Hive vs Spark: Perbedaan Antara Hive & Spark [2022]

Big Data telah menjadi bagian integral dari organisasi mana pun. Karena semakin banyak organisasi menciptakan produk yang menghubungkan kita dengan dunia, jumlah data yang dibuat setiap hari meningkat dengan cepat. Ada lebih dari 4,4 miliar pengguna internet di seluruh dunia dan rata-rata data yang dibuat berjumlah lebih dari 2,5 triliun byte per orang dalam satu hari. Dan FYI, ada 18 nol dalam triliun.

Angka-angka ini hanya akan meningkat secara eksponensial, jika tidak lebih, di tahun-tahun mendatang. Untuk menganalisis potongan data yang sangat besar ini, penting untuk menggunakan alat yang sangat efisien dalam hal daya dan kecepatan. Apache Hive dan Apache Spark adalah salah satu alat yang paling sering digunakan untuk memproses dan menganalisis kumpulan data berskala besar tersebut. Kedua alat tersebut bersumber terbuka untuk dunia, berkat kerja keras Apache Software Foundation.

Sarang Apache

Apache Hive adalah platform gudang data yang menyediakan pembacaan, penulisan, dan pengelolaan kumpulan data skala besar yang disimpan dalam HDFS (Hadoop Distributed File System) dan berbagai database yang dapat diintegrasikan dengan Hadoop. Itu dibangun di atas Hadoop dan menyediakan bahasa kueri seperti SQL yang disebut sebagai HQL atau HiveQL untuk kueri dan analisis data. Ini mengubah kueri menjadi pekerjaan Pengurangan Peta atau Percikan yang meningkatkan efisiensi temporal hasil. Pelajari lebih lanjut tentang sarang Apache.

Fitur Sarang

• Lingkungan yang cepat, terukur, dan ramah pengguna.
• Hadoop sebagai mesin penyimpanannya.
• Bahasa query seperti SQL disebut sebagai HQL (Hive Query Language).
• Dapat digunakan untuk sistem OLAP (Online Analytical Processing).
• Mendukung database dan sistem file yang dapat diintegrasikan dengan Hadoop.
• Mendukung berbagai jenis jenis penyimpanan seperti Hbase, ORC, dll.

Keterbatasan Sarang

• Tidak ideal untuk sistem OLTP (Online Transactional Processing).
• Tidak mendukung pembaruan dan penghapusan data. Meskipun mendukung penimpaan dan penangkapan data.
• Sub kueri tidak didukung di Hive.
• Tidak mendukung data tidak terstruktur.

Baca: Jawaban Pertanyaan Wawancara Sarang Dasar

Apache Spark

Apache Spark adalah kerangka kerja analitik untuk pemrosesan data skala besar. Ini menyediakan API tingkat tinggi dalam bahasa pemrograman yang berbeda seperti Java, Python, Scala, dan R untuk memudahkan penggunaan fungsinya. Ini juga mendukung alat tingkat tinggi seperti Spark SQL (Untuk pemrosesan data terstruktur dengan SQL), GraphX ​​(Untuk pemrosesan grafik), MLlib (Untuk menerapkan algoritme pembelajaran mesin), dan Streaming Terstruktur (Untuk pemrosesan data streaming).

Aplikasi Spark dapat berjalan hingga 100x lebih cepat dalam hal memori dan 10x lebih cepat dalam hal kecepatan komputasi disk dibandingkan Hadoop. Ini mencapai kinerja tinggi ini dengan melakukan operasi menengah dalam memori itu sendiri, sehingga mengurangi jumlah operasi baca dan tulis pada disk.

Fitur Spark

• Fungsionalitas yang ramah pengembang dan mudah digunakan.
• Kecepatan pemrosesan secepat kilat.
• Dukungan untuk perpustakaan yang berbeda seperti GraphX ​​(Graph Processing), MLlib (Machine Learning), SQL, Spark Streaming dll.
• Skalabilitas tinggi.
• Dukungan untuk beberapa bahasa seperti Python, R, Java, dan Scala.

Keterbatasan Spark

• Tidak ada proses pengoptimalan kode otomatis.
• Tidak adanya Sistem Manajemen File sendiri.
• Lebih sedikit jumlah algoritma di MLlib.
• Hanya mendukung kriteria jendela berbasis waktu di Spark Streaming dan bukan kriteria jendela berbasis catatan.
• Konsumsi memori tinggi untuk menjalankan operasi dalam memori.

Baca Juga: Memicu Ide & Topik Proyek

Perbedaan antara Apache Hive dan Apache Spark

1. Penggunaan : – Hive adalah platform gudang data terdistribusi yang dapat menyimpan data dalam bentuk tabel seperti database relasional sedangkan Spark adalah platform analitik yang digunakan untuk melakukan analitik data kompleks pada data besar.
2. Sistem Manajemen File : – Hive memiliki HDFS sebagai Sistem Manajemen File default sedangkan Spark tidak datang dengan Sistem Manajemen File sendiri. Itu harus bergantung pada FMS yang berbeda seperti Hadoop, Amazon S3 dll.
3. Kompatibilitas Bahasa : – Apache Hive menggunakan HiveQL untuk ekstraksi data. Apache Spark mendukung banyak bahasa untuk tujuannya.
4. Kecepatan : – Operasi di Hive lebih lambat dari Apache Spark dalam hal memori dan pemrosesan disk karena Hive berjalan di atas Hadoop.
5. Operasi Baca/Tulis : – Jumlah operasi baca/tulis di Hive lebih besar daripada di Apache Spark. Ini karena Spark melakukan operasi perantara dalam memori itu sendiri.
6. Konsumsi Memori : – Spark sangat mahal dalam hal memori daripada Hive karena pemrosesan dalam memorinya.
7. Pengembang : – Apache Hive awalnya dikembangkan oleh Facebook, yang kemudian disumbangkan ke Apache Software Foundation. Apache Spark dikembangkan dan dikelola oleh Apache Software Foundation.
8. Fungsionalitas : – Apache Hive digunakan untuk mengelola kumpulan data skala besar menggunakan HiveQL. Itu tidak mendukung fungsi lainnya. Apache Spark menyediakan banyak pustaka untuk berbagai tugas seperti pemrosesan grafik, algoritme pembelajaran mesin, pemrosesan aliran, dll.
9. Rilis Awal : – Hive awalnya dirilis pada 2010 sedangkan Spark dirilis pada 2014.

Kesimpulan

Apache Spark dan Apache Hive adalah alat penting untuk data besar dan analitik. Apache Hive menyediakan fungsionalitas seperti ekstraksi dan analisis data menggunakan kueri seperti SQL. Apache Spark adalah alternatif yang bagus untuk analitik data besar dan kinerja kecepatan tinggi.

Ini juga mendukung beberapa bahasa pemrograman dan menyediakan perpustakaan yang berbeda untuk melakukan berbagai tugas. Kedua alat memiliki pro dan kontra yang tercantum di atas. Itu tergantung pada tujuan organisasi apakah akan memilih Hive atau Spark.

Karena Spark sangat mahal untuk memori, itu akan meningkatkan biaya perangkat keras untuk melakukan analisis. Hive akan menjadi mahal untuk sementara jika kumpulan data sangat besar untuk dianalisis. Karena kedua alat tersebut open source, itu akan bergantung pada keahlian pengembang untuk memanfaatkannya sebaik mungkin.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.