Unterschied zwischen Apache Hive und Apache Spark SQL
Angesichts der massiven Zunahme von Big-Data-Technologien wird es heute sehr wichtig, für jeden Prozess das richtige Tool zu verwenden. Bei dem Vorgang kann es sich um Datenerfassung, Datenverarbeitung, Datenabruf, Datenspeicherung usw. handeln. In diesem Beitrag werden zwei solcher Datenabruf-Tools, Apache Hive und Apache Spark SQL, beschrieben. Hive ist einerseits für seine effiziente Abfrageverarbeitung unter Verwendung von SQL-ähnlichem HQL (Hive Query Language) bekannt und wird für Daten verwendet, die im Hadoop Distributed File System gespeichert sind, während Spark SQL eine strukturierte Abfragesprache verwendet und alles sicherstellt Für die Lese- und Schreibvorgänge im Internet ist gesorgt. Hive ist bekanntermaßen die Komponente des Big-Data-Ökosystems, in dem ältere Zuordner und Reduzierer für die Verarbeitung von Daten aus HDFS erforderlich sind, wohingegen Spark SQL die Komponente der Apache Spark-API ist, die die Verarbeitung im Big-Data-Ökosystem wesentlich einfacher und realistischer gemacht hat -Zeit. Ein großes Missverständnis, das die meisten Fachleute heutzutage haben, ist, dass Hive nur mit älteren Big-Data-Technologien und Tools wie PIG, HDFS, Sqoop, Oozie verwendet werden kann. Diese Aussage ist nicht ganz richtig, da Hive nicht nur mit den älteren Tools, sondern auch mit anderen auf Spark basierenden Komponenten wie Spark Streaming kompatibel ist. Die Idee dahinter ist, den Aufwand zu reduzieren und bessere Ergebnisse für das Unternehmen zu erzielen. Lassen Sie uns Apache Hive und Apache Spark SQL im Detail kennenlernen.
Head-to-Head Vergleich zwischen Apache Hive und Apache Spark SQL (Infographics)
Unten ist der Top 13 Vergleich zwischen Apache Hive und Apache Spark SQL
Hauptunterschiede zwischen Apache Hive und Apache Spark SQL
Die Unterschiede zwischen Apache Hive und Apache Spark SQL werden in den folgenden Punkten erläutert:
- Hive verwendet bekanntermaßen HQL (Hive Query Language), während Spark SQL für die Verarbeitung und Abfrage von Daten die Sprache Structured Query verwendet
- Hive bietet Schemaflexibilität beim Portionieren und Auslagern der Tabellen, wohingegen beim Ausführen von SQL-Abfragen durch Spark SQL nur Daten aus der vorhandenen Hive-Installation gelesen werden können.
- Hive bietet Zugriffsrechte für Benutzer, Rollen und Gruppen, während Spark SQL keine Möglichkeit bietet, einem Benutzer Zugriffsrechte zu gewähren
- Hive bietet die Möglichkeit eines selektiven Replikationsfaktors für die redundante Speicherung von Daten, wohingegen Spark SQL keinen Replikationsfaktor für die Speicherung von Daten bereitstellt
- Da JDBC-, ODBC- und Thrift-Treiber in Hive verfügbar sind, können wir mit ihnen Ergebnisse generieren, während wir im Falle von Apache Spark SQL Ergebnisse in Form von Datensätzen und DataFrame-APIs abrufen können, wenn Spark SQL mit einer anderen Programmiersprache ausgeführt wird
- Es gibt verschiedene Einschränkungen:
- Aktualisierungen auf Zeilenebene und OLTP-Abfragen in Echtzeit sind mit Apache Hive nicht möglich, während Aktualisierungen auf Zeilenebene und Online-Transaktionsverarbeitung in Echtzeit mit Spark SQL möglich sind.
- Bietet eine akzeptable hohe Latenz für das Browsen interaktiver Daten, während in Spark SQL die angegebene Latenz bis zum Minimum reicht, um die Leistung zu verbessern.
- Hive unterstützt wie SQL-Anweisungen und Abfragen den UNION-Typ, während Spark SQL den UNION-Typ nicht unterstützen kann.
Apache Hive vs Apache Spark SQL Vergleichstabelle
| Vergleichsbasis | Apache Hive | Apache Spark SQL |
| Struktur | Ein Open-Source-Data-Warehousing-System, das auf Hadoop aufbaut | Wird hauptsächlich für die strukturierte Datenverarbeitung verwendet, bei der mithilfe einer strukturierten Abfragesprache mehr Informationen abgerufen werden. |
| wird bearbeitet | Große Datensätze, die in Hadoop-Dateien gespeichert sind, werden analysiert und abgefragt. Die Verarbeitung erfolgt hauptsächlich mit SQL. | Die Verarbeitung von Apache Spark SQL erfordert umfangreiche Berechnungen, für die eine geeignete Optimierungstechnik erforderlich ist. Die Interaktion mit Spark SQL kann auf verschiedene Arten erfolgen, z. B. mit Dataset und DataFrame API. |
| Erstveröffentlichung | Hive wurde erstmals im Jahr 2012 veröffentlicht | Spark SQL wurde erstmals im Jahr 2014 veröffentlicht |
| Neueste Erscheinung | Die neueste Version von Hive wird am 18. November 2017 veröffentlicht: Release 2.3.2 | Die neueste Version von Apache Spark SQL wurde am 28. Februar 2018 veröffentlicht: 2.3.0 |
| Lizenzierung | Es ist Apache Version 2 Open Source | Open-Sourcing über Apache Version 2 |
| Implementierungssprache | Java-Sprache kann hauptsächlich verwendet werden, um Apache Hive zu implementieren | Spark SQL kann sowohl auf Scala, Java, R als auch auf Python implementiert werden |
| Datenbankmodell | In erster Linie ist das Datenbankmodell RDBMS | Spark SQL kann zwar in jede NoSQL-Datenbank integriert werden, sein Datenbankmodell ist jedoch in erster Linie RDBMS |
| Zusätzliche Datenbankmodelle | Zusätzliches Datenbankmodell ist ein Schlüsselwertspeicher, der Daten in Form von JSON aufnehmen kann | Schlüsselwertspeicher ist das zusätzliche Datenbankmodell |
| Entwicklung | Hive wurde ursprünglich von Facebook entwickelt, aber später an die Apache Software Foundation gespendet | Es wurde ursprünglich von der Apache Software Foundation selbst entwickelt |
| Server-Betriebssystem | Es unterstützt alle Betriebssysteme mit einer Java Virtual Machine-Umgebung | Es unterstützt verschiedene Betriebssysteme wie Windows, X, Linux usw. |
| Zugriffsmethoden | Es unterstützt ODBC, JDBC und Thrift | Es werden nur ODBC und JDBC unterstützt |
| Unterstützung für Programmiersprachen | Es werden verschiedene Programmiersprachen wie C ++, PHP, Java, Python usw. unterstützt | Verschiedene Programmiersprachen wie Java, R, Python und Scala werden unterstützt |
| Partitionierungsmethoden | Die Daten-Sharding-Methode wird zum Speichern von Daten auf verschiedenen Knoten verwendet | Es verwendet Apache Spark Core zum Speichern von Daten auf verschiedenen Knoten |
Fazit - Apache Hive vs Apache Spark SQL
Wir können nicht sagen, dass Apache Spark SQL der Ersatz für Hive ist oder umgekehrt. Es ist nur so, dass Spark SQL eine entwicklerfreundliche, auf Spark basierende API ist, die die Programmierung vereinfachen soll. Hive hat die besondere Fähigkeit, häufig zwischen Motoren zu wechseln, und ist daher ein effizientes Tool zum Abfragen großer Datenmengen. Die Verwendung und Implementierung der Auswahl hängt von Ihren Zielen und Anforderungen ab. Beide, Apache Hive und Apache Spark SQL, spielen auf ihrem Gebiet. Ich hoffe, dass Sie nach dem Durcharbeiten des Postens eine hinreichende Vorstellung von den Bedürfnissen Ihrer Organisation bekommen. In unserem Blog finden Sie weitere Beiträge dieser Art. Wir stellen sicher, dass Sie Informationen erhalten, die Ihr Geschäft fördern.
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