Hive vs Spark: różnica między ulem a iskrą [2022]

Big Data stało się integralną częścią każdej organizacji. Ponieważ coraz więcej organizacji tworzy produkty, które łączą nas ze światem, ilość danych tworzonych każdego dnia gwałtownie rośnie. Na całym świecie jest ponad 4,4 miliarda internautów, a średnia ilość tworzonych danych wynosi ponad 2,5 tryliona bajtów na osobę w ciągu jednego dnia. I FYI, w kwintylionach jest 18 zer.

W nadchodzących latach liczby te będą rosły wykładniczo, jeśli nie bardziej. Aby przeanalizować ten ogromny fragment danych, konieczne jest użycie narzędzi, które są bardzo wydajne pod względem mocy i szybkości. Apache Hive i Apache Spark to jedne z najczęściej używanych narzędzi do przetwarzania i analizy tak dużych zbiorów danych. Oba narzędzia są otwarte dla świata, dzięki wielkim czynom Apache Software Foundation.

Ula Apache

Apache Hive to platforma hurtowni danych, która umożliwia odczytywanie, zapisywanie i zarządzanie zbiorami danych o dużej skali, które są przechowywane w HDFS (Hadoop Distributed File System) i różnych bazach danych, które można zintegrować z Hadoop. Jest zbudowany na bazie Hadoop i zapewnia podobny do SQL język zapytań o nazwie HQL lub HiveQL do zapytań i analizy danych. Konwertuje zapytania na zadania Map-reduce lub Spark, co zwiększa wydajność czasową wyników. Dowiedz się więcej o ulu Apache.

Cechy ula

• Szybkie, skalowalne i przyjazne dla użytkownika środowisko.
• Hadoop jako silnik pamięci masowej.
• Język zapytań podobny do SQL, zwany HQL (Hive Query Language).
• Może być stosowany w systemach OLAP (przetwarzanie analityczne online).
• Obsługuje bazy danych i systemy plików, które można zintegrować z Hadoop.
• Obsługuje różne typy pamięci, takie jak Hbase, ORC itp.

Ograniczenia ula

• Nie jest idealny dla systemów OLTP (przetwarzanie transakcyjne online).
• Nie obsługuje aktualizacji i usuwania danych. Chociaż obsługuje nadpisywanie i przechwytywanie danych.
• Zapytania podrzędne nie są obsługiwane w programie Hive.
• Nie obsługuje danych nieustrukturyzowanych.

Przeczytaj: Podstawowe pytania do rozmowy kwalifikacyjnej Odpowiedzi

Apache Spark

Apache Spark to platforma analityczna do przetwarzania danych na dużą skalę. Zapewnia interfejsy API wysokiego poziomu w różnych językach programowania, takich jak Java, Python, Scala i R, aby ułatwić korzystanie z jego funkcji. Obsługuje również narzędzia wysokiego poziomu, takie jak Spark SQL (do przetwarzania danych strukturalnych za pomocą SQL), GraphX ​​(do przetwarzania wykresów), MLlib (do stosowania algorytmów uczenia maszynowego) i Strumieniowanie strukturalne (do przetwarzania danych strumieniowych).

Aplikacje Spark mogą działać do 100 razy szybciej pod względem pamięci i 10 razy szybciej pod względem szybkości obliczeniowej dysku niż Hadoop. Osiąga tę wysoką wydajność, wykonując operacje pośrednie w samej pamięci, zmniejszając w ten sposób liczbę operacji odczytu i zapisu na dysku.

Cechy Spark

• Przyjazne dla programistów i łatwe w użyciu funkcjonalności.
• Błyskawiczna szybkość przetwarzania.
• Obsługa różnych bibliotek, takich jak GraphX ​​(przetwarzanie wykresów), MLlib (uczenie maszynowe), SQL, Spark Streaming itp.
• Wysoka skalowalność.
• Obsługa wielu języków, takich jak Python, R, Java i Scala.

Ograniczenia Spark

• Brak procesu automatycznej optymalizacji kodu.
• Brak własnego systemu zarządzania plikami.
• Mniejsza liczba algorytmów w MLlib.
• Obsługuje tylko kryteria okna oparte na czasie w Spark Streaming, a nie kryteria okna oparte na rekordach.
• Wysokie zużycie pamięci do wykonywania operacji w pamięci.

Przeczytaj także: Pomysły i tematy dotyczące projektów Spark

Różnice między Apache Hive i Apache Spark

1. Zastosowanie : – Hive to platforma rozproszonej hurtowni danych, która może przechowywać dane w postaci tabel, takich jak relacyjne bazy danych, podczas gdy Spark to platforma analityczna, która służy do wykonywania złożonych analiz danych na dużych zbiorach danych.
2. System zarządzania plikami : – Hive ma HDFS jako domyślny system zarządzania plikami, podczas gdy Spark nie ma własnego systemu zarządzania plikami. Musi polegać na różnych FMS-ach, takich jak Hadoop, Amazon S3 itp.
3. Zgodność językowa : – Apache Hive używa HiveQL do ekstrakcji danych. Apache Spark obsługuje do tego celu wiele języków.
4. Szybkość : – Operacje w Hive są wolniejsze niż Apache Spark pod względem pamięci i przetwarzania dysku, ponieważ Hive działa na Hadoop.
5. Operacje odczytu/zapisu : – liczba operacji odczytu/zapisu w programie Hive jest większa niż w Apache Spark. Dzieje się tak, ponieważ Spark wykonuje swoje pośrednie operacje w samej pamięci.
6. Zużycie pamięci : – Spark jest bardziej kosztowny pod względem pamięci niż Hive ze względu na przetwarzanie w pamięci.
7. Deweloper : – Apache Hive został początkowo opracowany przez Facebooka, który później został przekazany do Apache Software Foundation. Apache Spark jest rozwijany i utrzymywany przez Apache Software Foundation.
8. Funkcjonalności : – Apache Hive służy do zarządzania zestawami danych na dużą skalę przy użyciu HiveQL. Nie obsługuje żadnych innych funkcjonalności. Apache Spark zapewnia wiele bibliotek do różnych zadań, takich jak przetwarzanie wykresów, algorytmy uczenia maszynowego, przetwarzanie strumieniowe itp.
9. Pierwsze wydanie : – Hive został pierwotnie wydany w 2010 roku, podczas gdy Spark został wydany w 2014 roku.

Wniosek

Apache Spark i Apache Hive to podstawowe narzędzia do Big Data i analizy. Apache Hive zapewnia funkcje, takie jak ekstrakcja i analiza danych za pomocą zapytań podobnych do SQL. Apache Spark to świetna alternatywa dla analityki Big Data i dużej szybkości działania.

Obsługuje również wiele języków programowania i zapewnia różne biblioteki do wykonywania różnych zadań. Oba narzędzia mają swoje zalety i wady, które wymieniono powyżej. Wybór Hive lub Spark zależy od celów organizacji.

Ponieważ Spark jest bardzo kosztowny w zakresie pamięci, zwiększy to koszty sprzętu do przeprowadzenia analizy. Hive będzie czasowo kosztowny, jeśli zbiory danych będą ogromne do analizy. Ponieważ oba narzędzia są open source, będzie zależeć od umiejętności programistów, aby jak najlepiej je wykorzystać.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.