Unterschied zwischen Apache Pig und Apache Hive
Die Apache Pig-Geschichte beginnt im Jahr 2006, als der Forscher als Yahoo mit MapReduce-Java-Codes zu kämpfen hatte. Es war schwierig, Code für die Kompilierung wiederzuverwenden und zu pflegen. Gleichzeitig stellten sie fest, dass MapReduce-Benutzer mit deklarativen Sprachen wie SQL nicht vertraut waren. Sie begannen, an einer neuen Sprache zu arbeiten, die in einen Sweet Spot zwischen dem deklarativen SQL-Stil, dem Low-Level-Stil und dem prozeduralen Stil von MapReduce passen sollte. Dies führte zur Geburt von Pig und die erste Veröffentlichung von Pig erfolgte im September 2008 und bis Ende 2009 waren etwa die Hälfte der Jobs bei Yahoo Pig-Jobs.
Die Geschichte von Apache Hive beginnt im Jahr 2007, als Nicht-Java-Programmierer Probleme mit der Verwendung von Hadoop MapReduce haben. IT-Experten mit Datenbankhintergrund standen vor der Herausforderung, an Hadoop Cluster zu arbeiten. Anfänglich kamen Forscher, die bei Facebook arbeiteten, auf die Sprache Hive. Diese Sprache war der SQL-Sprache sehr ähnlich. Die Sprache hieß also Hive Query Language (HQL) und wurde später zum Projekt der Open-Source-Apache-Community. Nachdem es ein Projekt der Apache Community geworden war, gab es eine große Entwicklung in Apache Hive. Facebook war das erste Unternehmen, das Apache Hive entwickelte.
Lassen Sie mich Apache Pig vs Apache Hive genauer erklären.
Wir stellen vor: Apache Pig vs Apache Hive
Apache Pig ist eine Plattform zum Analysieren großer Datenmengen, die aus einer Hochsprache zum Ausdrücken von Datenanalyseprogrammen zusammen mit einer Infrastruktur zum Auswerten dieser Programme besteht. Apache ist ein Open Source Projekt der Apache Community. Apache Pig bietet eine einfache Sprache namens Pig Latin für Abfragen und Datenmanipulation.
Pig wird von Unternehmen wie Yahoo, Google und Microsoft zum Sammeln großer Datenmengen in Form von Klick-Streams, Suchprotokollen und Web-Crawls verwendet.
- Apache Pig bietet verschachtelte Datentypen wie Maps, Tuples und Bags
- Apache Pig Verfolgt einen Ansatz mit mehreren Abfragen, um mehrere Scans der Datensätze zu vermeiden.
- Programmierer, die mit Skriptsprache vertraut sind, bevorzugen Apache Pig
- Pig ist einfach, wenn Sie sich mit SQL gut auskennen
- Es muss kein Schema erstellt werden, um mit Apache Pig zu arbeiten
- Pig bietet auch Unterstützung für wichtige Datenvorgänge wie Bestellen, Filtern und Verknüpfen
- Das Apache Pig-Framework übersetzt Pig Latin in Sequenzen von MapReduce-Programmen
Die Apache Hive Data Warehouse-Software erleichtert das Lesen, Schreiben und Verwalten großer Datenmengen in verteilten Speichern mithilfe von SQL. Apache Hive ist ein Apache-Open-Source-Projekt, das auf Hadoop aufbaut, um große Datenmengen über eine SQL-ähnliche Oberfläche abzufragen, zusammenzufassen und zu analysieren. Apache hive stellt die SQL-ähnliche Sprache HiveQL zur Verfügung, mit der Abfragen transparent in MapReduce konvertiert werden, damit sie in großen Datasets ausgeführt werden können, die im Hadoop Distributed File System (HDFS) gespeichert sind.
- Apache Hive ist eine Data Warehouse-Infrastruktur.
- Apache Hive ist ein ETL-Tool (Extraction-Transformation-Loading)
- Apache Hive ähnelt SQL
- Apache Hive ermöglicht angepasste Mapper und Reduzierer
- Apache Hive erhöht die Flexibilität des Schemadesigns durch Serialisierung und Deserialisierung von Daten
- Apache Hive ist ein analytisches Tool
Direkter Vergleich zwischen Apache Pig und Apache Hive (Infografik):
Hauptunterschiede zwischen Apache Pig und Apache Hive:
- Apache Pig ist schneller im Vergleich zu Apache Hive
- Apache Pig und Apache Hive laufen beide auf Hadoop MapReduce
- Apache Pig eignet sich am besten für strukturierte und halbstrukturierte Daten, während Apache Hive für strukturierte Daten geeignet ist
- Apache Pig ist eine prozedurale Sprache, während Apache Hive eine deklarative Sprache ist
- Apache Pig unterstützt die Cogroup-Funktion für äußere Verknüpfungen, während Apache Hive diese Funktion nicht unterstützt
- Apache Pig verfügt nicht über eine vordefinierte Datenbank zum Speichern von Tabellen / Schemas, während Apache Hive vordefinierte Tabellen / Schemas hat und seine Informationen in einer Datenbank speichert.
- Apache Pig eignet sich auch für komplexe und verschachtelte Datenstrukturen, während Apache Hive für komplexe Daten weniger geeignet ist
- Forscher und Programmierer verwenden Apache Pig, während Datenanalysten Apache Hive verwenden
Wann benutzt man Apache Pig:
- Wenn Sie Programmierer sind und die Skriptsprache beherrschen
- Wenn Sie beim Laden kein Schema erstellen möchten
- ETL-Anforderungen
- Wenn Sie auf der Clientseite des Hadoop-Clusters arbeiten
- Wenn Sie am Avro Hadoop-Dateiformat arbeiten
Wann benutzt man Apache Hive:
- Data Warehousing-Anforderungen
- Analytische Abfragen historischer Daten
- Datenanalyse, die mit SQL vertraut sind
- Während der Arbeit an strukturierten Daten
- Von Datenanalysten
- Zur Visualisierung und Erstellung von Berichten
Apache Pig vs Apache Hive Vergleichstabelle
Ich diskutiere Hauptartefakte und unterscheide zwischen Apache Pig und Apache Hive.
| Apache Pig | Apache Hive | |
| Datenverarbeitung | Apache Pig ist eine Hochsprache für den Datenfluss | Apache Hive wird für die Stapelverarbeitung verwendet, z. B. Online Analytical Processing (OLAP). |
| Verarbeitungsgeschwindigkeit | Apache Pig hat eine höhere Latenz, da der MapReduce-Job im Hintergrund ausgeführt wird | Apache Hive hat auch eine höhere Latenz, da der MapReduce-Job im Hintergrund ausgeführt wird |
| Kompatibilität mit Hadoop | Apache Pig läuft auf MapReduce | Apache Hive läuft auch auf MapReduce |
| Definition | Apache Pig ist ein Open-Source-Datenflusssystem auf hoher Ebene, mit dem Sie eine einfache Sprachplattform namens Pig Latin erstellen können, die zum Bearbeiten von Daten und Abfragen verwendet werden kann. | Apache Hive ist Open Source und ähnelt SQL für analytische Abfragen |
| Verwendete Sprache | Apache Pig verwendet die verfahrenstechnische Datenflusssprache Pig Latin | Apache Hive verwendet eine deklarative Sprache namens HiveQL |
| Schema | Apache Pig kennt kein Schema. Sie können Daten in einem Alias speichern. | Apache Hive unterstützt Schema zum Einfügen von Daten in Tabellen |
| Webinterface | Apache Pig unterstützt kein Webinterface | Apache Hive unterstützt das Webinterface |
| Operationen | Apache Pig wird für strukturierte und semi-strukturierte Daten verwendet | Apache Hive wird für strukturierte Daten verwendet. |
| Benutzerspezifikation | Apache Pig wird von Forschern und Programmierern verwendet | Apache Hive wird von Data Analyst verwendet |
| Arbeitet auf | Apache Pig wird auf der Clientseite des Clusters ausgeführt | Apache-Struktur Wird auf der Serverseite des Clusters ausgeführt |
| Partitionsmethoden | In Apache Pig gibt es kein Partitionskonzept | Apache Hive unterstützt Sharding-Funktionen |
| Datei Format | Apache Pig Unterstützt das Avro-Dateiformat | Apache Hive unterstützt das Avro-Format nicht direkt, kann jedoch die Verwendung von "org.apache.hadoop.hive.serde2.avro" unterstützen. |
| JDBC / ODBC | Apache Pig unterstützt nicht | Apache Hive unterstützt aber nur eingeschränkt |
| Debuggen | Es ist einfach, Pig-Skripte zu debuggen | Wir können debuggen, aber es ist etwas komplex |
Fazit - Zwischen Apache Pig und Apache Hive:
Apache Pig und Apache Hive werden häufig in Hadoop-Clustern verwendet. Sowohl Apache Pig als auch Apache Hive sind leistungsstarke Tools für Datenanalyse und ETL. Apache Pig und Apache Hive werden hauptsächlich in der Produktionsumgebung verwendet. Ein Benutzer muss ein Tool basierend auf den Datentypen und der erwarteten Ausgabe auswählen. Beide Tools bieten eine einzigartige Möglichkeit, Big Data in Hadoop-Clustern zu analysieren. Basierend auf der obigen Diskussion kann der Benutzer für seine Anforderungen zwischen Apache Pig und Apache Hive wählen.
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