Skillnaden mellan Apache Hive och Apache Spark SQL
Med den enorma mängden ökning av stordatateknologier idag, blir det mycket viktigt att använda rätt verktyg för varje process. Processen kan vara allt som intag av data, databehandling, datainsamling, datalagring, etc. I det här inlägget kommer vi att läsa om två sådana verktyg för datainsamling, Apache Hive och Apache Spark SQL. Hive är å ena sidan känd för sin effektiva frågebehandling genom att använda SQL-liknande HQL (Hive Query Language) och används för data lagrade i Hadoop Distribuerat filsystem medan Spark SQL använder sig av strukturerat frågespråk och ser till att alla läsning och skrivning online-operationerna tas om hand. Hive har varit känd för att vara komponenten i Big data-ekosystem där gamla kartläggare och reducerare behövs för att bearbeta data från HDFS medan Spark SQL är känt för att vara komponenten i Apache Spark API som har gjort bearbetning på Big data ekosystem mycket enklare och verklig -tid. En viktig missuppfattning som de flesta yrkesverksamma har idag är att bikupa endast kan användas med äldre datateknologi och verktyg som PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Detta uttalande är inte helt sant, eftersom Hive är kompatibel inte bara med gamla verktyg utan också tillsammans med gnistbaserade andra komponenter, som Spark Streaming. Tanken bakom att använda dem är att minska ansträngningen och få bättre resultat för verksamheten. Låt oss studera både Apache Hive och Apache Spark SQL i detalj.
Head to head jämförelse mellan Apache Hive vs Apache Spark SQL (Infographics)
Nedan visas topp 13-jämförelsen mellan Apache Hive vs Apache Spark SQL
Viktiga skillnader mellan Apache Hive vs Apache Spark SQL
Skillnaderna mellan Apache Hive och Apache Spark SQL diskuteras i punkterna nedan:
- Hive är känt för att använda HQL (Hive Query Language) medan Spark SQL är känt för att använda strukturerat frågespråk för bearbetning och frågning av data
- Hive tillhandahåller schemaflexibilitet, delar upp och sparar tabellerna medan Eftersom Spark SQL utför SQL-fråga är det bara möjligt att läsa data från befintlig Hive-installation.
- Hive tillhandahåller åtkomsträttigheter för användare, roller såväl som grupper medan Spark SQL ingen möjlighet att tillhandahålla åtkomsträttigheter till en användare
- Hive ger möjligheten till selektiv replikationsfaktor för redundant lagring av data medan spark SQL å andra sidan inte ger någon replikeringsfaktor för lagring av data
- Eftersom JDBC, ODBC och drivrutiner finns tillgängliga i Hive, kan vi använda dem för att generera resultat medan vi i fallet med Apache Spark SQL kan hämta resultat i form av databas och DataFrame API: er om Spark SQL körs med ett annat programmeringsspråk
- Det finns flera begränsningar:
- Uppdateringar på radnivå och OLTP-frågning i realtid är inte möjlig med Apache Hive medan uppdateringar på radnivå och realtidsbehandling online i realtid är möjliga med Spark SQL.
- Tillhandahåller acceptabel hög latens för interaktiv dataläsning medan i Spark SQL den tillhandahållna latensen är upp till minimum för att förbättra prestanda.
- Hive, som SQL-uttalanden och frågor, stöder UNION-typ medan Spark SQL inte kan stödja UNION-typ.
Apache Hive vs Apache Spark SQL Comparision Table
| Grund för jämförelse | Apache Hive | Apache Spark SQL |
| Strukturera | Ett open source datalagringssystem som är byggt ovanpå Hadoop | Används främst för strukturerad databehandling där mer information hämtas med hjälp av strukturerat frågespråk. |
| bearbetning | Stora datasätt som lagras i hadoop-filer analyseras och fråges. Bearbetningen utförs huvudsakligen med SQL. | Bearbetningen av Apache Spark SQL involverar tunga beräkningar som utförs på grund av vilken rätt optimeringsteknik krävs. Interaktion med Spark SQL är möjlig på olika sätt som Dataset och DataFrame API. |
| Inledande utgåva | Hive släpptes först 2012 | Spark SQL släpptes först 2014 |
| Senaste släppningen | Den senaste versionen av Hive släpps 18 november 2017: release 2.3.2 | Den senaste versionen av Apache Spark SQL släpps 28 februari 2018: 2.3.0 |
| licensiering | Det är Apache version 2 som är öppen | Öppna med Apache version 2 |
| Implementeringsspråk | Java-språk kan främst användas för att implementera apache Hive | Spark SQL kan implementeras på Scala, Java, R samt Python |
| Databasmodell | Primärt är databasmodellen RDBMS | Även om Spark SQL kan integreras med vilken NoSQL-databas som helst men huvudsakligen är databasmodellen RDBMS |
| Ytterligare databasmodeller | Ytterligare databasmodell är en nyckelvärdesbutik som kan ta data i form av JSON | Nyckelvärdeslager är den ytterligare databasmodellen |
| Utveckling | Hive utvecklades ursprungligen av Facebook men donerades senare till Apache Software foundation | Det utvecklades ursprungligen av Apache Software Foundation själv |
| Serveroperativsystem | Det stöder alla operativsystem med en Java Virtual maskinmiljö | Det stöder flera operativsystem som Windows, X, Linux etc. |
| Åtkomstmetoder | Det stöder ODBC, JDBC och Thrift | Det stöder bara ODBC och JDBC |
| Programmeringsspråkstöd | Flera programmeringsspråk som C ++, PHP, Java, Python, etc. stöds | Flera programmeringsspråk som Java, R, Python och Scala stöds |
| Partitionsmetoder | Metod för skärning av data används för att lagra data på olika noder | Den använder Apache Spark Core för att lagra data på olika noder |
Slutsats - Apache Hive vs Apache Spark SQL
Vi kan inte säga att Apache Spark SQL är ersättningen för Hive eller vice versa. Det är bara så att Spark SQL kan ses som ett utvecklarvänligt Spark-baserat API som syftar till att underlätta programmeringen. Hive har sin speciella förmåga att ofta växla mellan motorer och är också ett effektivt verktyg för att fråga stora datamängder. Användningen och implementeringen av vad du ska välja beror på dina mål och krav. De båda Apache Hive och Apache Spark SQL är spelare inom sitt eget område. Jag hoppas att efter att ha gått igenom inlägget skulle du få en tillräckligt bra idé om din organisations behov. Följ vår blogg för fler inlägg som dessa och vi ser till att ge information som främjar ditt företag.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Apache Hive vs Apache Spark SQL, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Java vs Node JS skillnader
- Apache Pig vs Apache Hive - Topp 12 användbara skillnader
- Hadoop vs Hive - Ta reda på de bästa skillnaderna
- 7 viktiga användbara saker om Apache Spark (guide)
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 jämförelser du måste känna till!
- Använda ORDER BY-funktion i Hive