Wat is het verschil tussen Hive en Impala

De grootste verschil tussen Hive en Impala is dat het Hive is een datawarehouse-software die kan worden gebruikt voor het openen en beheren van grote gedistribueerde datasets die op Hadoop zijn gebouwd, terwijl Impala een enorme parallel verwerkende SQL-engine is voor het beheren en analyseren van gegevens die zijn opgeslagen op Hadoop.

Hive is een open source datawarehouse-systeem voor het doorzoeken en analyseren van grote gegevenssets die zijn opgeslagen in Hadoop-bestanden. Impala biedt de snelste manier om toegang te krijgen tot gegevens die zijn opgeslagen in het Hadoop Distributed File System. Beide zijn sub-tools gerelateerd aan Hadoop.

Key Areas Covered

1. Wat is Hadoop
- Definitie, functionaliteit
2. Wat is Hive
- Definitie, functionaliteit
3. Wat is Impala
- Definitie, functionaliteit
4. Wat is het verschil tussen Hive en Impala
- Vergelijking van belangrijke verschillen

Sleutelbegrippen

Big Data, Data Warehouse, Hadoop, Hive, Impala

Wat is Hadoop

Big data verwijst naar een grote dataset met een hoog volume, hoge snelheid en een verscheidenheid aan gegevens. Grote gegevens worden dagelijks verzameld en kunnen niet met traditionele methoden worden verwerkt. Daarom introduceerde Apache Software Foundation een framework genaamd Hadoop om big data te beheren en verwerken. Dit is een open source framework.

Hadoop bestaat uit twee modules: MapReduce en Hadoop Distributed File System (HDFS). MapReduce module helpt bij het verwerken van massieve gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens over grote clusters van commodity-hardware. Bovendien wordt HDFS gebruikt om gegevenssets op te slaan en te verwerken. Het biedt een fouttolerant bestandssysteem voor het uitvoeren van commodity-hardware.

Wat is Hive

Het Hadoop-ecosysteem bestaat uit verschillende subhulpmiddelen die de Hadoop-module helpen. Hive is een van hen. Het werd oorspronkelijk ontwikkeld door Facebook, maar werd later overgenomen door Apache Software Foundation. Het helpt om big data samen te vatten, query's te maken en ze gemakkelijk te analyseren. Het biedt SQL-type taal om query's te schrijven die Hive QL of HQL worden genoemd.

Het proces van Hadoop in wisselwerking met het Hadoop-raamwerk is als volgt.

Hive-interface stuurt de query naar stations zoals JDBC, ODBC om query uit te voeren.
Vervolgens krijgt de schijf hulp van de query-compiler om de query te ontleden om de syntaxis te controleren.
Vervolgens stuurt de compiler metagegevens naar metastore.
In ruil daarvoor stuurt de metastore de metagegevens naar de compiler als het antwoord.
De compiler controleert vervolgens de vereiste en kwalificeert het plan voor de bestuurder. Tot nu toe is het parseren en compileren van de query voltooid.
Vervolgens stuurt de drive het uitvoeringsplan naar de uitvoeringsengine.
Vervolgens wordt de taak uitgevoerd. Het is een MapReduce-taak. Execution engine kan bewerkingen met metagegevens uitvoeren met metastore.
En de resultaten worden opgehaald. De uitvoeringsengine krijgt resultaten van gegevensknooppunten.
Nu verzendt de uitvoeringsengine de resultaten naar de bestuurder.
Ten slotte verzendt de bestuurder resultaten naar Hive-interfaces.

Wat is Impala

Impala is een enorme parallel verwerkende SQL-queryengine die wordt gebruikt om een hoog gegevensvolume te verwerken dat is opgeslagen in een Hadoop-cluster. Het is geschreven in C ++ en Java. Het biedt een hogere prestatie dan Hive.

Het biedt schaalbaarheid, flexibiliteit, SQL-ondersteuning en prestaties voor meerdere gebruikers. Hiermee kunnen gebruikers communiceren met HDFS met behulp van een SQL-type query genaamd HBase veel sneller. Verder kan het verschillende bestandsformaten lezen, zoals Parquet en Avro. Het gebruikt metadata, SQL-syntaxis (Hive SQL), ODBC-stuurprogramma en gebruikersinterface vergelijkbaar met Hive. Het biedt een uniform platform voor batchgeoriënteerde of real-time query's.

Verschil tussen Hive en Impala

Definitie

Hive is een datawarehouse-softwareproject dat bovenop Apache Hadoop is gebouwd voor het leveren van gegevens en analyse. Impala is een open source massaal parallel werkende SQL-queryengine voor gegevens die zijn opgeslagen in een computercluster met Apache Hadoop. Dit verklaart dus het fundamentele verschil tussen Hive en Impala.

Basis

De basis van operatie is een ander verschil tussen Hive en Impala. Hive is gebaseerd op MapReduce Algorithm. Impala is niet gebaseerd op MapReduce-algoritme. Het implementeert een gedistribueerde architectuur op basis van daemon-processen. Het behandelt ook de uitvoering van de query die op dezelfde machines wordt uitgevoerd.

Tussentijdse resultaten

Verder materialiseert Hive alle tussenresultaten zodat het de schaalbaarheid en fouttolerantie verbetert. Impala voert streaming tussenresultaten uit tussen executors.

Interactief computergebruik

Vandaar dat Impala beter is voor interactief computergebruik dan Hive.

Snelheid

Bovendien is Impala sneller dan Hive omdat het de latentie vermindert. Dit is een groot verschil tussen Hive en Impala.

Type

Een ander verschil tussen Hive en Impala is dat de Hive een op batch gebaseerde Hadoop MapReduce is, terwijl Impala een enorme parallel verwerkende SQL-query-engine is.

Query-uitvoering

Bovendien wordt in Hive de uitvoer van de query geproduceerd omdat deze fouttolerant is, terwijl een gegevensknooppunt tijdens de uitvoering omlaag gaat. In Impala begint de uitvoering van query's vanaf het begin, terwijl een gegevensknooppunt tijdens de uitvoering omlaag gaat.

Complexe typen

Bijenkorf ondersteunt complexe typen, terwijl Impala geen complexe typen ondersteunt.

Conclusie

Het verschil tussen Hive en Impala is dat de Hive een data warehouse-software is die kan worden gebruikt voor toegang tot en beheer van grote gedistribueerde datasets die op Hadoop zijn gebouwd, terwijl de Impala een enorme parallelle verwerkings-SQL-engine is voor het beheren en analyseren van gegevens die op Hadoop zijn opgeslagen.

Referentie:

1. "Bijenkorf - Introductie." Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, hier beschikbaar.
2. "Impala-zelfstudie." Parallax-scrollen, Java-cryptografie, YAML, Python Data Science, Java i18n, GitLab, TestRail, VersionOne, DBUtils, Common CLI, Seaborn, Ansible, LOLCODE, Current Affairs 2018, Apache Commons Collections, hier beschikbaar.

Afbeelding met dank aan:

1. "Apache Hive logo" door Davod - Eigen werk, met gebruik van File: Apache Hive logo.jpg als basis (Apache License 2.0) via Commons Wikimedia

Technologie