Differkinome

Hva er forskjellen mellom Hive og Impala

Teknologi
Share

De hovedforskjell mellom Hive og Impala er det Hive er et datalagringsprogramvare som kan brukes til å få tilgang til og administrere store distribuerte datasett som er bygget på Hadoop, mens Impala er en massiv parallellbehandling SQL-motor for å administrere og analysere data lagret på Hadoop.

Hive er et open source datalagringssystem for å søke og analysere store datasett lagret i Hadoop-filer. Impala gir den raskeste måten å få tilgang til data som er lagret i Hadoop Distributed File System. Begge er underverktøy knyttet til Hadoop.

Nøkkelområder dekket

1. Hva er Hadoop
     - Definisjon, funksjonalitet
2. Hva er Hive
     - Definisjon, funksjonalitet
3. Hva er Impala
     - Definisjon, funksjonalitet
4. Hva er forskjellen mellom Hive og Impala
     - Sammenligning av nøkkelforskjeller

Nøkkelord

Big Data, Data Warehouse, Hadoop, Hive, Impala

Hva er Hadoop

Store data refererer til et stort datasett som har høyt volum, hastighet og en rekke data. Store data samles daglig, og de kan ikke behandles med tradisjonelle metoder. Derfor introduserte Apache Software Foundation et rammeverk som heter Hadoop for å administrere og behandle store data. Dette er en åpen kildekode ramme.

Hadoop består av to moduler: MapReduce og Hadoop Distributed File System (HDFS). MapReduce-modulen bidrar til å behandle massive strukturerte, semi-strukturerte og ustrukturerte data på store klynger av råvarehardware. Videre er HDFS brukt til å lagre og behandle datasett. Det gir et feiltolerant filsystem som kjører på maskinvaren.

Hva er Hive

Hadoop økosystemet består av ulike underverktøy som hjelper Hadoop-modulen. Hive er en av dem. Det ble opprinnelig utviklet av Facebook, men ble senere tatt av Apache Software Foundation. Det hjelper å oppsummere store data, gjøre spørsmål og analysere dem enkelt. Det gir SQL type språk for å skrive spørringer som heter Hive QL eller HQL.

Hadops-prosessen med å interagere med Hadoop-rammen er som følger.

  1. Hive-grensesnittet sender forespørselen til stasjoner som JDBC, ODBC for å utføre spørringen.
  2. Deretter får stasjonen hjelp fra spørrekompilatoren til å analysere spørringen for å sjekke syntaksen.
  3. Deretter sender kompilatoren metadataforespørsel til metastore.
  4. Til gengitt sender metastoren metadataene til kompilatoren som svaret.
  5. Kompilatoren kontrollerer deretter kravet og oppfordrer planen til føreren. Frem til dette punktet er spørringen parsing og kompilering fullført.
  6. Deretter sender stasjonen utførelsesplanen til utførelsesmotor.
  7. Deretter blir jobben utført. Det er en MapReduce jobb. Utførelsesmotor kan utføre metadataoperasjoner med metastore.
  8. Og resultatene hentes. Utførelsesmaskinen får resultater fra data noder.
  9. Nå sender kjøremotoren resultatene til sjåføren.
  10. Endelig sender sjåføren resultater til Hive-grensesnitt.

Hva er Impala

Impala er en massiv parallellbehandling SQL-spørringsmotor som brukes til å behandle et høyt volum av data som er lagret i Hadoop-klyngen. Den er skrevet i C ++ og Java. Det gir en høyere ytelse enn Hive.

Den gir skalerbarhet, fleksibilitet, SQL-støtte og multi-user ytelse. Det lar brukerne kommunisere med HDFS ved hjelp av en SQL-type spørring kalt HBase mye raskere. Videre kan det lese forskjellige filformater som Parkett og Avro. Den bruker metadata, SQL syntax (Hive SQL), ODBC driver og brukergrensesnitt som ligner på Hive. Den gir en enhetlig plattform for batch-orienterte eller sanntidsforespørsler.

Forskjellen mellom Hive og Impala

Definisjon

Hive er et data warehouse programvare prosjekt bygget på toppen av Apache Hadoop for å gi data spørring og analyse. Impala er en åpen kildekode for massiv parallellbehandling av SQL-spørringsmotor for data lagret i en dataklient som kjører Apache Hadoop. Dermed forklarer dette den grunnleggende forskjellen mellom Hive og Impala.

Basis

Grunnlaget for operasjonen er en annen forskjell mellom Hive og Impala. Hive er basert på MapReduce Algorithm. Impala er ikke basert på MapReduce Algorithm. Den implementerer en distribuert arkitektur basert på demonprosesser. Det håndterer også forespørselseksjonen som kjører på de samme maskinene.

Intermediate resultater

Videre materialiserer Hive alle mellomliggende resultater slik at det forbedrer skalerbarheten og feiltoleransen. Impala utfører streaming mellomresultater mellom eksekutorer.

Interaktiv databehandling

Derfor er Impala bedre for interaktiv databehandling enn Hive.

Hastighet

Videre er Impala raskere enn Hive fordi det reduserer ventetiden. Dette er en stor forskjell mellom Hive og Impala.

Type

En annen forskjell mellom Hive og Impala er at Hive er en batchbasert Hadoop MapReduce mens Impala er en massiv parallellbehandling SQL-spørringsmotor.

Query Execution

Dessuten produseres utgangen av spørringen i Hive, da den er feiltolerant mens en dataknute går ned under utførelsen. I Impala starter spørringen kjøres fra begynnelsen mens en dataknute går ned under utførelsen.

Komplekse Typer

Hive støtter komplekse typer mens Impala ikke støtter komplekse typer.

Konklusjon

Forskjellen mellom Hive og Impala er at Hive er et datalagringsprogramvare som kan brukes til å få tilgang til og administrere store distribuerte datasett som er bygget på Hadoop mens Impala er en Massiv Parallell Processing SQL-motor for å administrere og analysere data lagret på Hadoop.

Henvisning:

1. "Hive - Introduksjon." Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, tilgjengelig her.
2. "Impala Tutorial." Parallax Scrolling, Java-kryptering, YAML, Python Data Science, Java i18n, GitLab, TestRail, VersionOne, DBUtils, Common CLI, Seaborn, Ansible, LOLCODE, Aktuelle saker 2018, Apache Commons Collections, Tilgjengelig her.

Bilde Courtesy:

1. "Apache Hive logo" Av Davod - Egentlig arbeid, ved hjelp av File: Apache Hive logo.jpg som base (Apache License 2.0) via Commons Wikimedia

Teknologi
×