Hive vs Spark: diferența dintre Hive și Spark [2022]

Big Data a devenit o parte integrantă a oricărei organizații. Pe măsură ce tot mai multe organizații creează produse care ne conectează cu lumea, cantitatea de date creată zilnic crește rapid. Există peste 4,4 miliarde de utilizatori de internet în întreaga lume, iar datele medii create se ridică la peste 2,5 chintilioane de octeți de persoană într-o singură zi. Și pentru informare, sunt 18 zerouri în chintilioane.

Aceste cifre vor crește doar exponențial, dacă nu mai mult, în următorii ani. Pentru a analiza această bucată uriașă de date, este esențial să folosiți instrumente care sunt foarte eficiente în putere și viteză. Apache Hive și Apache Spark sunt unul dintre cele mai utilizate instrumente pentru procesarea și analiza unor astfel de seturi de date la scară largă. Ambele instrumente sunt open source pentru întreaga lume, datorită faptelor mărețe ale Apache Software Foundation.

Apache Hive

Apache Hive este o platformă de depozit de date care oferă citirea, scrierea și gestionarea seturilor de date la scară largă care sunt stocate în HDFS (Hadoop Distributed File System) și diferite baze de date care pot fi integrate cu Hadoop. Este construit pe Hadoop și oferă un limbaj de interogare asemănător SQL numit HQL sau HiveQL pentru interogarea și analiza datelor. Convertește interogările în joburi Map-reduce sau Spark, ceea ce crește eficiența temporală a rezultatelor. Aflați mai multe despre apache hive.

Caracteristicile lui Hive

• Mediu rapid, scalabil și ușor de utilizat.
• Hadoop ca motor de stocare.
• Limbajul de interogare asemănător SQL numit HQL (Hive Query Language).
• Poate fi folosit pentru sistemele OLAP (Online Analytical Processing).
• Suportă baze de date și sisteme de fișiere care pot fi integrate cu Hadoop.
• Acceptă diferite tipuri de tipuri de stocare, cum ar fi Hbase, ORC etc.

Limitările Stupului

• Nu este ideal pentru sistemele OLTP (Online Transactional Processing).
• Nu acceptă actualizarea și ștergerea datelor. Deși acceptă suprascrierea și reținerea datelor.
• Subinterogările nu sunt acceptate în Hive.
• Nu acceptă date nestructurate.

Citiți: Răspunsuri la întrebările de bază la interviul Hive

Apache Spark

Apache Spark este un cadru de analiză pentru prelucrarea datelor la scară largă. Oferă API-uri de nivel înalt în diferite limbaje de programare precum Java, Python, Scala și R pentru a ușura utilizarea funcționalităților sale. De asemenea, acceptă instrumente de nivel înalt precum Spark SQL (Pentru procesarea datelor structurate cu SQL), GraphX ​​(Pentru procesarea graficelor), MLlib (Pentru aplicarea algoritmilor de învățare automată) și Structured Streaming (Pentru procesarea datelor în flux).

Aplicațiile Spark pot rula până la 100 de ori mai rapid din punct de vedere al memoriei și de 10 ori mai rapid din punct de vedere al vitezei de calcul a discului decât Hadoop. Obține această performanță ridicată prin efectuarea de operații intermediare în memoria însăși, reducând astfel numărul de operațiuni de citire și scriere pe disc.

Caracteristicile Spark

• Funcționalități prietenoase pentru dezvoltatori și ușor de utilizat.
• Viteză de procesare fulgerătoare.
• Suport pentru diferite biblioteci precum GraphX ​​(procesare grafică), MLlib (învățare automată), SQL, Spark Streaming etc.
• Scalabilitate ridicată.
• Suport pentru mai multe limbi precum Python, R, Java și Scala.

Limitările Spark

• Niciun proces automat de optimizare a codului.
• Absența propriului sistem de gestionare a fișierelor.
• Număr mai mic de algoritmi în MLlib.
• Acceptă numai criteriile de fereastră bazate pe timp în Spark Streaming și nu criteriile de fereastră bazate pe înregistrare.
• Consum mare de memorie pentru a executa operațiuni în memorie.

Citește și: Idei și subiecte pentru proiecte Spark

Diferențele dintre Apache Hive și Apache Spark

1. Utilizare : – Hive este o platformă de depozit de date distribuită care poate stoca datele sub formă de tabele, cum ar fi baze de date relaționale, în timp ce Spark este o platformă analitică care este utilizată pentru a efectua analize complexe de date pe date mari.
2. Sistem de gestionare a fișierelor : – Hive are HDFS ca sistem implicit de gestionare a fișierelor, în timp ce Spark nu vine cu propriul sistem de gestionare a fișierelor. Trebuie să se bazeze pe diferite FMS, cum ar fi Hadoop, Amazon S3 etc.
3. Compatibilitate limbaj : – Apache Hive folosește HiveQL pentru extragerea datelor. Apache Spark acceptă mai multe limbi pentru scopul său.
4. Viteză : – Operațiunile din Hive sunt mai lente decât Apache Spark în ceea ce privește memoria și procesarea discului, deoarece Hive rulează pe Hadoop.
5. Operații de citire/scriere : – Numărul de operațiuni de citire/scriere din Hive este mai mare decât în ​​Apache Spark. Acest lucru se datorează faptului că Spark își efectuează operațiunile intermediare în memorie însăși.
6. Consumul de memorie : – Spark este foarte scump din punct de vedere al memoriei decât Hive datorită procesării sale în memorie.
7. Dezvoltator : – Apache Hive a fost dezvoltat inițial de Facebook, care a fost ulterior donat Apache Software Foundation. Apache Spark este dezvoltat și întreținut de Apache Software Foundation.
8. Funcționalități : – Apache Hive este utilizat pentru gestionarea setului de date la scară largă folosind HiveQL. Nu suportă alte funcționalități. Apache Spark oferă mai multe biblioteci pentru diferite sarcini, cum ar fi procesarea graficelor, algoritmii de învățare automată, procesarea fluxului etc.
9. Lansare inițială : – Hive a fost lansat inițial în 2010, în timp ce Spark a fost lansat în 2014.

Concluzie

Apache Spark și Apache Hive sunt instrumente esențiale pentru big data și analiză. Apache Hive oferă funcționalități precum extragerea și analiza datelor folosind interogări asemănătoare SQL. Apache Spark este o alternativă excelentă pentru analiza datelor mari și performanța de mare viteză.

De asemenea, acceptă mai multe limbaje de programare și oferă biblioteci diferite pentru realizarea diferitelor sarcini. Ambele instrumente au avantajele și dezavantajele lor, care sunt enumerate mai sus. Depinde de obiectivele organizațiilor dacă să selecteze Hive sau Spark.

Deoarece Spark este foarte costisitor de memorie, va crește costurile hardware pentru efectuarea analizei. Hive va fi costisitor temporar dacă seturile de date sunt uriașe de analizat. Deoarece ambele instrumente sunt open source, va depinde de aptitudinile dezvoltatorilor să profite la maximum de ele.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.