Hive 與 Spark：Hive 與 Spark 之間的區別 [2022]

大數據已成為任何組織不可或缺的一部分。 隨著越來越多的組織創建將我們與世界聯繫起來的產品，每天創建的數據量迅速增加。 全世界有超過 44 億互聯網用戶，每人每天創建的平均數據量超過 2.5 萬億字節。 僅供參考，quintillion 中有 18 個零。

在未來幾年，這些數字只會呈指數級增長，甚至更多。 要分析大量數據，必須使用功率和速度都非常高效的工具。 Apache Hive 和 Apache Spark 是處理和分析此類大規模數據集的最常用工具之一。 由於 Apache 軟件基金會的偉大成就，這兩個工具都向世界開源。

阿帕奇蜂巢

Apache Hive 是一個數據倉庫平台，提供對存儲在 HDFS（Hadoop 分佈式文件系統）和各種可與 Hadoop 集成的數據庫中的大規模數據集的讀取、寫入和管理。 它建立在 Hadoop 之上，並提供類似 SQL 的查詢語言，稱為 HQL 或 HiveQL，用於數據查詢和分析。 它將查詢轉換為 Map-reduce 或 Spark 作業，從而提高結果的時間效率。 了解有關 apache hive 的更多信息。

蜂巢的特點

• 快速、可擴展且用戶友好的環境。
• Hadoop 作為其存儲引擎。
• 類似 SQL 的查詢語言稱為 HQL（Hive 查詢語言）。
• 可用於 OLAP 系統（在線分析處理）。
• 支持可與 Hadoop 集成的數據庫和文件系統。
• 支持不同類型的存儲類型，如 Hbase、ORC 等。

Hive 的局限性

• 不適合 OLTP 系統（在線事務處理）。
• 不支持更新和刪除數據。 雖然它支持覆蓋和理解數據。
• Hive 不支持子查詢。
• 不支持非結構化數據。

閱讀：基本 Hive 面試問題答案

阿帕奇星火

Apache Spark 是一個用於大規模數據處理的分析框架。 它以不同的編程語言（如 Java、Python、Scala 和 R）提供高級 API，以簡化其功能的使用。 它還支持高級工具，如 Spark SQL（用於使用 SQL 處理結構化數據）、GraphX（用於處理圖形）、MLlib（用於應用機器學習算法）和結構化流（用於流數據處理）。

Spark 應用程序在內存方面的運行速度可以比 Hadoop 快 100 倍，在磁盤計算速度方面可以快 10 倍。 它通過在內存本身中執行中間操作來實現這種高性能，從而減少磁盤上的讀寫操作次數。

火花的特點

• 開發人員友好且易於使用的功能。
• 閃電般的快速處理速度。
• 支持不同的庫，如 GraphX（圖形處理）、MLlib（機器學習）、SQL、Spark Streaming 等。
• 高擴展性。
• 支持多種語言，如 Python、R、Java 和 Scala。

Spark 的局限性

• 沒有自動代碼優化過程。
• 沒有自己的文件管理系統。
• MLlib 中的算法數量較少。
• 在 Spark Streaming 中僅支持基於時間的窗口條件，而不支持基於記錄的窗口條件。
• 執行內存中操作的高內存消耗。

另請閱讀： Spark 項目理念和主題

Apache Hive 和 Apache Spark 之間的差異

1. 用途： - Hive 是一個分佈式數據倉庫平台，可以像關係數據庫這樣的表格形式存儲數據，而 Spark 是一個分析平台，用於對大數據執行複雜的數據分析。
2. 文件管理系統：– Hive 將 HDFS 作為其默認文件管理系統，而 Spark 沒有自己的文件管理系統。 它必須依賴不同的 FMS，如 Hadoop、Amazon S3 等。
3. 語言兼容性：– Apache Hive 使用 HiveQL 提取數據。 Apache Spark 支持多種語言。
4. 速度：– Hive 中的操作在內存和磁盤處理方面比 Apache Spark 慢，因為 Hive 在 Hadoop 之上運行。
5. 讀/寫操作：– Hive 中的讀/寫操作數大於 Apache Spark。 這是因為 Spark 在內存中執行其中間操作。
6. 內存消耗： - 由於其內存處理，Spark 在內存方面比 Hive 非常昂貴。
7. 開發者：——Apache Hive 最初由 Facebook 開發，後來捐贈給 Apache Software Foundation。 Apache Spark 由 Apache Software Foundation 開發和維護。
8. 功能： – Apache Hive 用於使用 HiveQL 管理大規模數據集。 它不支持任何其他功能。 Apache Spark 為不同的任務提供了多個庫，例如圖形處理、機器學習算法、流處理等。
9. Initial Release : – Hive 最初於 2010 年發布，而 Spark 於 2014 年發布。

結論

Apache Spark 和 Apache Hive 是大數據和分析的重要工具。 Apache Hive 提供了一些功能，例如使用類似 SQL 的查詢來提取和分析數據。 Apache Spark 是大數據分析和高速性能的絕佳替代品。

它還支持多種編程語言，並提供不同的庫來執行各種任務。 這兩種工具都有上面列出的優點和缺點。 選擇 Hive 還是 Spark 取決於組織的目標。

由於 Spark 的內存非常昂貴，因此會增加執行分析的硬件成本。 如果要分析的數據集很大，Hive 在時間上會很昂貴。 由於這兩種工具都是開源的，因此將取決於開發人員的技能組合來充分利用它。

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