Hive och andra programmeringsspråk. |
| Genomförande | Hive implementeras och nås med hjälp av ett kommandoradsgränssnitt eller ett webbgränssnittsgränssnitt. | Nyans implementeras i en webbläsare för att få åtkomst till flera program installerade på Cloudera. |
| Dependency | Hive kan inbäddas över flera Hadoop-ramverk. | Nyans är endast tillgänglig på Cloudera Based Hadoop Framework. |
Slutsats - Hive vs nyans
Sammanfattningsvis har vi täckt introduktionen, viktiga skillnader och få jämförelser på big data-teknik Hive & Hue. Vi har också sett några av likheterna i Hive, som också finns i SQL-frågespråket. Hue är en one-stop webb-UI-applikation som har alla tjänster över Hadoop big data-ekosystem. Både Hive och Hue kan användas och konfigureras i Hadoop-baserade ramverk beroende på slutanvändarnas krav. Det finns mycket information tillgänglig på nätet tillsammans med förkonfigurerade virtuella Hadoop-maskiner för att få en kort uppfattning om Hive & Hue-implementering. Både Hive och Hue har en nyckelroll att spela i dagens Big Data-analys.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Hive vs Hue, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Apache Pig vs Apache Hive - Topp 12 användbara skillnader
- Hadoop vs Hive - Ta reda på de bästa skillnaderna
- Topp 12 jämförelse av Apache Hive vs Apache HBase (Infographics)