Hive vs Spark: Diferença entre Hive e Spark [2022]

Big Data tornou-se parte integrante de qualquer organização. À medida que mais organizações criam produtos que nos conectam com o mundo, a quantidade de dados criados diariamente aumenta rapidamente. Existem mais de 4,4 bilhões de usuários de internet em todo o mundo e os dados médios criados chegam a mais de 2,5 quintilhões de bytes por pessoa em um único dia. E para sua informação, existem 18 zeros em quintilhões.

Esses números só vão aumentar exponencialmente, se não mais, nos próximos anos. Para analisar essa enorme quantidade de dados, é essencial usar ferramentas altamente eficientes em potência e velocidade. Apache Hive e Apache Spark são uma das ferramentas mais usadas para processamento e análise desses conjuntos de dados amplamente dimensionados. Ambas as ferramentas são de código aberto para o mundo, devido aos grandes feitos da Apache Software Foundation.

Colmeia Apache

Apache Hive é uma plataforma de data warehouse que fornece leitura, escrita e gerenciamento de conjuntos de dados de grande escala que são armazenados em HDFS (Hadoop Distributed File System) e vários bancos de dados que podem ser integrados ao Hadoop. Ele é construído em cima do Hadoop e fornece uma linguagem de consulta semelhante a SQL chamada HQL ou HiveQL para consulta e análise de dados. Ele converte as consultas em trabalhos Map-reduce ou Spark, o que aumenta a eficiência temporal dos resultados. Saiba mais sobre a colmeia apache.

Características do Hive

• Ambiente rápido, escalável e amigável.
• Hadoop como seu mecanismo de armazenamento.
• Linguagem de consulta semelhante a SQL chamada HQL (Hive Query Language).
• Pode ser usado para sistemas OLAP (Processamento Analítico Online).
• Suporta bancos de dados e sistemas de arquivos que podem ser integrados ao Hadoop.
• Suporta diferentes tipos de armazenamento como Hbase, ORC, etc.

Limitações do Hive

• Não é ideal para sistemas OLTP (Processamento Transacional Online).
• Não suporta atualização e exclusão de dados. Embora suporte a substituição e apreensão de dados.
• As subconsultas não são suportadas no Hive.
• Não suporta dados não estruturados.

Leia: Perguntas básicas da entrevista do Hive Respostas

Apache Spark

Apache Spark é uma estrutura de análise para processamento de dados em grande escala. Ele fornece APIs de alto nível em diferentes linguagens de programação como Java, Python, Scala e R para facilitar o uso de suas funcionalidades. Ele também suporta ferramentas de alto nível como Spark SQL (para processamento de dados estruturados com SQL), GraphX ​​(para processamento de gráficos), MLlib (para aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina) e streaming estruturado (para processamento de dados de fluxo).

Os aplicativos Spark podem ser executados até 100 vezes mais rápido em termos de memória e 10 vezes mais rápido em termos de velocidade computacional de disco do que o Hadoop. Ele atinge esse alto desempenho realizando operações intermediárias na própria memória, reduzindo assim o número de operações de leitura e gravação no disco.

Características do Spark

• Funcionalidades amigáveis ​​ao desenvolvedor e fáceis de usar.
• Velocidade de processamento extremamente rápida.
• Suporte para diferentes bibliotecas como GraphX ​​(Graph Processing), MLlib (Machine Learning), SQL, Spark Streaming etc.
• Alta escalabilidade.
• Suporte para várias linguagens como Python, R, Java e Scala.

Limitações do Spark

• Nenhum processo automático de otimização de código.
• Ausência de seu próprio Sistema de Gerenciamento de Arquivos.
• Menor número de algoritmos em MLlib.
• Suporta apenas critérios de janela baseados em tempo no Spark Streaming e não critérios de janela baseados em registro.
• Alto consumo de memória para executar operações na memória.

Leia também: Ideias e tópicos do projeto Spark

Diferenças entre Apache Hive e Apache Spark

1. Uso : – O Hive é uma plataforma de data warehouse distribuída que pode armazenar os dados na forma de tabelas, como bancos de dados relacionais, enquanto o Spark é uma plataforma analítica usada para realizar análises de dados complexos em big data.
2. Sistema de gerenciamento de arquivos : – O Hive tem HDFS como seu sistema de gerenciamento de arquivos padrão, enquanto o Spark não vem com seu próprio sistema de gerenciamento de arquivos. Tem que contar com diferentes FMS como Hadoop, Amazon S3 etc.
3. Compatibilidade de idioma : – Apache Hive usa HiveQL para extração de dados. O Apache Spark oferece suporte a vários idiomas para sua finalidade.
4. Velocidade : – As operações no Hive são mais lentas do que o Apache Spark em termos de memória e processamento de disco, pois o Hive é executado em cima do Hadoop.
5. Operações de leitura/gravação: – O número de operações de leitura/gravação no Hive é maior do que no Apache Spark. Isso ocorre porque o Spark realiza suas operações intermediárias na própria memória.
6. Consumo de memória : – O Spark é muito caro em termos de memória do que o Hive devido ao seu processamento na memória.
7. Desenvolvedor : – O Apache Hive foi inicialmente desenvolvido pelo Facebook, que mais tarde foi doado à Apache Software Foundation. O Apache Spark é desenvolvido e mantido pela Apache Software Foundation.
8. Funcionalidades : – Apache Hive é usado para gerenciar os conjuntos de dados de grande escala usando HiveQL. Não suporta quaisquer outras funcionalidades. O Apache Spark fornece várias bibliotecas para diferentes tarefas, como processamento de gráficos, algoritmos de aprendizado de máquina, processamento de fluxo etc.
9. Lançamento inicial : – O Hive foi lançado inicialmente em 2010, enquanto o Spark foi lançado em 2014.

Conclusão

Apache Spark e Apache Hive são ferramentas essenciais para big data e análises. O Apache Hive fornece funcionalidades como extração e análise de dados usando consultas semelhantes a SQL. O Apache Spark é uma ótima alternativa para análise de big data e desempenho de alta velocidade.

Ele também suporta várias linguagens de programação e fornece diferentes bibliotecas para executar várias tarefas. Ambas as ferramentas têm seus prós e contras listados acima. Depende dos objetivos das organizações selecionar Hive ou Spark.

Como o Spark é muito caro em termos de memória, ele aumentará os custos de hardware para realizar a análise. O Hive será temporariamente caro se os conjuntos de dados forem enormes para serem analisados. Como ambas as ferramentas são de código aberto, dependerá das habilidades dos desenvolvedores para aproveitá-las ao máximo.

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