Hive vs Spark: diferencia entre Hive y Spark [2022]

Big Data se ha convertido en una parte integral de cualquier organización. A medida que más organizaciones crean productos que nos conectan con el mundo, la cantidad de datos creados todos los días aumenta rápidamente. Hay más de 4.400 millones de usuarios de Internet en todo el mundo y el promedio de datos creados asciende a más de 2,5 quintillones de bytes por persona en un solo día. Y para su información, hay 18 ceros en quintillones.

Estos números solo van a aumentar exponencialmente, si no más, en los próximos años. Para analizar esta gran cantidad de datos, es fundamental utilizar herramientas que sean altamente eficientes en potencia y velocidad. Apache Hive y Apache Spark son una de las herramientas más utilizadas para el procesamiento y análisis de conjuntos de datos a gran escala. Ambas herramientas son de código abierto para el mundo, gracias a las grandes obras de Apache Software Foundation.

colmena apache

Apache Hive es una plataforma de almacenamiento de datos que proporciona lectura, escritura y administración de conjuntos de datos a gran escala que se almacenan en HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop) y varias bases de datos que se pueden integrar con Hadoop. Está construido sobre Hadoop y proporciona un lenguaje de consulta similar a SQL llamado HQL o HiveQL para consultas y análisis de datos. Convierte las consultas en trabajos Map-reduce o Spark lo que aumenta la eficiencia temporal de los resultados. Obtenga más información sobre la colmena apache.

Características de la colmena

• Entorno rápido, escalable y fácil de usar.
• Hadoop como su motor de almacenamiento.
• Lenguaje de consulta similar a SQL llamado HQL (Hive Query Language).
• Se puede utilizar para sistemas OLAP (Online Analytical Processing).
• Admite bases de datos y sistemas de archivos que se pueden integrar con Hadoop.
• Admite diferentes tipos de tipos de almacenamiento como Hbase, ORC, etc.

Limitaciones de la colmena

• No es ideal para sistemas OLTP (procesamiento transaccional en línea).
• No es compatible con la actualización y eliminación de datos. Aunque admite la sobrescritura y la aprehensión de datos.
• Las subconsultas no son compatibles con Hive.
• No admite datos no estructurados.

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chispa apache

Apache Spark es un marco de análisis para el procesamiento de datos a gran escala. Proporciona APIs de alto nivel en diferentes lenguajes de programación como Java, Python, Scala y R para facilitar el uso de sus funcionalidades. También es compatible con herramientas de alto nivel como Spark SQL (para procesamiento de datos estructurados con SQL), GraphX ​​(para procesamiento de gráficos), MLlib (para aplicar algoritmos de aprendizaje automático) y transmisión estructurada (para procesamiento de flujo de datos).

Las aplicaciones Spark pueden ejecutarse hasta 100 veces más rápido en términos de memoria y 10 veces más rápido en términos de velocidad computacional del disco que Hadoop. Logra este alto rendimiento realizando operaciones intermedias en la propia memoria, reduciendo así el número de operaciones de lectura y escritura en el disco.

Características de la chispa

• Funcionalidades amigables para el desarrollador y fáciles de usar.
• Velocidad de procesamiento ultrarrápida.
• Compatibilidad con diferentes bibliotecas como GraphX ​​(procesamiento de gráficos), MLlib (aprendizaje automático), SQL, Spark Streaming, etc.
• Alta escalabilidad.
• Soporte para múltiples lenguajes como Python, R, Java y Scala.

Limitaciones de chispa

• Sin proceso automático de optimización de código.
• Ausencia de un Sistema de Gestión de Archivos propio.
• Menos número de algoritmos en MLlib.
• Solo admite criterios de ventana basados ​​en el tiempo en Spark Streaming y no criterios de ventana basados ​​en registros.
• Alto consumo de memoria para ejecutar operaciones en memoria.

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Diferencias entre Apache Hive y Apache Spark

1. Uso : – Hive es una plataforma de almacenamiento de datos distribuidos que puede almacenar los datos en forma de tablas como bases de datos relacionales, mientras que Spark es una plataforma analítica que se utiliza para realizar análisis de datos complejos en big data.
2. Sistema de gestión de archivos : Hive tiene HDFS como sistema de gestión de archivos predeterminado, mientras que Spark no viene con su propio sistema de gestión de archivos. Tiene que depender de diferentes FMS como Hadoop, Amazon S3, etc.
3. Compatibilidad de idiomas : – Apache Hive utiliza HiveQL para la extracción de datos. Apache Spark admite varios idiomas para su propósito.
4. Velocidad : las operaciones en Hive son más lentas que Apache Spark en términos de memoria y procesamiento de disco, ya que Hive se ejecuta sobre Hadoop.
5. Operaciones de lectura/escritura : – El número de operaciones de lectura/escritura en Hive es mayor que en Apache Spark. Esto se debe a que Spark realiza sus operaciones intermedias en la propia memoria.
6. Consumo de memoria : Spark es mucho más caro en términos de memoria que Hive debido a su procesamiento en memoria.
7. Desarrollador : - Apache Hive fue desarrollado inicialmente por Facebook, que luego fue donado a Apache Software Foundation. Apache Spark es desarrollado y mantenido por Apache Software Foundation.
8. Funcionalidades : – Apache Hive se usa para administrar conjuntos de datos a gran escala usando HiveQL. No es compatible con ninguna otra funcionalidad. Apache Spark proporciona múltiples bibliotecas para diferentes tareas como procesamiento de gráficos, algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento de flujo, etc.
9. Lanzamiento inicial : Hive se lanzó inicialmente en 2010, mientras que Spark se lanzó en 2014.

Conclusión

Apache Spark y Apache Hive son herramientas esenciales para big data y análisis. Apache Hive proporciona funcionalidades como la extracción y el análisis de datos mediante consultas de tipo SQL. Apache Spark es una excelente alternativa para el análisis de big data y el rendimiento de alta velocidad.

También admite múltiples lenguajes de programación y proporciona diferentes bibliotecas para realizar diversas tareas. Ambas herramientas tienen sus pros y sus contras, que se enumeran arriba. Depende de los objetivos de las organizaciones si seleccionar Hive o Spark.

Como Spark tiene un alto costo de memoria, aumentará los costos de hardware para realizar el análisis. Hive será temporalmente costoso si los conjuntos de datos son enormes para analizar. Como ambas herramientas son de código abierto, dependerá de las habilidades de los desarrolladores para aprovecharlas al máximo.

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