Hive vs Spark : Différence entre Hive et Spark [2022]

Le Big Data est devenu partie intégrante de toute organisation. Alors que de plus en plus d'organisations créent des produits qui nous connectent au monde, la quantité de données créées chaque jour augmente rapidement. Il y a plus de 4,4 milliards d'internautes dans le monde et les données moyennes créées s'élèvent à plus de 2,5 quintillions d'octets par personne en une seule journée. Et pour info, il y a 18 zéros dans le quintillion.

Ces chiffres ne feront qu'augmenter de façon exponentielle, sinon plus, dans les années à venir. Pour analyser cet énorme bloc de données, il est essentiel d'utiliser des outils très efficaces en puissance et en vitesse. Apache Hive et Apache Spark sont l'un des outils les plus utilisés pour le traitement et l'analyse de ces ensembles de données largement mis à l'échelle. Les deux outils sont open source dans le monde, grâce aux grandes actions d'Apache Software Foundation.

Ruche Apache

Apache Hive est une plate-forme d'entrepôt de données qui permet la lecture, l'écriture et la gestion des ensembles de données à grande échelle stockés dans HDFS (Hadoop Distributed File System) et diverses bases de données pouvant être intégrées à Hadoop. Il est construit sur Hadoop et fournit un langage de requête de type SQL appelé HQL ou HiveQL pour la requête et l'analyse des données. Il convertit les requêtes en travaux Map-reduce ou Spark ce qui augmente l'efficacité temporelle des résultats. En savoir plus sur Apache Hive.

Caractéristiques de la ruche

• Environnement rapide, évolutif et convivial.
• Hadoop comme moteur de stockage.
• Langage de requête de type SQL appelé HQL (Hive Query Language).
• Peut être utilisé pour les systèmes OLAP (traitement analytique en ligne).
• Prend en charge les bases de données et les systèmes de fichiers pouvant être intégrés à Hadoop.
• Prend en charge différents types de types de stockage tels que Hbase, ORC, etc.

Limites de la ruche

• Pas idéal pour les systèmes OLTP (traitement transactionnel en ligne).
• Ne prend pas en charge la mise à jour et la suppression des données. Bien qu'il prenne en charge l'écrasement et l'appréhension des données.
• Les sous-requêtes ne sont pas prises en charge dans Hive.
• Ne prend pas en charge les données non structurées.

Lire: Réponses aux questions d'entrevue de base de Hive

Apache Étincelle

Apache Spark est un framework d'analyse pour le traitement de données à grande échelle. Il fournit des API de haut niveau dans différents langages de programmation tels que Java, Python, Scala et R pour faciliter l'utilisation de ses fonctionnalités. Il prend également en charge des outils de haut niveau tels que Spark SQL (pour le traitement de données structurées avec SQL), GraphX ​​(pour le traitement de graphiques), MLlib (pour l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique) et Structured Streaming (pour le traitement de données de flux).

Les applications Spark peuvent s'exécuter jusqu'à 100 fois plus vite en termes de mémoire et 10 fois plus vite en termes de vitesse de calcul du disque que Hadoop. Il atteint ces performances élevées en effectuant des opérations intermédiaires dans la mémoire elle-même, réduisant ainsi le nombre d'opérations de lecture et d'écriture sur le disque.

Caractéristiques de Spark

• Fonctionnalités conviviales pour les développeurs et faciles à utiliser.
• Vitesse de traitement ultra-rapide.
• Prise en charge de différentes bibliothèques telles que GraphX ​​(Graph Processing), MLlib (Machine Learning), SQL, Spark Streaming, etc.
• Haute évolutivité.
• Prise en charge de plusieurs langages tels que Python, R, Java et Scala.

Limites de Spark

• Aucun processus d'optimisation automatique du code.
• Absence de son propre système de gestion de fichiers.
• Moins d'algorithmes dans MLlib.
• Prend en charge uniquement les critères de fenêtre basés sur le temps dans Spark Streaming et non les critères de fenêtre basés sur les enregistrements.
• Consommation de mémoire élevée pour exécuter des opérations en mémoire.

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Différences entre Apache Hive et Apache Spark

1. Utilisation : - Hive est une plate-forme d'entrepôt de données distribuée qui peut stocker les données sous forme de tables comme des bases de données relationnelles, tandis que Spark est une plate-forme analytique utilisée pour effectuer des analyses de données complexes sur des données volumineuses.
2. Système de gestion de fichiers : – Hive a HDFS comme système de gestion de fichiers par défaut alors que Spark n'est pas livré avec son propre système de gestion de fichiers. Il doit s'appuyer sur différents FMS comme Hadoop, Amazon S3, etc.
3. Compatibilité linguistique : – Apache Hive utilise HiveQL pour l'extraction des données. Apache Spark prend en charge plusieurs langues pour son objectif.
4. Vitesse : – Les opérations dans Hive sont plus lentes qu'Apache Spark en termes de traitement de la mémoire et du disque car Hive s'exécute sur Hadoop.
5. Opérations de lecture/écriture : – Le nombre d'opérations de lecture/écriture dans Hive est supérieur à celui d'Apache Spark. En effet, Spark effectue ses opérations intermédiaires en mémoire elle-même.
6. Consommation de mémoire : – Spark est très coûteux en termes de mémoire que Hive en raison de son traitement en mémoire.
7. Développeur : – Apache Hive a été initialement développé par Facebook, qui a ensuite été donné à Apache Software Foundation. Apache Spark est développé et maintenu par Apache Software Foundation.
8. Fonctionnalités : – Apache Hive est utilisé pour gérer les ensembles de données à grande échelle à l'aide de HiveQL. Il ne prend en charge aucune autre fonctionnalité. Apache Spark fournit plusieurs bibliothèques pour différentes tâches telles que le traitement de graphes, les algorithmes d'apprentissage automatique, le traitement de flux, etc.
9. Version initiale : - Hive a été initialement publié en 2010 alors que Spark est sorti en 2014.

Conclusion

Apache Spark et Apache Hive sont des outils essentiels pour le Big Data et l'analyse. Apache Hive fournit des fonctionnalités telles que l'extraction et l'analyse de données à l'aide de requêtes de type SQL. Apache Spark est une excellente alternative pour l'analyse de données volumineuses et les performances à grande vitesse.

Il prend également en charge plusieurs langages de programmation et fournit différentes bibliothèques pour effectuer diverses tâches. Les deux outils ont leurs avantages et leurs inconvénients qui sont énumérés ci-dessus. Cela dépend des objectifs des organisations s'il faut sélectionner Hive ou Spark.

Comme Spark est très coûteux en mémoire, cela augmentera les coûts matériels pour effectuer l'analyse. Hive va être temporellement coûteux si les ensembles de données sont énormes à analyser. Comme les deux outils sont open source, cela dépendra des compétences des développeurs pour en tirer le meilleur parti.

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