HiveとSpark：HiveとSparkの違い[2022]

公開: 2021-01-04

ビッグデータは、あらゆる組織の不可欠な部分になっています。 より多くの組織が私たちと世界をつなぐ製品を作成するにつれて、毎日作成されるデータの量は急速に増加しています。 世界中に44億人を超えるインターネットユーザーがおり、作成された平均データは1日で1人あたり2.5兆バイトを超えています。 そして参考までに、5千億の18のゼロがあります。

これらの数は、今後数年間で、それ以上ではないにしても、指数関数的に増加するだけです。 この膨大な量のデータを分析するには、電力と速度が非常に効率的なツールを使用することが不可欠です。 ApacheHiveとApacheSparkは、このような大規模なデータセットの処理と分析に最もよく使用されるツールの1つです。 Apache Software Foundationの功績により、どちらのツールも世界中にオープンソース化されています。

目次

Apache Hive

Apache Hiveは、HDFS（Hadoop分散ファイルシステム）およびHadoopと統合できるさまざまなデータベースに格納されている大規模なデータセットの読み取り、書き込み、および管理を提供するデータウェアハウスプラットフォームです。 これはHadoopの上に構築されており、データのクエリと分析のためにHQLまたはHiveQLと呼ばれるSQLのようなクエリ言語を提供します。 クエリをMap-reduceまたはSparkジョブに変換し、結果の時間的効率を高めます。 Apacheハイブの詳細をご覧ください。

ハイブの特徴

  • 高速でスケーラブルなユーザーフレンドリーな環境。
  • ストレージエンジンとしてのHadoop。
  • HQL（Hiveクエリ言語）と呼ばれるSQLのようなクエリ言語。
  • OLAPシステム（オンライン分析処理）に使用できます。
  • Hadoopと統合できるデータベースとファイルシステムをサポートします。
  • Hbase、ORCなどのさまざまなタイプのストレージタイプをサポートします。

ハイブの制限

  • OLTPシステム（オンライントランザクション処理）には理想的ではありません。
  • データの更新と削除はサポートしていません。 データの上書きと逮捕をサポートしていますが。
  • サブクエリはHiveではサポートされていません。
  • 非構造化データはサポートしていません。

読む：基本的なハイブインタビューの質問回答

Apache Spark

Apache Sparkは、大規模なデータ処理のための分析フレームワークです。 Java、Python、Scala、Rなどのさまざまなプログラミング言語で高レベルのAPIを提供し、機能の使用を容易にします。 また、Spark SQL（SQLを使用した構造化データの処理用）、GraphX（グラフの処理用）、MLlib（機械学習アルゴリズムの適用用）、Structured Streaming（ストリームデータ処理用）などの高レベルのツールもサポートしています。

Sparkアプリケーションは、Hadoopよりもメモリの点で最大100倍、ディスクの計算速度の点で10倍高速に実行できます。 メモリ自体で中間操作を実行することでこの高性能を実現し、ディスクでの読み取りおよび書き込み操作の数を減らします。

Sparkの機能

  • 開発者にやさしく、使いやすい機能。
  • 超高速の処理速度。
  • GraphX（グラフ処理）、MLlib（機械学習）、SQL、SparkStreamingなどのさまざまなライブラリのサポート。
  • 高いスケーラビリティ。
  • Python、R、Java、Scalaなどの複数の言語のサポート。

Sparkの制限

  • 自動コード最適化プロセスはありません。
  • 独自のファイル管理システムがない。
  • MLlibのアルゴリズムの数が少なくなります。
  • Spark Streamingで時間ベースのウィンドウ基準のみをサポートし、レコードベースのウィンドウ基準はサポートしません。
  • メモリ内操作を実行するためのメモリ消費量が多い。

また読む： Sparkプロジェクトのアイデアとトピック

ApacheHiveとApacheSparkの違い

  1. 使用法：– Hiveは、リレーショナルデータベースのようなテーブルの形式でデータを格納できる分散データウェアハウスプラットフォームですが、Sparkは、ビッグデータに対して複雑なデータ分析を実行するために使用される分析プラットフォームです。
  2. ファイル管理システム：– Hiveにはデフォルトのファイル管理システムとしてHDFSがありますが、Sparkには独自のファイル管理システムがありません。 Hadoop、AmazonS3などのさまざまなFMSに依存する必要があります。
  3. 言語の互換性：–ApacheHiveはデータの抽出にHiveQLを使用します。 Apache Sparkは、その目的のために複数の言語をサポートしています。
  4. 速度：– HiveはHadoop上で実行されるため、メモリとディスクの処理に関して、Hiveの操作はApacheSparkよりも低速です。
  5. 読み取り/書き込み操作：–Hiveの読み取り/書き込み操作の数はApacheSparkよりも多くなっています。 これは、Sparkがメモリ自体で中間操作を実行するためです。
  6. メモリ消費量：– Sparkは、メモリ内処理のため、Hiveよりもメモリの点で非常に高価です。
  7. 開発者：– Apache Hiveは当初Facebookによって開発され、後にApacheSoftwareFoundationに寄付されました。 Apache Sparkは、ApacheSoftwareFoundationによって開発および保守されています。
  8. 機能：– Apache Hiveは、HiveQLを使用して大規模なデータセットを管理するために使用されます。 その他の機能はサポートしていません。 Apache Sparkは、グラフ処理、機械学習アルゴリズム、ストリーム処理などのさまざまなタスク用に複数のライブラリを提供します。
  9. 初期リリース：– Hiveは2010年に最初にリリースされましたが、Sparkは2014年にリリースされました。

結論

ApacheSparkとApacheHiveは、ビッグデータと分析に不可欠なツールです。 Apache Hiveは、SQLのようなクエリを使用したデータの抽出や分析などの機能を提供します。 Apache Sparkは、ビッグデータ分析と高速パフォーマンスの優れた代替手段です。

また、複数のプログラミング言語をサポートし、さまざまなタスクを実行するためのさまざまなライブラリを提供します。 どちらのツールにも、上記の長所と短所があります。 HiveとSparkのどちらを選択するかは、組織の目的によって異なります。

Sparkはメモリが非常に高価であるため、分析を実行するためのハードウェアコストが増加します。 データセットの分析が膨大な場合、Hiveは一時的にコストがかかります。 どちらのツールもオープンソースであるため、それを最大限に活用するには、開発者のスキルセットに依存します。

ビッグデータについて詳しく知りたい場合は、ビッグデータプログラムのソフトウェア開発スペシャライゼーションのPGディプロマをチェックしてください。このプログラムは、働く専門家向けに設計されており、7つ以上のケーススタディとプロジェクトを提供し、14のプログラミング言語とツール、実践的なハンズオンをカバーしています。ワークショップ、トップ企業との400時間以上の厳格な学習と就職支援。

世界のトップ大学からオンラインでソフトウェア開発コースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

データ主導の技術革命をリードする

7つのケーススタディとプロジェクト。 トップ企業との仕事の援助。 熱心な学生メンター。
IIITバンガロアからのビッグデータの高度な証明書プログラム