Erinevus Apache Hive ja Apache Spark SQL vahel
Kuna suurandmete tehnoloogia on tänapäeval tohutult kasvanud, on väga oluline kasutada iga protsessi jaoks õiget tööriista. Protsess võib olla midagi muud, näiteks andmete sisestamine, andmetöötlus, andmete otsimine, andmete salvestamine jne. Selles postituses loeme kahte sellist andmete hankimise tööriista, Apache Hive ja Apache Spark SQL. Ühest küljest on taru tuntud SQL-laadse HQL-i (Hive Query Language) abil päringute tõhusa töötlemise poolest ning seda kasutatakse Hadoopi hajutatud failisüsteemis talletatud andmete jaoks, samas kui Spark SQL kasutab struktureeritud päringkeelt ja tagab, et kõik võrgus lugemise ja kirjutamise toimingute eest hoolitsetakse. Taru on teadaolevalt suurte andmeökosüsteemide komponent, kus HDFS-i andmete töötlemiseks on vaja pärandkaardistajaid ja reduktoreid, samas kui Spark SQL on teadaolevalt Apache Spark API komponent, mis on suurte andmete ökosüsteemis töötlemise palju lihtsamaks ja reaalsemaks muutnud. -aeg. Enamiku tänapäevaste spetsialistide peamine eksiarvamus on, et taru saab kasutada ainult koos pärandi suurandmete tehnoloogia ja selliste tööriistadega nagu PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. See väide ei vasta täielikult tõele, kuna Hive ühildub mitte ainult pärandtööriistadega, vaid ka teiste Sparkil põhinevate komponentidega, näiteks Spark Streaming. Nende kasutamise mõte on vähendada pingutusi ja tuua ettevõttele parem väljund. Uurime üksikasjalikult nii Apache Hive'i kui ka Apache Spark SQL-i.
Apache Hive ja Apache Spark SQL (Infographics) võrdlus ühest otsast teise
Allpool on 13 parimat võrdlust Apache Hive'i ja Apache Spark SQL vahel
Peamised erinevused Apache Hive ja Apache Spark SQL vahel
Apache Hive ja Apache Spark SQL erinevustest räägitakse allpool mainitud punktides:
- Taru kasutab teadaolevalt HQL-i (taru päringute keel), Spark SQL aga kasutab struktureeritud päringu keelt andmete töötlemiseks ja päringute tegemiseks
- Taru pakub skeemi paindlikkust, tabelite osadeks jaotamist ja koondamist, kuna kuna Spark SQL täidab SQL päringuid, on võimalik andmeid lugeda ainult olemasolevatest taru installimistest.
- Taru pakub juurdepääsuõigusi nii kasutajatele, rollidele kui ka gruppidele, samas kui Spark SQL ei paku kasutajale juurdepääsuõiguste andmise võimalust
- Taru pakub andmete ülearuseks salvestamiseks valikulise replikatsioonifaktori, samas kui spark SQL seevastu ei paku andmete salvestamiseks replikatsioonifaktorit
- Kuna JDBC, ODBC ja säästuse draiverid on tarus saadaval, saame neid tulemuste genereerimiseks kasutada, samas kui Apache Spark SQL korral saame tulemusi hankida andmekogude ja DataFrame API-de kujul, kui Spark SQL-i käitatakse mõne muu programmeerimiskeelega
- On mitmeid piiranguid:
- Rivitaseme värskendused ja reaalajas OLTP päringud pole Apache Hive'i abil võimalik, samas kui Spark SQL-i abil on võimalik realiseerida värskendusi ja reaalajas veebitehingute töötlemine.
- Pakub interaktiivse andmete sirvimise jaoks lubatavat kõrget latentsusaega, samas kui Spark SQL-is on latentsusaeg jõudluse suurendamiseks minimaalne.
- Taru, nagu SQL-i avaldused ja päringud, toetab UNION-i tüüpi, samas kui Spark SQL ei suuda UNION-i tüüpi toetada.
Apache taru vs Apache Spark SQL võrdlustabel
| Võrdluse alused | Apache taru | Apache Spark SQL |
| Struktuur | Avatud lähtekoodiga andmelaondussüsteem, mis on üles ehitatud Hadoopi peale | Kasutatakse peamiselt struktureeritud andmetöötluseks, kus lisateavet saadakse struktureeritud päringkeele abil. |
| Töötlemine | Hasoopi failidesse salvestatud suuri andmekogumeid analüüsitakse ja küsitakse. Töötlemine toimub peamiselt SQL-i kasutades. | Apache Spark SQL töötlemine hõlmab suuri arvutusi, mille tõttu on vaja õiget optimeerimise tehnikat. Interaktsioon Spark SQL-iga on võimalik mitmel viisil, näiteks Dataset ja DataFrame API. |
| esialgne väljalase | Taru vabastati esmakordselt 2012. aastal | Spark SQL ilmus esmakordselt 2014. aastal |
| Viimane väljaanne | Hive'i uusim versioon on välja antud 18. novembril 2017: väljaanne 2.3.2 | Apache Spark SQL uusim versioon on välja antud 28. veebruaril 2018: 2.3.0 |
| Litsentseerimine | See on avatud lähtekoodiga Apache versioon 2 | Avatud hangitud Apache versiooni 2 kaudu |
| Rakenduskeel | Apache Hive'i rakendamiseks saab peamiselt kasutada Java keelt | Spark SQL-i saab rakendada nii Scala, Java, R kui ka Python |
| Andmebaasi mudel | Selle andmebaasi mudel on peamiselt RDBMS | Spark SQL on küll võimeline integreeruma mis tahes NoSQL andmebaasiga, kuid peamiselt on selle andmebaasimudel RDBMS |
| Täiendavad andmebaasimudelid | Täiendav andmebaasimudel on võtmeväärtusega kauplus, mis võib andmeid koguda JSON-i kujul | Võtmeväärtusega kauplus on täiendav andmebaasimudel |
| Areng | Taru töötas algselt välja Facebook, kuid hiljem annetati see Apache Software sihtasutusele | Selle töötas välja algselt Apache Tarkvarafond |
| Serveri opsüsteem | See toetab kõiki Java Virtuaalse masina keskkonnaga operatsioonisüsteeme | See toetab mitmeid operatsioonisüsteeme nagu Windows, X, Linux jne. |
| Juurdepääsumeetodid | See toetab ODBC, JDBC ja Thrift | See toetab ainult ODBC ja JDBC |
| Programmeerimiskeele tugi | Toetatud on mitu programmeerimiskeelt, näiteks C ++, PHP, Java, Python jne | Toetatud on mitu programmeerimiskeelt, näiteks Java, R, Python ja Scala |
| Jaotusmeetodid | Andmete varjestamise meetodit kasutatakse andmete salvestamiseks erinevatele sõlmedele | See kasutab Apache Spark Core'i andmete salvestamiseks erinevatel sõlmedel |
Järeldus - Apache taru vs Apache Spark SQL
Me ei saa öelda, et Apache Spark SQL asendaks Hive või vastupidi. Lihtsalt, et Spark SQLi võib pidada arendajasõbralikuks Sparkil põhinevaks API-ks, mille eesmärk on programmeerimist lihtsamaks muuta. Tarul on oma eriline võime sageli mootorite vahel vahetada ja seega on see tõhus vahend suurte andmekogumite otsimiseks. Kasutamine ja rakendamine selle üle, mida valida, sõltub teie eesmärkidest ja nõudmistest. Nad mõlemad on Apache Hive ja Apache Spark SQL. Loodan, et pärast postituse läbimist saate piisavalt arusaama oma organisatsiooni vajadusest. Vaadake meie ajaveebi, et saada rohkem sarnaseid postitusi ja pakume kindlasti teavet, mis edendab teie ettevõtet.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Apache Hive vs Apache Spark SQL, nende tähendus, pea võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Java vs Node JS erinevused
- Apache Pig vs Apache Hive - 12 parimat erinevust
- Hadoop vs taru - saate teada parimad erinevused
- 7 olulist kasulikku asja Apache Sparki kohta (juhend)
- Apache Hadoop vs Apache Spark | 10 parimat võrdlust, mida peate teadma!
- Funktsiooni ORDER BY kasutamine tarus