Einführung in Hive-Alternativen

Bevor wir die Alternativen von HIVE diskutieren. Lassen Sie uns zuerst verstehen, was ein Bienenstock ist? HIVE ist also im Grunde genommen ein Data Warehousing-Tool, das auf HDFS (Hadoop Distributed File System) aufbaut. Es wird verwendet, um eine SQL-ähnliche Abfrageoberfläche für die Abfrage von Daten bereitzustellen, die in verschiedenen in Hadoop integrierten Dateien gespeichert sind. Es konvertiert SQL-ähnliche Abfragen in Map Reduce-Jobs, was die einfache Ausführung großer Datenmengen erleichtert.

Eigenschaften

Im Folgenden sind einige der Funktionen von Hive aufgeführt:

  • Wie SQL hat es eine eigene deklarative Sprache namens HiveQL.
  • Es verfügt über eine Tabellenstruktur, die Tabellen in der relationalen Datenbank ähnelt, und bietet auch ETL-Unterstützung (Extract / Support / Load).
  • Ein interessantes Feature ist, dass es die Konvertierung des Formats aus dem HIVE heraus ermöglicht.

Einschränkung von Hive-Alternativen

Lassen Sie uns ein paar Einschränkungen von Hive kennen:

  • Es ist nicht für OLTP (Online Transaction Processing) konzipiert, unterstützt jedoch OLAP (Online Analytical Processing).
  • Eine wichtige Einschränkung ist, dass Updates und Löschvorgänge nicht unterstützt werden.
  • In Hive werden Unterabfragen ebenfalls nicht unterstützt.

5 Wichtige Hive-Alternativen

Im Folgenden werden wir fünf wichtige Alternativen von HIVE auf dem Markt diskutieren:

1. Apache Impala

Es handelt sich um eine Open-Source-SQL-Abfrage-Engine für die parallele Verarbeitung von Daten, die in einem Computercluster mit Apache Hadoop gespeichert sind. Es wurde im Oktober 2012 angekündigt. Nachfolgend sind die herausragenden Merkmale von Apache Impala als Alternative zu HIVE aufgeführt.

  • Impala ist eine gute Wahl für Benutzer, die SQL-Abfragen unter Hadoop und Apache HBase ausführen, ohne die Daten zu transformieren, da sie im Gegensatz zu HIVE nicht transformiert oder verschoben werden müssen.
  • Ein weiterer Unterschied zwischen diesen beiden ist die Erzeugung von Abfrageausdrücken. Impala generiert sie zur Laufzeit mit llvm, während HIVE sie zur Kompilierungszeit generiert.
  • Bei Hive-Abfragen tritt ein Kaltstartproblem auf, das bei Impala-Abfragen nicht der Fall ist, da Impala-Daemon-Prozesse in der Startzeit selbst immer bereit sind, eine Abfrage zu verarbeiten, wodurch das Kaltstartproblem vermieden wird.
  • Impala erkennt Hadoop-Dateiformate, Hadoop-Sicherheit, ODBC-Treiber.
  • Das wichtigste USP von Impala ist die brachiale Kraft der Parallelverarbeitung. Impala ist also eine bessere Alternative, wenn man ein neues Projekt startet.

2. Presto DB

Presto ist eine weitere von Facebook entwickelte Alternative für HIVE. Sein Alleinstellungsmerkmal ist, dass es sogar Daten aus mehreren Quellen in einer einzigen Abfrage abfragen kann. Nachfolgend sind die wichtigsten Merkmale von PrestoDB als Alternative zu HIVE aufgeführt.

  • Presto ist eine speicherinterne verteilte SQL-Abfrage-Engine. Sie ist auch sehr schnell, da die Abfrage-Engine von Presto schnell und für interaktive Analysen gut geeignet ist.
  • Das Alleinstellungsmerkmal von Presto gegenüber anderen ist das Plug-and-Play-Modell mit unterschiedlichen Datenquellen. Aufgrund dieses Plug-and-Play-Modells ist das Verknüpfen von Abfragen über verschiedene Datenquellen mit presto sehr einfach.
  • In Presto wurden Join-Tabellen für kleine Dimensionen schneller erstellt. Presto zeichnet sich durch die meisten anderen verteilten Abfrage-Engines aus.
  • Presto ist nicht für große Fakt-Joins geeignet, da es die Festplatte nicht nutzt und den Speicher für die Verarbeitung verwendet.
  • Ein weiterer wichtiger Punkt für presto ist die Ressourcenallokation. Die Ressourcenzuweisung basiert auf einer Prioritätswarteschlange.
  • Ein Kompromiss für eine gute Leistung in Presto ist, dass UDF-Unterstützung in Presto nicht verfügbar ist. Daher muss eine eigene Funktion geschrieben werden, was den Overhead erhöht, da sie ausschließlich für Presto erstellt werden muss und die Interoperabilität beeinträchtigt.

3. Spark SQL

Es ist ein Modul für auch strukturierte Datenverarbeitung und auch Open Source. Es kann auch als verteiltes SQL-Abfragemodul fungieren, und ein einzigartiger Teil davon ist die Bereitstellung einer Programmierabstraktion, die als Datenrahmen bezeichnet wird. Es wurde erstmals 2014 veröffentlicht und von der Apache Software Foundation entwickelt. Nachfolgend sind einige der herausragenden Funktionen von Spark SQL als Alternative zu HIVE aufgeführt.

  • Das Gute an Spark SQL ist, dass es in Java, Scala, Python und R implementiert werden kann, während HIVE in Java implementiert werden kann.
  • Im primären Datenbankmodell besteht eine vollständige Ähnlichkeit zwischen HIVE und Spark, da das primäre Datenbankmodell relationales DBMS ist.
  • Es ähnelt auch HIVE, da beide den Schlüsselwertspeicher als zusätzliches Datenbankmodell unterstützen.
  • Es hat vordefinierte Datentypen wie Float und Datum.
  • Es unterstützt SQL, da es über DML- und DDL-Anweisungen verfügt.
  • Im Gegensatz zu HIVE, das JDBC, ODBC und Thrift unterstützt, unterstützt Spark SQL nur JDBC und ODBC.
  • Spark SQL verwendet Spark Core zum Speichern von Daten auf verschiedenen Knoten.
  • Ein weiterer wesentlicher Unterschied zwischen Spark und HIVE besteht in den Replikationsmethoden: In HIVE gibt es einen selektiven Replikationsfaktor zum Speichern redundanter Daten auf mehreren Knoten, in Spark SQL ist jedoch kein Replikationsfaktor verfügbar.
  • In Spark SQL gibt es keine Zugriffsrechte für Benutzer, wohingegen wir in Apache Hive Zugriffsrechte für Benutzer und Gruppen haben.
  • Es werden keine Transaktionstabellen und keine Zeichenarten unterstützt.

4. Hai

Es ist eine Open-Source-SQL-Abfrage-Engine, die in Scala geschrieben ist. Die interessante Tatsache von Shark ist, dass Map-Reduce nicht verwendet wird, um Abfragen auszuführen, sondern eigene Arbeitsknoten verwendet werden. Nachfolgend sind einige der Merkmale von Shark aufgeführt:

  • Es wird ein Befehlszeilenclient verwendet.
  • Es bietet Interoperabilität mit Hive für die gemeinsame Nutzung von Schemata.
  • Es bietet Unterstützung für vorhandene Hive-Erweiterungen wie UDFs.

Es ist noch nicht sehr berühmt, bietet aber eine Alternative zu HIVE.

5. BigSQL von IBM

Es wird von Big Blue (IBM) bereitgestellt. IBM hat eine eigene Hadoop-Distribution namens Big Insights. Daher wird Big SQL als Teil davon angeboten. Es handelt sich nicht um Open Source, da es von IBM bereitgestellt wird. Einige der Dinge, die sie bieten, sind wie folgt:

  • Sie unterstützen sowohl JDBC- als auch OJDBC-Treiber.
  • Sie bieten SQL-Unterstützung
  • Sie können zum Abfragen von Daten aus HDFS verwendet werden.

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