Hive 대 Spark: Hive와 Spark의 차이점 [2022]

빅 데이터는 모든 조직의 필수적인 부분이 되었습니다. 더 많은 조직이 우리를 세상과 연결하는 제품을 만들면서 매일 생성되는 데이터의 양이 급격히 증가합니다. 전 세계적으로 44억 명이 넘는 인터넷 사용자가 있으며 생성되는 평균 데이터는 하루에 1인당 2500조 바이트 이상입니다. 참고로, 500에는 18개의 0이 있습니다.

이 숫자는 앞으로 몇 년 동안 기하급수적으로 증가할 것입니다. 이 엄청난 양의 데이터를 분석하려면 성능과 속도 면에서 매우 효율적인 도구를 사용하는 것이 필수적입니다. Apache Hive 및 Apache Spark는 이러한 대규모 데이터 세트의 처리 및 분석에 가장 많이 사용되는 도구 중 하나입니다. 두 도구 모두 Apache Software Foundation의 위업 덕분에 전 세계에 공개 소스로 제공됩니다.

아파치 하이브

Apache Hive는 HDFS(Hadoop Distributed File System) 및 Hadoop과 통합할 수 있는 다양한 데이터베이스에 저장된 대규모 데이터 세트의 읽기, 쓰기 및 관리를 제공하는 데이터 웨어하우스 플랫폼입니다. Hadoop을 기반으로 구축되었으며 데이터 쿼리 및 분석을 위해 HQL 또는 HiveQL이라는 SQL과 유사한 쿼리 언어를 제공합니다. 쿼리를 Map-reduce 또는 Spark 작업으로 변환하여 결과의 ​​시간 효율성을 높입니다. 아파치 하이브에 대해 자세히 알아보세요.

하이브의 특징

• 빠르고 확장 가능하며 사용자 친화적인 환경.
• Hadoop을 스토리지 엔진으로 사용합니다.
• HQL(Hive Query Language)이라고 하는 SQL과 유사한 쿼리 언어입니다.
• OLAP 시스템(온라인 분석 처리)에 사용할 수 있습니다.
• Hadoop과 통합할 수 있는 데이터베이스 및 파일 시스템을 지원합니다.
• Hbase, ORC 등과 같은 다양한 유형의 스토리지 유형을 지원합니다.

하이브의 한계

• OLTP 시스템(온라인 트랜잭션 처리)에는 적합하지 않습니다.
• 데이터 업데이트 및 삭제를 지원하지 않습니다. 데이터 덮어쓰기 및 파악을 지원하지만.
• 하위 쿼리는 Hive에서 지원되지 않습니다.
• 비정형 데이터를 지원하지 않습니다.

읽기: 기본 Hive 인터뷰 질문 답변

아파치 스파크

Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 분석 프레임워크입니다. Java, Python, Scala 및 R과 같은 다양한 프로그래밍 언어로 고급 API를 제공하여 기능을 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한 Spark SQL(SQL로 구조화된 데이터 처리), GraphX(그래프 처리), MLlib(머신 러닝 알고리즘 적용) 및 구조적 스트리밍(스트림 데이터 처리)과 같은 고급 도구를 지원합니다.

Spark 애플리케이션은 Hadoop보다 메모리 측면에서 최대 100배, 디스크 계산 속도 측면에서 10배 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 메모리 자체에서 중간 작업을 수행하여 디스크의 읽기 및 쓰기 작업 수를 줄임으로써 이러한 고성능을 달성합니다.

스파크의 특징

• 개발자 친화적이고 사용하기 쉬운 기능.
• 번개처럼 빠른 처리 속도.
• GraphX(Graph Processing), MLlib(Machine Learning), SQL, Spark Streaming 등과 같은 다양한 라이브러리 지원
• 높은 확장성.
• Python, R, Java 및 Scala와 같은 여러 언어를 지원합니다.

스파크의 한계

• 자동 코드 최적화 프로세스가 없습니다.
• 자체 파일 관리 시스템이 없습니다.
• MLlib의 알고리즘 수가 적습니다.
• Spark Streaming에서 시간 기반 기간 기준만 지원하고 레코드 기반 기간 기준은 지원하지 않습니다.
• 메모리 내 작업을 실행하기 위한 높은 메모리 소비.

읽어보기: Spark 프로젝트 아이디어 및 주제

Apache Hive와 Apache Spark의 차이점

1. 사용법 : – Hive는 관계형 데이터베이스와 같은 테이블 형태로 데이터를 저장할 수 있는 분산 데이터 웨어하우스 플랫폼인 반면 Spark는 빅 데이터에 대한 복잡한 데이터 분석을 수행하는 데 사용되는 분석 플랫폼입니다.
2. 파일 관리 시스템 : – Hive에는 HDFS가 기본 파일 관리 시스템인 반면 Spark에는 자체 파일 관리 시스템이 제공되지 않습니다. Hadoop, Amazon S3 등과 같은 다양한 FMS에 의존해야 합니다.
3. 언어 호환성 : – Apache Hive는 데이터 추출을 위해 HiveQL을 사용합니다. Apache Spark는 목적을 위해 여러 언어를 지원합니다.
4. 속도 : – Hive가 Hadoop 위에서 실행되기 때문에 Hive의 작업은 메모리 및 디스크 처리 측면에서 Apache Spark보다 느립니다.
5. 읽기/쓰기 작업 : – Hive의 읽기/쓰기 작업 수가 Apache Spark보다 많습니다. Spark는 메모리 자체에서 중간 작업을 수행하기 때문입니다.
6. 메모리 사용량 : – Spark는 메모리 내 처리로 인해 Hive보다 메모리 측면에서 매우 비쌉니다.
7. 개발자 : – Apache Hive는 처음에 Facebook에서 개발했으며 나중에 Apache Software Foundation에 기부되었습니다. Apache Spark는 Apache Software Foundation에서 개발 및 유지 관리합니다.
8. 기능 : – Apache Hive는 HiveQL을 사용하여 대규모 데이터 세트를 관리하는 데 사용됩니다. 다른 기능은 지원하지 않습니다. Apache Spark는 그래프 처리, 기계 학습 알고리즘, 스트림 처리 등과 같은 다양한 작업을 위한 여러 라이브러리를 제공합니다.
9. 초기 출시 : – Hive는 2010년에 처음 출시되었지만 Spark는 2014년에 출시되었습니다.

결론

Apache Spark 및 Apache Hive는 빅 데이터 및 분석을 위한 필수 도구입니다. Apache Hive는 SQL과 유사한 쿼리를 사용하여 데이터 추출 및 분석과 같은 기능을 제공합니다. Apache Spark는 빅 데이터 분석 및 고속 성능을 위한 훌륭한 대안입니다.

또한 여러 프로그래밍 언어를 지원하고 다양한 작업을 수행하기 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다. 두 도구 모두 위에 나열된 장단점이 있습니다. Hive 또는 Spark를 선택할지 여부는 조직의 목표에 따라 다릅니다.

Spark는 메모리 비용이 많이 들기 때문에 분석을 수행하기 위한 하드웨어 비용이 증가합니다. 데이터 세트가 분석하기에 방대하다면 Hive는 일시적으로 비용이 많이 들 것입니다. 두 도구 모두 오픈 소스이므로 최대한 활용하려면 개발자의 기술에 달려 있습니다.

빅 데이터에 대해 더 알고 싶다면 PG 디플로마 빅 데이터 소프트웨어 개발 전문화 프로그램을 확인하십시오. 이 프로그램은 실무 전문가를 위해 설계되었으며 7개 이상의 사례 연구 및 프로젝트를 제공하고 14개 프로그래밍 언어 및 도구, 실용적인 실습을 다룹니다. 워크샵, 400시간 이상의 엄격한 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 소프트웨어 개발 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.