Hive vs Spark: Hive ve Spark Arasındaki Fark [2022]

Büyük Veri, herhangi bir organizasyonun ayrılmaz bir parçası haline geldi. Daha fazla kuruluş bizi dünyaya bağlayan ürünler yarattıkça, her gün oluşturulan veri miktarı hızla artıyor. Dünya çapında 4,4 milyardan fazla internet kullanıcısı var ve oluşturulan ortalama veri, kişi başına bir günde 2,5 kentilyon bayttan fazla. Ve bilginize, kentilyonda 18 tane sıfır var.

Bu rakamlar önümüzdeki yıllarda daha fazla olmasa da sadece katlanarak artacaktır. Bu devasa veri yığınını analiz etmek için güç ve hız açısından son derece verimli araçlar kullanmak çok önemlidir. Apache Hive ve Apache Spark, bu tür büyük ölçekli veri kümelerinin işlenmesi ve analizi için en çok kullanılan araçlardan biridir. Apache Software Foundation'ın büyük başarıları sayesinde her iki araç da dünyaya açık kaynaklıdır.

Apaçi Kovanı

Apache Hive, HDFS (Hadoop Distributed File System) içerisinde saklanan büyük ölçekli veri setlerinin ve Hadoop ile entegre edilebilen çeşitli veri tabanlarının okunmasını, yazılmasını ve yönetilmesini sağlayan bir veri ambarı platformudur. Hadoop'un üzerine inşa edilmiştir ve veri sorgulama ve analizi için HQL veya HiveQL olarak adlandırılan SQL benzeri bir sorgu dili sağlar. Sorguları, sonuçların geçici verimliliğini artıran Map-reduce veya Spark işlerine dönüştürür. Apache kovanı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Kovanın Özellikleri

• Hızlı, ölçeklenebilir ve kullanıcı dostu bir ortam.
• Depolama motoru olarak Hadoop.
• HQL (Hive Query Language) olarak adlandırılan SQL benzeri bir sorgu dili.
• OLAP sistemleri için kullanılabilir (Çevrimiçi Analitik İşleme).
• Hadoop ile entegre edilebilen veritabanlarını ve dosya sistemlerini destekler.
• Hbase, ORC vb. gibi farklı depolama türlerini destekler.

Kovanın Sınırlamaları

• OLTP sistemleri için ideal değildir (Çevrimiçi İşlem İşleme).
• Verilerin güncellenmesini ve silinmesini desteklemez. Verilerin üzerine yazılmasını ve anlaşılmasını desteklemesine rağmen.
• Alt sorgular Hive'da desteklenmez.
• Yapılandırılmamış verileri desteklemez.

Okuyun: Temel Kovan Mülakat Soruları Cevapları

Apaçi Kıvılcımı

Apache Spark, büyük ölçekli veri işleme için bir analitik çerçevesidir. İşlevlerinin kullanımını kolaylaştırmak için Java, Python, Scala ve R gibi farklı programlama dillerinde üst düzey API'ler sağlar. Ayrıca Spark SQL (SQL ile yapılandırılmış verilerin işlenmesi için), GraphX ​​(Grafiklerin işlenmesi için), MLlib (Makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak için) ve Yapılandırılmış Akış (Akış verisi işleme için) gibi üst düzey araçları destekler.

Spark uygulamaları, Hadoop'a göre bellek açısından 100 kata kadar ve disk hesaplama hızı açısından 10 kata kadar daha hızlı çalışabilir. Bu yüksek performansı, belleğin kendisinde ara işlemleri gerçekleştirerek elde eder, böylece disk üzerindeki okuma ve yazma işlemlerinin sayısını azaltır.

Spark'ın Özellikleri

• Geliştirici dostu ve kullanımı kolay işlevler.
• Yıldırım hızında işlem hızı.
• GraphX ​​(Graph Processing), MLlib(Machine Learning), SQL, Spark Streaming vb. gibi farklı kütüphaneler için destek.
• Yüksek ölçeklenebilirlik.
• Python, R, Java ve Scala gibi birden çok dil için destek.

Spark'ın Sınırlamaları

• Otomatik kod optimizasyon işlemi yok.
• Kendi Dosya Yönetim Sisteminin olmaması.
• MLlib'de daha az sayıda algoritma.
• Spark Streaming'de yalnızca zamana dayalı pencere kriterlerini destekler ve kayıt tabanlı pencere kriterlerini desteklemez.
• Bellek içi işlemleri yürütmek için yüksek bellek tüketimi.

Ayrıca Okuyun: Spark Proje Fikirleri ve Konuları

Apache Hive ve Apache Spark arasındaki farklar

1. Kullanım : – Hive, verileri ilişkisel veritabanları gibi tablolar şeklinde depolayabilen dağıtılmış bir veri ambarı platformu iken Spark, büyük veriler üzerinde karmaşık veri analitiği gerçekleştirmek için kullanılan analitik bir platformdur.
2. Dosya Yönetim Sistemi : – Hive'ın varsayılan Dosya Yönetim Sistemi olarak HDFS'si vardır, oysa Spark'ın kendi Dosya Yönetim Sistemi yoktur. Hadoop, Amazon S3 vb. gibi farklı FMS'lere güvenmek zorundadır.
3. Dil Uyumluluğu : – Apache Hive, verilerin çıkarılması için HiveQL kullanır. Apache Spark, amacı için birden çok dili destekler.
4. Hız : – Hive, Hadoop'un üzerinde çalıştığından, Hive'daki işlemler bellek ve disk işleme açısından Apache Spark'tan daha yavaştır.
5. Okuma/Yazma işlemleri : – Hive'daki okuma/yazma işlemlerinin sayısı Apache Spark'takinden daha fazladır. Bunun nedeni, Spark'ın ara işlemlerini belleğin kendisinde gerçekleştirmesidir.
6. Bellek Tüketimi : – Spark, bellek içi işlemesi nedeniyle bellek açısından Hive'a göre oldukça pahalıdır.
7. Geliştirici : – Apache Hive başlangıçta Facebook tarafından geliştirildi ve daha sonra Apache Software Foundation'a bağışlandı. Apache Spark, Apache Software Foundation tarafından geliştirilir ve korunur.
8. İşlevler : – Apache Hive, HiveQL kullanarak büyük ölçekli veri kümelerini yönetmek için kullanılır. Diğer işlevleri desteklemez. Apache Spark, grafik işleme, makine öğrenimi algoritmaları, akış işleme vb. gibi farklı görevler için birden çok kitaplık sağlar.
9. İlk Sürüm : – Hive ilk olarak 2010'da piyasaya sürüldü, Spark ise 2014'te piyasaya sürüldü.

Çözüm

Apache Spark ve Apache Hive, büyük veri ve analitik için temel araçlardır. Apache Hive, SQL benzeri sorgular kullanarak verilerin çıkarılması ve analizi gibi işlevler sağlar. Apache Spark, büyük veri analitiği ve yüksek hızlı performans için harika bir alternatiftir.

Ayrıca birden çok programlama dilini destekler ve çeşitli görevleri gerçekleştirmek için farklı kitaplıklar sağlar. Her iki aracın da yukarıda listelenen artıları ve eksileri vardır. Hive veya Spark'ın seçilmesi, kuruluşların hedeflerine bağlıdır.

Spark yüksek bellek pahalı olduğundan, analizi gerçekleştirmek için donanım maliyetlerini artıracaktır. Veri kümeleri analiz etmek için çok büyükse, Hive geçici olarak pahalı olacaktır. Her iki araç da açık kaynak olduğundan, bundan en iyi şekilde yararlanmak geliştiricilerin becerilerine bağlı olacaktır.

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.