Улей против Искры: разница между ульем и искрой [2022]

Большие данные стали неотъемлемой частью любой организации. По мере того, как все больше организаций создают продукты, которые связывают нас с миром, объем данных, создаваемых каждый день, быстро увеличивается. В мире насчитывается более 4,4 миллиарда пользователей Интернета, а средний объем создаваемых данных составляет более 2,5 квинтиллиона байтов на человека за один день. К вашему сведению, в квинтиллионе 18 нулей.

Эти цифры будут только увеличиваться в геометрической прогрессии, если не больше, в ближайшие годы. Для анализа этого огромного массива данных важно использовать инструменты, обладающие высокой эффективностью и скоростью. Apache Hive и Apache Spark — одни из наиболее часто используемых инструментов для обработки и анализа таких крупномасштабных наборов данных. Оба инструмента открыты для всего мира благодаря великим делам Apache Software Foundation.

Апачский улей

Apache Hive — это платформа хранилища данных, которая обеспечивает чтение, запись и управление большими наборами данных, которые хранятся в HDFS (распределенная файловая система Hadoop) и различных базах данных, которые можно интегрировать с Hadoop. Он построен на основе Hadoop и предоставляет SQL-подобный язык запросов, называемый HQL или HiveQL, для запросов и анализа данных. Он преобразует запросы в задания Map-reduce или Spark, что повышает временную эффективность результатов. Узнайте больше об Apache Hive.

Особенности улья

• Быстрая, масштабируемая и удобная среда.
• Hadoop в качестве механизма хранения.
• SQL-подобный язык запросов, называемый HQL (Hive Query Language).
• Может использоваться для систем OLAP (онлайн-аналитическая обработка).
• Поддерживает базы данных и файловые системы, которые можно интегрировать с Hadoop.
• Поддерживает различные типы хранилищ, такие как Hbase, ORC и т. д.

Ограничения улья

• Не идеально подходит для систем OLTP (онлайн-обработка транзакций).
• Не поддерживает обновление и удаление данных. Хотя он поддерживает перезапись и захват данных.
• Подзапросы не поддерживаются в Hive.
• Не поддерживает неструктурированные данные.

Читать: Основные вопросы интервью Hive Ответы

Апач Спарк

Apache Spark — это аналитическая платформа для крупномасштабной обработки данных. Он предоставляет API высокого уровня на разных языках программирования, таких как Java, Python, Scala и R, чтобы упростить использование его функций. Он также поддерживает инструменты высокого уровня, такие как Spark SQL (для обработки структурированных данных с помощью SQL), GraphX ​​(для обработки графиков), MLlib (для применения алгоритмов машинного обучения) и Structured Streaming (для потоковой обработки данных).

Приложения Spark могут работать в 100 раз быстрее с точки зрения памяти и в 10 раз быстрее с точки зрения скорости дисковых вычислений, чем Hadoop. Эта высокая производительность достигается за счет выполнения промежуточных операций в самой памяти, что уменьшает количество операций чтения и записи на диск.

Особенности искры

• Удобный для разработчиков и простой в использовании функционал.
• Молниеносная скорость обработки.
• Поддержка различных библиотек, таких как GraphX ​​(обработка графов), MLlib (машинное обучение), SQL, Spark Streaming и т. д.
• Высокая масштабируемость.
• Поддержка нескольких языков, таких как Python, R, Java и Scala.

Ограничения искры

• Нет автоматического процесса оптимизации кода.
• Отсутствие собственной системы управления файлами.
• Меньшее количество алгоритмов в MLlib.
• Поддерживает только критерии окна на основе времени в Spark Streaming, а не критерии окна на основе записей.
• Высокое потребление памяти для выполнения операций в памяти.

Читайте также: Идеи и темы проекта Spark

Различия между Apache Hive и Apache Spark

1. Использование : — Hive — это платформа распределенного хранилища данных, которая может хранить данные в виде таблиц, таких как реляционные базы данных, тогда как Spark — это аналитическая платформа, которая используется для выполнения сложной аналитики больших данных.
2. Система управления файлами : — Hive использует HDFS в качестве системы управления файлами по умолчанию, тогда как Spark не имеет собственной системы управления файлами. Он должен полагаться на разные FMS, такие как Hadoop, Amazon S3 и т. д.
3. Совместимость языков : — Apache Hive использует HiveQL для извлечения данных. Apache Spark поддерживает несколько языков для своих целей.
4. Скорость . Операции в Hive выполняются медленнее, чем в Apache Spark, с точки зрения обработки памяти и диска, поскольку Hive работает поверх Hadoop.
5. Операции чтения/записи. Количество операций чтения/записи в Hive больше, чем в Apache Spark. Это связано с тем, что Spark выполняет свои промежуточные операции в самой памяти.
6. Потребление памяти : — Spark очень дорог с точки зрения памяти, чем Hive, из-за обработки в памяти.
7. Разработчик : — Apache Hive изначально был разработан Facebook, а затем передан в дар Apache Software Foundation. Apache Spark разработан и поддерживается Apache Software Foundation.
8. Функциональные возможности: — Apache Hive используется для управления крупномасштабными наборами данных с использованием HiveQL. Другие функции он не поддерживает. Apache Spark предоставляет несколько библиотек для различных задач, таких как обработка графов, алгоритмы машинного обучения, потоковая обработка и т. д.
9. Первоначальный выпуск : Hive был первоначально выпущен в 2010 году, тогда как Spark был выпущен в 2014 году.

Заключение

Apache Spark и Apache Hive — важные инструменты для работы с большими данными и аналитики. Apache Hive предоставляет такие функции, как извлечение и анализ данных с использованием SQL-подобных запросов. Apache Spark — отличная альтернатива для анализа больших данных и высокой производительности.

Он также поддерживает несколько языков программирования и предоставляет различные библиотеки для выполнения различных задач. Оба инструмента имеют свои плюсы и минусы, которые перечислены выше. Выбор Hive или Spark зависит от целей организаций.

Поскольку Spark очень требователен к памяти, это увеличит затраты на оборудование для выполнения анализа. Hive будет затратным во времени, если наборы данных огромны для анализа. Поскольку оба инструмента имеют открытый исходный код, максимальное использование возможностей будет зависеть от навыков разработчиков.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.