Hive 与 Spark：Hive 与 Spark 之间的区别 [2022]

已发表: 2021-01-04

大数据已成为任何组织不可或缺的一部分。 随着越来越多的组织创建将我们与世界联系起来的产品，每天创建的数据量迅速增加。 全世界有超过 44 亿互联网用户，每人每天创建的平均数据量超过 2.5 万亿字节。 仅供参考，quintillion 中有 18 个零。

在未来几年，这些数字只会呈指数级增长，甚至更多。 要分析大量数据，必须使用功率和速度都非常高效的工具。 Apache Hive 和 Apache Spark 是处理和分析此类大规模数据集的最常用工具之一。 由于 Apache 软件基金会的伟大成就，这两个工具都向世界开源。

目录

阿帕奇蜂巢

Apache Hive 是一个数据仓库平台，提供对存储在 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和各种可与 Hadoop 集成的数据库中的大规模数据集的读取、写入和管理。 它建立在 Hadoop 之上，并提供类似 SQL 的查询语言，称为 HQL 或 HiveQL，用于数据查询和分析。 它将查询转换为 Map-reduce 或 Spark 作业，从而提高结果的时间效率。 了解有关 apache hive 的更多信息。

蜂巢的特点

  • 快速、可扩展且用户友好的环境。
  • Hadoop 作为其存储引擎。
  • 类似 SQL 的查询语言称为 HQL（Hive 查询语言）。
  • 可用于 OLAP 系统（在线分析处理）。
  • 支持可与 Hadoop 集成的数据库和文件系统。
  • 支持不同类型的存储类型，如 Hbase、ORC 等。

Hive 的局限性

  • 不适合 OLTP 系统（在线事务处理）。
  • 不支持更新和删除数据。 虽然它支持覆盖和理解数据。
  • Hive 不支持子查询。
  • 不支持非结构化数据。

阅读：基本 Hive 面试问题答案

阿帕奇星火

Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的分析框架。 它以不同的编程语言（如 Java、Python、Scala 和 R）提供高级 API，以简化其功能的使用。 它还支持高级工具，如 Spark SQL（用于使用 SQL 处理结构化数据）、GraphX（用于处理图）、MLlib（用于应用机器学习算法）和结构化流（用于流数据处理）。

Spark 应用程序在内存方面的运行速度可以比 Hadoop 快 100 倍，在磁盘计算速度方面可以快 10 倍。 它通过在内存本身中执行中间操作来实现这种高性能，从而减少磁盘上的读写操作次数。

火花的特点

  • 开发人员友好且易于使用的功能。
  • 闪电般的快速处理速度。
  • 支持不同的库，如 GraphX（图形处理）、MLlib（机器学习）、SQL、Spark Streaming 等。
  • 高扩展性。
  • 支持多种语言，如 Python、R、Java 和 Scala。

Spark 的局限性

  • 没有自动代码优化过程。
  • 没有自己的文件管理系统。
  • MLlib 中的算法数量较少。
  • 在 Spark Streaming 中仅支持基于时间的窗口条件，而不支持基于记录的窗口条件。
  • 执行内存中操作的高内存消耗。

另请阅读： Spark 项目理念和主题

Apache Hive 和 Apache Spark 之间的差异

  1. 用途： - Hive 是一个分布式数据仓库平台，可以像关系数据库这样的表格形式存储数据，而 Spark 是一个分析平台，用于对大数据执行复杂的数据分析。
  2. 文件管理系统：– Hive 将 HDFS 作为其默认文件管理系统，而 Spark 没有自己的文件管理系统。 它必须依赖不同的 FMS，如 Hadoop、Amazon S3 等。
  3. 语言兼容性：– Apache Hive 使用 HiveQL 提取数据。 Apache Spark 支持多种语言。
  4. 速度：– Hive 中的操作在内存和磁盘处理方面比 Apache Spark 慢，因为 Hive 在 Hadoop 之上运行。
  5. 读/写操作：– Hive 中的读/写操作数大于 Apache Spark。 这是因为 Spark 在内存中执行其中间操作。
  6. 内存消耗： - 由于其内存处理，Spark 在内存方面比 Hive 非常昂贵。
  7. 开发者：——Apache Hive 最初由 Facebook 开发，后来捐赠给 Apache Software Foundation。 Apache Spark 由 Apache Software Foundation 开发和维护。
  8. 功能： – Apache Hive 用于使用 HiveQL 管理大规模数据集。 它不支持任何其他功能。 Apache Spark 为不同的任务提供了多个库，例如图形处理、机器学习算法、流处理等。
  9. Initial Release : – Hive 最初于 2010 年发布，而 Spark 于 2014 年发布。

结论

Apache Spark 和 Apache Hive 是大数据和分析的重要工具。 Apache Hive 提供了一些功能，例如使用类似 SQL 的查询来提取和分析数据。 Apache Spark 是大数据分析和高速性能的绝佳替代品。

它还支持多种编程语言，并提供不同的库来执行各种任务。 这两种工具都有上面列出的优点和缺点。 选择 Hive 还是 Spark 取决于组织的目标。

由于 Spark 的内存非常昂贵，因此会增加执行分析的硬件成本。 如果要分析的数据集很大，Hive 在时间上会很昂贵。 由于这两种工具都是开源的，因此将取决于开发人员的技能组合来充分利用它。

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