Hive vs. Spark: Unterschied zwischen Hive & Spark [2022]

Big Data ist zu einem festen Bestandteil jeder Organisation geworden. Da immer mehr Unternehmen Produkte entwickeln, die uns mit der Welt verbinden, nimmt die täglich erzeugte Datenmenge rapide zu. Es gibt über 4,4 Milliarden Internetnutzer auf der ganzen Welt und die durchschnittlich erzeugten Daten belaufen sich auf über 2,5 Quintillionen Bytes pro Person an einem einzigen Tag. Und zu Ihrer Information, es gibt 18 Nullen in Trillionen.

Diese Zahlen werden in den kommenden Jahren nur noch exponentiell steigen, wenn nicht sogar noch mehr. Um diese riesige Datenmenge zu analysieren, ist es wichtig, Tools zu verwenden, die in Bezug auf Leistung und Geschwindigkeit hocheffizient sind. Apache Hive und Apache Spark sind eines der am häufigsten verwendeten Tools zur Verarbeitung und Analyse solcher stark skalierter Datensätze. Beide Tools sind dank der großartigen Taten der Apache Software Foundation weltweit Open Source.

Apache Hive

Apache Hive ist eine Data-Warehouse-Plattform, die das Lesen, Schreiben und Verwalten großer Datensätze ermöglicht, die in HDFS (Hadoop Distributed File System) und verschiedenen Datenbanken gespeichert sind, die mit Hadoop integriert werden können. Es baut auf Hadoop auf und bietet eine SQL-ähnliche Abfragesprache namens HQL oder HiveQL für Datenabfragen und -analysen. Es wandelt die Abfragen in Map-Reduce- oder Spark-Jobs um, was die zeitliche Effizienz der Ergebnisse erhöht. Erfahren Sie mehr über Apache Hive.

Funktionen von Hive

• Schnelle, skalierbare und benutzerfreundliche Umgebung.
• Hadoop als Speicher-Engine.
• SQL-ähnliche Abfragesprache, die als HQL (Hive Query Language) bezeichnet wird.
• Einsetzbar für OLAP-Systeme (Online Analytical Processing).
• Unterstützt Datenbanken und Dateisysteme, die mit Hadoop integriert werden können.
• Unterstützt verschiedene Arten von Speichertypen wie Hbase, ORC usw.

Einschränkungen von Hive

• Nicht ideal für OLTP-Systeme (Online Transactional Processing).
• Unterstützt keine Aktualisierung und Löschung von Daten. Obwohl es das Überschreiben und Erfassen von Daten unterstützt.
• Unterabfragen werden in Hive nicht unterstützt.
• Unterstützt keine unstrukturierten Daten.

Lesen Sie: Antworten auf grundlegende Hive-Interviewfragen

Apache Spark

Apache Spark ist ein Analyse-Framework für die groß angelegte Datenverarbeitung. Es bietet High-Level-APIs in verschiedenen Programmiersprachen wie Java, Python, Scala und R, um die Verwendung seiner Funktionen zu vereinfachen. Es unterstützt auch High-Level-Tools wie Spark SQL (zur Verarbeitung strukturierter Daten mit SQL), GraphX ​​(zur Verarbeitung von Diagrammen), MLlib (zur Anwendung von maschinellen Lernalgorithmen) und Structured Streaming (zur Stream-Datenverarbeitung).

Spark-Anwendungen können in Bezug auf den Arbeitsspeicher bis zu 100-mal schneller und in Bezug auf die Festplatten-Rechengeschwindigkeit bis zu 10-mal schneller ausgeführt werden als Hadoop. Diese hohe Leistung wird erreicht, indem Zwischenoperationen im Speicher selbst durchgeführt werden, wodurch die Anzahl der Lese- und Schreiboperationen auf der Festplatte reduziert wird.

Funktionen von Spark

• Entwicklerfreundliche und benutzerfreundliche Funktionen.
• Blitzschnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit.
• Unterstützung für verschiedene Bibliotheken wie GraphX ​​(Graph Processing), MLlib (Machine Learning), SQL, Spark Streaming etc.
• Hohe Skalierbarkeit.
• Unterstützung für mehrere Sprachen wie Python, R, Java und Scala.

Einschränkungen von Spark

• Kein automatischer Codeoptimierungsprozess.
• Fehlen eines eigenen Dateiverwaltungssystems.
• Weniger Algorithmen in MLlib.
• Unterstützt nur zeitbasierte Fensterkriterien in Spark Streaming und keine datensatzbasierten Fensterkriterien.
• Hoher Speicherverbrauch zum Ausführen von In-Memory-Operationen.

Lesen Sie auch: Ideen und Themen für Spark-Projekte

Unterschiede zwischen Apache Hive und Apache Spark

1. Verwendung : – Hive ist eine verteilte Data Warehouse-Plattform, die die Daten in Form von Tabellen wie relationale Datenbanken speichern kann, während Spark eine analytische Plattform ist, die verwendet wird, um komplexe Datenanalysen für Big Data durchzuführen.
2. Dateiverwaltungssystem : – Hive hat HDFS als Standard-Dateiverwaltungssystem, während Spark kein eigenes Dateiverwaltungssystem hat. Es muss sich auf verschiedene FMS wie Hadoop, Amazon S3 usw. verlassen.
3. Sprachkompatibilität : – Apache Hive verwendet HiveQL zum Extrahieren von Daten. Apache Spark unterstützt für seinen Zweck mehrere Sprachen.
4. Geschwindigkeit : – Die Vorgänge in Hive sind in Bezug auf Speicher- und Festplattenverarbeitung langsamer als Apache Spark, da Hive auf Hadoop ausgeführt wird.
5. Lese-/Schreibvorgänge : – Die Anzahl der Lese-/Schreibvorgänge in Hive ist größer als in Apache Spark. Dies liegt daran, dass Spark seine Zwischenoperationen im Arbeitsspeicher selbst durchführt.
6. Speicherverbrauch : – Spark ist in Bezug auf Speicher aufgrund seiner In-Memory-Verarbeitung sehr teuer als Hive.
7. Entwickler : – Apache Hive wurde ursprünglich von Facebook entwickelt, das später an die Apache Software Foundation gespendet wurde. Apache Spark wird von der Apache Software Foundation entwickelt und gepflegt.
8. Funktionalitäten : – Apache Hive wird für die Verwaltung der großen Datensätze mit HiveQL verwendet. Andere Funktionen werden nicht unterstützt. Apache Spark bietet mehrere Bibliotheken für verschiedene Aufgaben wie Graphverarbeitung, maschinelle Lernalgorithmen, Streamverarbeitung usw.
9. Erstveröffentlichung : – Hive wurde ursprünglich im Jahr 2010 veröffentlicht, während Spark im Jahr 2014 veröffentlicht wurde.

Fazit

Apache Spark und Apache Hive sind unverzichtbare Tools für Big Data und Analysen. Apache Hive bietet Funktionen wie das Extrahieren und Analysieren von Daten mithilfe von SQL-ähnlichen Abfragen. Apache Spark ist eine großartige Alternative für Big-Data-Analysen und Hochgeschwindigkeitsleistung.

Es unterstützt auch mehrere Programmiersprachen und bietet verschiedene Bibliotheken zum Ausführen verschiedener Aufgaben. Beide Tools haben ihre Vor- und Nachteile, die oben aufgeführt sind. Es hängt von den Zielen der Organisationen ab, ob man sich für Hive oder Spark entscheidet.

Da Spark sehr speicherintensiv ist, erhöht es die Hardwarekosten für die Durchführung der Analyse. Hive wird zeitlich teuer, wenn die zu analysierenden Datensätze riesig sind. Da beide Tools Open Source sind, hängt es von den Fähigkeiten der Entwickler ab, das Beste daraus zu machen.

Wenn Sie mehr über Big Data erfahren möchten, schauen Sie sich unser PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data-Programm an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 7 Fallstudien und Projekte bietet, 14 Programmiersprachen und Tools abdeckt und praktische praktische Übungen enthält Workshops, mehr als 400 Stunden gründliches Lernen und Unterstützung bei der Stellenvermittlung bei Top-Unternehmen.

Lernen Sie Softwareentwicklungskurse online von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.