Hive vs Spark: ความแตกต่างระหว่าง Hive & Spark [2022]

บิ๊กดาต้าได้กลายเป็นส่วนสำคัญของทุกองค์กร เมื่อมีองค์กรจำนวนมากขึ้นสร้างผลิตภัณฑ์ที่เชื่อมโยงเราเข้ากับโลก จำนวนข้อมูลที่สร้างขึ้นทุกวันเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว มีผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากกว่า 4.4 พันล้านคนทั่วโลก และข้อมูลโดยเฉลี่ยที่สร้างขึ้นมีจำนวนมากกว่า 2.5 quintillion ไบต์ต่อคนในหนึ่งวัน และ FYI มีศูนย์ 18 ตัวในควินล้าน

ตัวเลขเหล่านี้จะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณเท่านั้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ จำเป็นต้องใช้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงในด้านพลังงานและความเร็ว Apache Hive และ Apache Spark เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ปรับขนาดเป็นส่วนใหญ่ เครื่องมือทั้งสองนี้เป็นโอเพ่นซอร์สสู่โลก อันเนื่องมาจากการกระทำอันยอดเยี่ยมของ Apache Software Foundation

Apache Hive

Apache Hive เป็นแพลตฟอร์มคลังข้อมูลที่ให้การอ่าน การเขียน และการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งจัดเก็บไว้ใน HDFS (Hadoop Distributed File System) และฐานข้อมูลต่างๆ ที่สามารถรวมเข้ากับ Hadoop ได้ มันถูกสร้างขึ้นบน Hadoop และให้ภาษาแบบสอบถามเหมือน SQL ที่เรียกว่า HQL หรือ HiveQL สำหรับการสืบค้นข้อมูลและการวิเคราะห์ มันแปลงการสืบค้นเป็นงาน Map-reduce หรือ Spark ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพชั่วคราวของผลลัพธ์ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกลุ่ม Apache

คุณสมบัติของ Hive

• สภาพแวดล้อมที่รวดเร็ว ปรับขนาดได้ และเป็นมิตรกับผู้ใช้
• Hadoop เป็นเครื่องมือจัดเก็บข้อมูล
• ภาษาคิวรีที่เหมือน SQL เรียกว่า HQL (Hive Query Language)
• สามารถใช้กับระบบ OLAP (การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์)
• รองรับฐานข้อมูลและระบบไฟล์ที่สามารถรวมเข้ากับ Hadoop ได้
• รองรับการจัดเก็บข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น Hbase, ORC เป็นต้น

ข้อจำกัดของ Hive

• ไม่เหมาะสำหรับระบบ OLTP (การประมวลผลธุรกรรมออนไลน์)
• ไม่รองรับการอัปเดตและการลบข้อมูล แม้ว่าจะสนับสนุนการเขียนทับและการจับกุมข้อมูล
• ไม่รองรับการสืบค้นข้อมูลย่อยใน Hive
• ไม่รองรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

อ่าน: คำตอบสำหรับคำถามสัมภาษณ์กลุ่มพื้นฐาน

Apache Spark

Apache Spark เป็นเฟรมเวิร์กการวิเคราะห์สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ มี API ระดับสูงในภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ เช่น Java, Python, Scala และ R เพื่อให้ง่ายต่อการใช้งานฟังก์ชันต่างๆ นอกจากนี้ยังรองรับเครื่องมือระดับสูง เช่น Spark SQL (สำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างด้วย SQL), GraphX ​​(สำหรับการประมวลผลกราฟ), MLlib (สำหรับการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง) และการสตรีมแบบมีโครงสร้าง (สำหรับการประมวลผลข้อมูลสตรีม)

แอปพลิเคชัน Spark สามารถทำงานได้เร็วกว่า 100x ในแง่ของหน่วยความจำและ 10x เร็วกว่าในแง่ของความเร็วในการคำนวณดิสก์มากกว่า Hadoop มันบรรลุประสิทธิภาพสูงโดยดำเนินการระดับกลางในหน่วยความจำเอง ซึ่งจะช่วยลดจำนวนการดำเนินการอ่านและเขียนบนดิสก์

คุณสมบัติของ Spark

• ฟังก์ชันที่เป็นมิตรกับนักพัฒนาและใช้งานง่าย
• ความเร็วในการประมวลผลที่รวดเร็ว
• รองรับไลบรารีต่างๆ เช่น GraphX ​​(Graph Processing), MLlib (Machine Learning), SQL, Spark Streaming เป็นต้น
• ความสามารถในการปรับขยายได้สูง
• รองรับหลายภาษาเช่น Python, R, Java และ Scala

ข้อจำกัดของ Spark

• ไม่มีกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดอัตโนมัติ
• ไม่มีระบบจัดการไฟล์ของตัวเอง
• จำนวนอัลกอริธึมใน MLlib น้อยกว่า
• รองรับเฉพาะเกณฑ์กรอบเวลาตามเวลาใน Spark Streaming และไม่รองรับเกณฑ์กรอบเวลาแบบบันทึก
• การใช้หน่วยความจำสูงเพื่อดำเนินการในหน่วยความจำ

อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดและหัวข้อของโครงการ Spark

ความแตกต่างระหว่าง Apache Hive และ Apache Spark

1. การใช้งาน : – Hive เป็นแพลตฟอร์มคลังข้อมูลแบบกระจายซึ่งสามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบของตารางเช่นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ในขณะที่ Spark เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนบนข้อมูลขนาดใหญ่
2. ระบบจัดการไฟล์ : – Hive มี HDFS เป็นระบบจัดการไฟล์เริ่มต้นในขณะที่ Spark ไม่ได้มาพร้อมกับระบบจัดการไฟล์ของตัวเอง ต้องพึ่งพา FMS ที่แตกต่างกันเช่น Hadoop, Amazon S3 เป็นต้น
3. ความเข้ากันได้ของภาษา : – Apache Hive ใช้ HiveQL ในการดึงข้อมูล Apache Spark รองรับหลายภาษาตามวัตถุประสงค์
4. ความเร็ว : – การดำเนินการใน Hive นั้นช้ากว่า Apache Spark ในแง่ของหน่วยความจำและการประมวลผลดิสก์เนื่องจาก Hive ทำงานบน Hadoop
5. การดำเนินการอ่าน/เขียน : – จำนวนการดำเนินการอ่าน/เขียนใน Hive มากกว่าใน Apache Spark นี่เป็นเพราะ Spark ดำเนินการระดับกลางในหน่วยความจำเอง
6. การใช้ หน่วยความจำ : – Spark มีราคาแพงมากในแง่ของหน่วยความจำมากกว่า Hive เนื่องจากการประมวลผลในหน่วยความจำ
7. ผู้ พัฒนา : – Apache Hive ได้รับการพัฒนาในขั้นต้นโดย Facebook ซึ่งต่อมาได้บริจาคให้กับ Apache Software Foundation Apache Spark ได้รับการพัฒนาและดูแลโดย Apache Software Foundation
8. ฟังก์ชัน การทำงาน : – Apache Hive ใช้สำหรับจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ HiveQL ไม่รองรับฟังก์ชันอื่นๆ Apache Spark มีไลบรารี่ที่หลากหลายสำหรับงานที่แตกต่างกัน เช่น การประมวลผลกราฟ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลสตรีม เป็นต้น
9. การ เปิดตัวครั้งแรก : – Hive เปิดตัวครั้งแรกในปี 2010 ในขณะที่ Spark เปิดตัวในปี 2014

บทสรุป

Apache Spark และ Apache Hive เป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ Apache Hive มีฟังก์ชันต่างๆ เช่น การดึงข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การสืบค้นแบบ SQL Apache Spark เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และประสิทธิภาพความเร็วสูง

นอกจากนี้ยังสนับสนุนภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษาและจัดเตรียมไลบรารีต่างๆ สำหรับการทำงานต่างๆ เครื่องมือทั้งสองมีข้อดีและข้อเสียซึ่งระบุไว้ข้างต้น ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ขององค์กรว่าจะเลือก Hive หรือ Spark

เนื่องจาก Spark เป็นหน่วยความจำที่มีราคาแพง มันจะเพิ่มต้นทุนฮาร์ดแวร์สำหรับการวิเคราะห์ Hive จะมีราคาแพงชั่วคราวหากชุดข้อมูลมีจำนวนมากในการวิเคราะห์ เนื่องจากเครื่องมือทั้งสองเป็นโอเพ่นซอร์ส จึงขึ้นอยู่กับชุดทักษะของนักพัฒนาในการใช้ประโยชน์สูงสุดจากมัน

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว