Razlika između Apache košnice i Apache Spark SQL
S velikom količinom porasta tehnologija velikih podataka danas postaje vrlo važno koristiti pravi alat za svaki postupak. Postupak može biti bilo što poput gutanje podataka, obrada podataka, dohvaćanje podataka, pohrana podataka itd. U ovom ćemo postu pročitati o dva takva alata za pretraživanje podataka, Apache Hive i Apache Spark SQL. Hive, s jedne strane, poznat je po učinkovitoj obradi upita korištenjem SQL-ovog HQL-a (jezika upita košnice) i koristi se za podatke pohranjene u distribuciranom datotečnom sustavu Hadoop, dok Spark SQL koristi strukturirani jezik upita i osigurava sve briga o radu s mrežom za čitanje i pisanje. Poznato je da je košnica sastavni dio ekosustava velikih podataka u kojem su za obradu podataka s HDFS-a potrebni zaostavljeni preslikači i reduktori, dok se zna da je Spark SQL sastavni dio Apache Spark API-a koji je obradu u velikom ekosustavu podataka učinio mnogo lakšom i stvarnijom -vrijeme. Glavna zabluda koju danas mnogi profesionalci imaju jest da se košnica može koristiti samo sa naslijeđenom tehnologijom velikih podataka i alatima poput PIG, HDFS, Sqoop, Oozie. Ova izjava nije potpuno istinita jer je Hive kompatibilan ne samo sa naslijeđenim alatima već i zajedno sa ostalim komponentama koje se temelje na Sparku, poput Spark Streaminga. Ideja koja se koristi iza njih je smanjiti napor i donijeti bolji učinak za posao. Proučimo detaljno i o Apache košnici i o Apache Spark SQL-u.
Usporedba između Apache Hive i Apache Spark SQL (Infographics)
Ispod je 13 najboljih usporedbi Apache košnice sa Apache Spark SQL
Ključne razlike između Apache Hive i Apache Spark SQL
Razlike između Apache Hive i Apache Spark SQL raspravljaju se u niže navedenim točkama:
- Poznato je da je Hive koristio HQL (jezik upita košnice) dok je Spark SQL poznat po tome što koristi strukturirani jezik upita za obradu i upite podataka
- Hive pruža fleksibilnost sheme, dijeljenje i spajanje tablica dok dok Spark SQL vrši SQL upit, moguće je čitati podatke samo iz postojeće instalacije Hive.
- Hive pruža prava pristupa korisnicima, ulogama i grupama dok Spark SQL ne pruža mogućnost pružanja prava pristupa korisniku.
- Hive pruža mogućnost selektivnog faktora replikacije za suvišnu pohranu podataka, dok iskrivljeni SQL, s druge strane, ne pruža faktor replikacije za pohranu podataka
- Budući da su JDBC, ODBC i pokretački programi dostupni u Hiveu, možemo ih koristiti za stvaranje rezultata dok u slučaju Apache Spark SQL možemo dohvatiti rezultate u obliku skupova podataka i DataFrame API-ja ako se Spark SQL pokreće s drugim programskim jezikom
- Postoji nekoliko ograničenja:
- Ažuriranja na razini retka i OLTP upiti u stvarnom vremenu nisu moguća pomoću Apache Hive dok su ažuriranja na razini retka i mrežna obrada transakcija u stvarnom vremenu mogući pomoću Spark SQL-a.
- Omogućuje prihvatljivo visoko kašnjenje za interaktivno pregledavanje podataka dok je kod Spark SQL-a predviđena kašnjenja minimalna za poboljšanje performansi.
- Košnica, poput SQL izjava i upita, podržava vrstu UNION, dok Spark SQL nije u mogućnosti podržati UNION tip.
Apache košnica vs Apache Spark SQL tablica usporedbe
| Osnove usporedbe | Apache košnica | Apache Spark SQL |
| Struktura | Sustav skladištenja podataka s otvorenim kodom koji je izgrađen na vrhu Hadoopa | Uglavnom se koristi za strukturiranu obradu podataka gdje se više informacija preuzima pomoću strukturiranog jezika upita. |
| Obrada | Velike skupove podataka koji su pohranjeni u hadoop datotekama analiziraju se i traže. Obrada se uglavnom vrši pomoću SQL-a. | Obrada Apache Spark SQL uključuje teške proračune koji se izvode zbog kojih je potrebna ispravna tehnika optimizacije. Interakcija s Spark SQL moguća je na različite načine, kao što su Dataset i DataFrame API. |
| prvo izdanje | Hive je prvi put objavljen 2012. godine | Spark SQL prvi je put objavljen 2014. godine |
| Najnovije izdanje | Najnovija inačica Hivea objavljena je 18. studenog 2017. godine: izdanje 2.3.2 | Najnovija inačica Apache Spark SQL objavljena je 28. veljače 2018. godine: 2.3.0 |
| licenciranje | To je Apache verzija 2 otvorenog izvora | Otvoreno preko Apache verzije 2 |
| Jezik implementacije | Java jezik prvenstveno se može koristiti za implementaciju apache Hive | Spark SQL se može implementirati na Scala, Java, R kao i Python |
| Model baze podataka | Prvenstveno njegov model baze podataka je RDBMS | Iako je Spark SQL sposoban integrirati s bilo kojom NoSQL bazom podataka, ali prvenstveno je njegov model baze podataka RDBMS |
| Dodatni modeli baze podataka | Dodatni model baze podataka je trgovina ključ-vrijednost koja može uzeti podatke u obliku JSON | Ključ-vrijednost spremnika je dodatni model baze podataka |
| Razvoj | Košnicu je izvorno razvio Facebook, ali kasnije je doniran zakladi Apache Software | Nju je izvorno razvila sama Apache Software Foundation |
| Operacijski sustav poslužitelja | Podržava sav operativni sustav s Java Virtual Machine okruženjem | Podržava nekoliko operativnih sustava kao što su Windows, X, Linux itd. |
| Načini pristupa | Podržava ODBC, JDBC i Thrift | Podržava samo ODBC i JDBC |
| Podrška jezikom programiranja | Podržano je nekoliko programskih jezika kao što su C ++, PHP, Java, Python itd | Podržano je nekoliko programskih jezika kao što su Java, R, Python i Scala |
| Načini particioniranja | Metoda izoštravanja podataka koristi se za pohranu podataka na različitim čvorovima | Koristi Apache Spark Core za pohranu podataka na raznim čvorovima |
Zaključak - Apache Hive vs Apache Spark SQL
Ne možemo reći da je Apache Spark SQL zamjena za Hive ili obrnuto. Samo se Spark SQL može smatrati programerima prilagođenim Spark API-jem, koji ima za cilj olakšati programiranje. Hive ima svoju posebnu sposobnost učestalog prebacivanja između motora i na taj način je učinkovit alat za ispitivanje velikih skupova podataka. Upotreba i implementacija onoga što odabrati ovisi o vašim ciljevima i zahtjevima. I Apache Hive i Apache Spark SQL igraju na svom terenu. Nadam se da ćete, nakon što prođete post, steći dovoljno dobru predstavu o potrebi vaše organizacije. Pratite naš blog za dodatne komentare poput ovih i mi ćemo osigurati informacije koje potiču vaše poslovanje.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Apache košnicu vs Apache Spark SQL, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Razlike Java u odnosu na čvor JS
- Apache Pig vs Apache košnica - 12 najboljih korisnih razlika
- Hadoop vs košnica - saznajte najbolje razlike
- 7 važnih korisnih stvari o Apache iskre (vodič)
- Apache Hadoop vs Apache Spark | Top 10 usporedbi koje morate znati!
- Korištenje ORDER BY funkcije u košnici