Hive vs Spark: differenza tra Hive e Spark [2022]

I Big Data sono diventati parte integrante di qualsiasi organizzazione. Man mano che sempre più organizzazioni creano prodotti che ci connettono con il mondo, la quantità di dati creata ogni giorno aumenta rapidamente. Ci sono oltre 4,4 miliardi di utenti Internet in tutto il mondo e i dati medi creati ammontano a oltre 2,5 quintilioni di byte per persona in un solo giorno. E per tua informazione, ci sono 18 zeri in quintilioni.

Questi numeri aumenteranno solo esponenzialmente, se non di più, nei prossimi anni. Per analizzare questo enorme pezzo di dati, è essenziale utilizzare strumenti altamente efficienti in termini di potenza e velocità. Apache Hive e Apache Spark sono uno degli strumenti più utilizzati per l'elaborazione e l'analisi di tali set di dati su larga scala. Entrambi gli strumenti sono open source per il mondo, grazie alle grandi azioni di Apache Software Foundation.

Alveare di Apache

Apache Hive è una piattaforma di data warehouse che fornisce lettura, scrittura e gestione di set di dati su larga scala archiviati in HDFS (Hadoop Distributed File System) e vari database che possono essere integrati con Hadoop. È basato su Hadoop e fornisce un linguaggio di query simile a SQL chiamato HQL o HiveQL per query e analisi dei dati. Converte le query in lavori Map-reduce o Spark che aumenta l'efficienza temporale dei risultati. Ulteriori informazioni su apache hive.

Caratteristiche dell'alveare

• Ambiente veloce, scalabile e intuitivo.
• Hadoop come motore di archiviazione.
• Linguaggio di query simile a SQL chiamato HQL (Hive Query Language).
• Può essere utilizzato per i sistemi OLAP (Online Analytical Processing).
• Supporta database e file system che possono essere integrati con Hadoop.
• Supporta diversi tipi di storage come Hbase, ORC, ecc.

Limitazioni dell'alveare

• Non ideale per i sistemi OLTP (Online Transactional Processing).
• Non supporta l'aggiornamento e la cancellazione dei dati. Sebbene supporti la sovrascrittura e l'acquisizione dei dati.
• Le sottoquery non sono supportate in Hive.
• Non supporta i dati non strutturati.

Leggi: Risposte alle domande di intervista di base sull'alveare

Apache Scintilla

Apache Spark è un framework di analisi per l'elaborazione di dati su larga scala. Fornisce API di alto livello in diversi linguaggi di programmazione come Java, Python, Scala e R per facilitare l'uso delle sue funzionalità. Supporta anche strumenti di alto livello come Spark SQL (per l'elaborazione di dati strutturati con SQL), GraphX ​​(per l'elaborazione di grafici), MLlib (per l'applicazione di algoritmi di apprendimento automatico) e Structured Streaming (per l'elaborazione di dati di flusso).

Le applicazioni Spark possono essere eseguite fino a 100 volte più velocemente in termini di memoria e 10 volte più veloci in termini di velocità di calcolo del disco rispetto a Hadoop. Raggiunge queste elevate prestazioni eseguendo operazioni intermedie nella memoria stessa, riducendo così il numero di operazioni di lettura e scrittura su disco.

Caratteristiche di Spark

• Funzionalità intuitive e facili da usare per gli sviluppatori.
• Velocità di elaborazione fulminea.
• Supporto per diverse librerie come GraphX ​​(Graph Processing), MLlib (Machine Learning), SQL, Spark Streaming ecc.
• Alta scalabilità.
• Supporto per più linguaggi come Python, R, Java e Scala.

Limitazioni di Spark

• Nessun processo di ottimizzazione del codice automatico.
• Assenza del proprio sistema di gestione dei file.
• Meno numero di algoritmi in MLlib.
• Supporta solo criteri di finestra basati sul tempo in Spark Streaming e non criteri di finestra basati su record.
• Elevato consumo di memoria per eseguire operazioni in memoria.

Leggi anche: Idee e argomenti per il progetto Spark

Differenze tra Apache Hive e Apache Spark

1. Utilizzo : – Hive è una piattaforma di data warehouse distribuita che può archiviare i dati sotto forma di tabelle come database relazionali mentre Spark è una piattaforma analitica che viene utilizzata per eseguire analisi di dati complessi su big data.
2. Sistema di gestione dei file : – Hive ha HDFS come sistema di gestione dei file predefinito mentre Spark non viene fornito con il proprio sistema di gestione dei file. Deve fare affidamento su diversi FMS come Hadoop, Amazon S3 ecc.
3. Compatibilità linguistica : – Apache Hive utilizza HiveQL per l'estrazione dei dati. Apache Spark supporta più lingue per il suo scopo.
4. Velocità : – Le operazioni in Hive sono più lente di Apache Spark in termini di memoria e elaborazione del disco poiché Hive viene eseguito su Hadoop.
5. Operazioni di lettura/scrittura: – Il numero di operazioni di lettura/scrittura in Hive è maggiore rispetto ad Apache Spark. Questo perché Spark esegue le sue operazioni intermedie nella memoria stessa.
6. Consumo di memoria : – Spark è molto costoso in termini di memoria rispetto a Hive a causa della sua elaborazione in memoria.
7. Sviluppatore : – Apache Hive è stato inizialmente sviluppato da Facebook, che è stato poi donato alla Apache Software Foundation. Apache Spark è sviluppato e mantenuto da Apache Software Foundation.
8. Funzionalità : – Apache Hive viene utilizzato per gestire i set di dati su larga scala utilizzando HiveQL. Non supporta altre funzionalità. Apache Spark fornisce più librerie per diverse attività come elaborazione di grafici, algoritmi di apprendimento automatico, elaborazione di flussi, ecc.
9. Rilascio iniziale : – Hive è stato inizialmente rilasciato nel 2010 mentre Spark è stato rilasciato nel 2014.

Conclusione

Apache Spark e Apache Hive sono strumenti essenziali per big data e analisi. Apache Hive fornisce funzionalità come l'estrazione e l'analisi dei dati utilizzando query simili a SQL. Apache Spark è un'ottima alternativa per l'analisi dei big data e le prestazioni ad alta velocità.

Supporta anche più linguaggi di programmazione e fornisce diverse librerie per eseguire varie attività. Entrambi gli strumenti hanno i loro pro e contro elencati sopra. Dipende dagli obiettivi delle organizzazioni se selezionare Hive o Spark.

Poiché Spark è molto costoso in termini di memoria, aumenterà i costi hardware per l'esecuzione dell'analisi. Hive sarà temporalmente costoso se i set di dati sono enormi da analizzare. Poiché entrambi gli strumenti sono open source, dipenderà dalle competenze degli sviluppatori per trarne il massimo.

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