Unterschied zwischen Hive und HUE
Big Data ist in einfachen Worten eine Kombination aus strukturierten und unstrukturierten Geschäftsdaten. Big Data befasst sich mit den aktuellen Transaktionsdaten des Geschäfts, die von Natur aus sehr komplex sind. Big Data wird seit seiner Gründung als eines der besten Tools für künstliche Intelligenz auf dem Weltmarkt bezeichnet. Big Data hatte jedoch seine eigenen Einschränkungen in Bezug auf Speicherung, Größe, Analyse, Suche, Freigabe und Präsentation von Daten für Geschäftsbenutzer.
Ein traditioneller Unternehmensansatz, der aus Server, Datenbank und Benutzer besteht, wurde von Endbenutzern gestartet. Der Datenbankserver hatte jedoch einen Engpass bei der Verarbeitung großer Datenmengen unter einem einzelnen Prozessor. Um diese Einschränkung zu überwinden, hat Google einen Kartenreduzierungsalgorithmus eingeführt, mit dem die Daten auf mehreren verteilten Systemen verarbeitet werden können. Dieser Algorithmus und Big Data wurden später von Doug Cutting und seinem Team in ein Open Source Java-Framework namens Hadoop umgewandelt. Hadoop wird je nach den geschäftlichen Anforderungen von mehreren Anbietern auf der ganzen Welt vertrieben. In diesem Artikel sollen die Big-Data-Technologien Hive und Hue beleuchtet werden.
Die meisten Vorgänge im Hadoop-Ökosystem werden über die Befehlszeilenschnittstelle ausgeführt, es gab jedoch keine Benutzeroberfläche, die in den ersten Versionen von Hadoop entwickelt wurde. Hue ist eine Webbenutzeroberfläche, die einige der häufigsten Aktivitäten mit dem Hadoop-Ökosystem oder Hadoop-basierten Frameworks ausführt. Hue wurde von einem Open-Source-Hadoop-Framework namens Cloudera gestartet und entwickelt.
Hive wurde von Facebook in der Anfangsphase der Entwicklung gestartet und später von der Apache Software Foundation übernommen. Dieses Apache-Projekt auf Hive hat es in das Hadoop-Ökosystem eingebettet. Hive wurde für die Interaktion mit Daten entwickelt, die in HDFS (Hadoop Distribution File System) gespeichert sind. Hive ähnelt der SQL-ähnlichen Abfragesprache. Hive wird grundsätzlich zum Abfragen und Abrufen der Daten von HDFS verwendet. Diese Art von Abfragesprache, die Hive verwendet, wird als HiveQL oder HQL bezeichnet.
Head to Head Vergleich zwischen Hive und Hue (Infografiken)
Unten ist die Top 6 Vergleich zwischen Hive vs HUE
Hauptunterschiede zwischen Hive und Hue
- Hue ist eine Webbenutzeroberfläche, die eine Reihe von Diensten für das Cloudera-basierte Hadoop-Framework bereitstellt. Zu den wichtigsten Funktionen gehören der HDFS-Dateibrowser, der Pig-Editor, der Hive-Editor, der Job-Browser, die Hadoop-Shell, Benutzeradministrationsberechtigungen, der Impala-Editor, die Ozzie-Weboberfläche und der Hadoop-API-Zugriff. Hive ist jedoch eine analytische SQL-Abfragesprache, mit der die in einer Datenbank gespeicherten Daten abgefragt oder bearbeitet werden können. Zu den wichtigsten Funktionen von Hive gehören der Map-Reduce-Algorithmus, OLAP (Online Analytical Processing), das Erstellen von Schemas für Datenbanken und das Ausführen von DML- und DDL-Vorgängen wie CREATE-, ALTER-, INSERT-, SELECT-, UPDATE-, DELETE- und DROP-Anweisungen für HDFS.
- Hue bietet eine Webbenutzeroberfläche zusammen mit dem Dateipfad zum Durchsuchen von HDFS. Dieses Web-UI-Layout hilft den Benutzern beim Durchsuchen der Dateien, ähnlich dem eines durchschnittlichen Windows-Benutzers, der seine Dateien auf seinem Computer findet. Diese zusätzliche Funktion in Hue unterstützt Benutzer auch beim manuellen Hochladen oder Verschieben von Dateien zwischen verschiedenen Verzeichnissen über die Web-Benutzeroberfläche. Auf Dateien, die im HDFS gespeichert sind, kann über die Dateibrowser-Option in Hue zugegriffen werden. Hue kann ein praktisches Tool für Benutzer sein, die keine UNIX-Befehlszeilenschnittstelle bevorzugen. Hive wird jedoch zum Erstellen von Schemas und Datenbanken zum Abfragen der Datenbank verwendet. Mithilfe der DML- und DDL-Anweisungen in Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) können Benutzer die in HDFS gespeicherten Daten gemäß den Geschäftsanforderungen analysieren. Hive kann die Daten manuell verarbeiten und aus Textdateien in Tabellen hochladen. Die Dateien können jedoch nicht über verschiedene Verzeichnisse hinweg verschoben werden.
- Hue bietet eine Benutzeroberfläche, um den Auftragsstatus der Map Reduction-Aufträge zu ermitteln. Diese Jobs können über die Jobbrowser-Option auf der Web-Benutzeroberfläche durchsucht werden. Der Auftragsstatus am Farbton wird in Form einer Farbcodierung (rot, grün, gelb und schwarz) dargestellt. Grün - Erfolgreich abgeschlossene Jobs, Gelb - Derzeit ausgeführte Jobs, Rot - Fehlgeschlagene Jobs und Schwarz - Vom Benutzer manuell abgebrochene Jobs. Andererseits verwendet Hive den Map-Reduce-Algorithmus, um die in HDFS gespeicherten Daten zu verarbeiten. Hive kann entweder über die Befehlszeilenschnittstelle oder über Web-Editoren wie Hue ausgeführt werden. Hive wird normalerweise verwendet, um komplexe unstrukturierte Daten zu analysieren. Diese Art von Analysevorgängen, die mit Hive ausgeführt werden, sind als Map Reduce-Aufträge im Hadoop-Ökosystem geplant.
- Hue bietet eine Web-Benutzeroberfläche für Programmiersprachen wie Hive, mit der Benutzer Syntaxfehler beim Ausführen von Abfragen vermeiden können. Hue gibt auch die Ergebnismenge zurück und protokolliert nach der erfolgreichen Ausführung der Abfrage. Mit Hue können Benutzer die Daten auch in Form von Diagrammen (Kreis- und Balkendiagrammen) analysieren. Auf den Hive-Editor kann über die Option der Abfrage-Editoren in Hue zugegriffen werden. Auf Hive ohne Farbton kann jedoch nicht über einen Web-Editor zugegriffen werden. Visualisierungen können nicht mit Hive erstellt werden. Hive zeigt die Ergebnismenge nur auf der Eingabeaufforderungsebene an.
- Mit Hue können Benutzer Dateiberechtigungen für HDFS erstellen und konfigurieren. Auf die Dateiberechtigungen und Benutzerrollen kann über die im Browser aufgelisteten Sicherheitsoptionen zugegriffen werden. Mit Hue können Benutzer Ozzie-Workflows nachverfolgen, um die im Jobbrowser geplanten Jobs zu verarbeiten. Mit Hue können Benutzer auch Tabellen und Datenbanken über den Metastore-Manager und Datenbank-Editoren durchsuchen und darauf zugreifen. Hive hat sich jedoch mit der Kerberos 2.0-Authentifizierung zusammen mit Hadoop Cluster abgesichert. Die mit Ozzie geplanten Workflows können mit Hive nicht verfolgt werden. Alle in Form von Schemata und Datenbanken gespeicherten Daten können auch mit HiveQL oder Hive angezeigt werden.
Hive vs Hue Vergleichstabelle
Es folgt die Vergleichstabelle zwischen Hive und Hue
| Vergleichsbasis |
BIENENSTOCK |
FARBTON |
| Erfinder / Erfindung | Hive wurde von der Apache Software Foundation ins Leben gerufen. | Hue wurde von Cloudera ins Leben gerufen. |
| Geltungsbereich / Bedeutung | Hive oder HiveQL ist eine analytische Abfragesprache, mit der Daten aus einem Data Warehouse verarbeitet und abgerufen werden. | Hue ist eine Web-Benutzeroberfläche, die den Benutzern die Interaktion mit dem Hadoop-Ökosystem erleichtert. |
| Installation / Konfiguration | Hive kann über die Befehlszeilenschnittstelle eines Hadoop-Ökosystems installiert oder konfiguriert werden. | Hue kann nur mit einem Webbrowser installiert oder konfiguriert werden. |
| Funktionalität | Hive verwendet einen Kartenreduzierungsalgorithmus zur Verarbeitung und Analyse der Daten. | Hue bietet einen Web-UI-Editor für den Zugriff auf Hive und andere Programmiersprachen. |
| Implementierung | Hive wird implementiert und über eine Befehlszeilenschnittstelle oder eine Webbenutzeroberflächenschnittstelle aufgerufen. | Hue wird in einem Webbrowser implementiert, um auf mehrere auf Cloudera installierte Programme zuzugreifen. |
| Abhängigkeit | Hive kann in mehrere Hadoop-Frameworks eingebettet werden. | Hue ist nur in Cloudera Based Hadoop Framework verfügbar. |
Fazit - Hive vs Hue
Abschließend haben wir die Einführung, die wichtigsten Unterschiede und einige Vergleiche zu Big-Data-Technologien von Hive & Hue behandelt. Wir haben auch einige Ähnlichkeiten in Hive gesehen, die auch in der SQL-Abfragesprache vorhanden sind. Hue ist eine Web-UI-Anwendung aus einer Hand, die alle Services des Hadoop-Big-Data-Ökosystems bietet. Hive und Hue können je nach den Anforderungen des Endbenutzers in den Hadoop-basierten Frameworks verwendet und konfiguriert werden. Über das Internet sind zahlreiche Informationen sowie vorkonfigurierte virtuelle Hadoop-Maschinen verfügbar, um einen kurzen Überblick über die Implementierung von Hive & Hue zu erhalten. Sowohl Hive als auch Hue spielen eine Schlüsselrolle in der modernen Big Data-Analyse.
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Dies war ein Leitfaden für Hive vs Hue, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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