Was ist der Unterschied zwischen Bienenstock und Impala?

Das Hauptunterschied zwischen Hive und Impala ist das der Hive ist eine Data Warehouse-Software, mit der auf große, auf Hadoop erstellte verteilte Datenmengen zugegriffen werden kann, während Impala eine umfangreiche SQL-Engine für parallele Verarbeitung zum Verwalten und Analysieren der auf Hadoop gespeicherten Daten ist.

Hive ist ein Open-Source-Data-Warehouse-System zur Abfrage und Analyse großer Datenbestände, die in Hadoop-Dateien gespeichert sind. Impala bietet die schnellste Möglichkeit, auf Daten zuzugreifen, die im verteilten Hadoop-Dateisystem gespeichert sind. Beide sind Unterwerkzeuge für Hadoop.

Wichtige Bereiche

1. Was ist Hadoop?
     - Definition, Funktionalität
2. Was ist Bienenstock?
     - Definition, Funktionalität
3. Was ist Impala?
     - Definition, Funktionalität
4. Was ist der Unterschied zwischen Bienenstock und Impala?
     - Vergleich der wichtigsten Unterschiede

Schlüsselbegriffe

Big Data, Data Warehouse, Hadoop, Bienenstock, Impala

Was ist Hadoop?

Big Data bezieht sich auf einen großen Datensatz, der ein hohes Volumen, eine hohe Geschwindigkeit und eine Vielzahl von Daten aufweist. Große Daten werden täglich gesammelt und können nicht mit herkömmlichen Methoden verarbeitet werden. Daher hat die Apache Software Foundation ein Framework namens Hadoop zur Verwaltung und Verarbeitung von Big Data eingeführt. Dies ist ein Open Source Framework.

Hadoop besteht aus zwei Modulen: MapReduce und Hadoop Distributed File System (HDFS). Das MapReduce-Modul unterstützt die Verarbeitung massiv strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten auf großen Clustern von Standardhardware. Darüber hinaus wird HDFS zum Speichern und Verarbeiten von Datensätzen verwendet. Es bietet ein fehlertolerantes Dateisystem, das auf Standardhardware ausgeführt werden kann.

Was ist Bienenstock?

Das Hadoop-Ökosystem besteht aus verschiedenen Unterwerkzeugen, die das Hadoop-Modul unterstützen. Bienenstock ist einer von ihnen. Es wurde ursprünglich von Facebook entwickelt, später jedoch von der Apache Software Foundation übernommen. Es hilft, Big Data zusammenzufassen, Abfragen zu erstellen und diese leicht zu analysieren. Es bietet eine SQL-Typensprache zum Schreiben von Abfragen, die als Hive QL oder HQL bezeichnet werden.

Der Prozess der Hadoop-Interaktion mit dem Hadoop-Framework ist wie folgt.

1. Die Hive-Schnittstelle sendet die Abfrage an Laufwerke wie JDBC, ODBC, um die Abfrage auszuführen.
2. Das Laufwerk erhält dann Hilfe vom Abfragecompiler, um die Abfrage zu analysieren, um die Syntax zu überprüfen.
3. Als nächstes sendet der Compiler eine Metadatenanforderung an den Metastore.
4. Im Gegenzug sendet der Metastore die Metadaten als Antwort an den Compiler.
5. Der Compiler überprüft dann die Anforderung und sendet den Plan erneut an den Fahrer. Bis zu diesem Zeitpunkt ist die Abfrageanalyse und -kompilierung abgeschlossen.
6. Dann sendet das Laufwerk den Ausführungsplan an die Ausführungsmaschine.
7. Als nächstes wird der Job ausgeführt. Es ist ein MapReduce-Job. Das Ausführungsmodul kann Metadatenoperationen mit Metastore ausführen.
8. Und die Ergebnisse werden abgerufen. Das Ausführungsmodul erhält Ergebnisse von Datenknoten.
9. Nun sendet das Ausführungsmodul die Ergebnisse an den Fahrer.
10. Schließlich sendet der Treiber die Ergebnisse an die Hive-Schnittstellen.

Was ist Impala?

Impala ist eine umfangreiche SQL-Abfrage-Engine für parallele Verarbeitung, die zur Verarbeitung einer großen Datenmenge verwendet wird, die im Hadoop-Cluster gespeichert ist. Es ist in C ++ und Java geschrieben. Es bietet eine höhere Leistung als Hive.

Es bietet Skalierbarkeit, Flexibilität, SQL-Unterstützung und Mehrbenutzerleistung. Dadurch können Benutzer mit HDFS unter Verwendung einer SQL-Abfrage, die als HBase bezeichnet wird, viel schneller kommunizieren. Darüber hinaus können verschiedene Dateiformate wie Parquet und Avro gelesen werden. Es verwendet Metadaten, SQL-Syntax (Hive SQL), ODBC-Treiber und Benutzeroberfläche, ähnlich wie bei Hive. Es bietet eine einheitliche Plattform für stapelorientierte oder Echtzeitabfragen.

Unterschied zwischen Bienenstock und Impala

Definition

Hive ist ein Data-Warehouse-Softwareprojekt, das auf Apache Hadoop aufgebaut ist und Datenabfragen und Analysen bereitstellt. Impala ist eine Open-Source-SQL-Abfrage-Engine mit massiver Parallelverarbeitung für Daten, die in einem Computercluster gespeichert sind, auf dem Apache Hadoop ausgeführt wird. Dies erklärt den grundlegenden Unterschied zwischen Hive und Impala.

Basis

Die Operationsbasis ist ein weiterer Unterschied zwischen Hive und Impala. Hive basiert auf dem MapReduce-Algorithmus. Impala basiert nicht auf dem MapReduce-Algorithmus. Es implementiert eine verteilte Architektur, die auf Daemon-Prozessen basiert. Es behandelt auch die Abfrageausführung, die auf denselben Computern ausgeführt wird.

Zwischenergebnisse

Darüber hinaus verwirklicht Hive alle Zwischenergebnisse, sodass die Skalierbarkeit und Fehlertoleranz verbessert werden. Impala führt Streaming-Zwischenergebnisse zwischen Executoren durch.

Interaktives Rechnen

Daher ist Impala besser für interaktives Computing als Hive.

Geschwindigkeit

Darüber hinaus ist Impala schneller als Hive, da es die Latenz verringert. Dies ist ein wesentlicher Unterschied zwischen Hive und Impala.

Art

Ein weiterer Unterschied zwischen Hive und Impala ist, dass Hive eine Hatch-basierte MapReduce-Komponente ist, während Impala eine umfangreiche SQL-Abfrage-Engine für parallele Verarbeitung ist.

Abfrageausführung

Außerdem wird in Hive die Ausgabe der Abfrage als fehlertolerant erzeugt, während ein Datenknoten während der Ausführung ausfällt. In Impala beginnt die Abfrageausführung am Anfang, während ein Datenknoten während der Ausführung ausfällt.

Komplexe Typen

Hive unterstützt komplexe Typen, während Impala keine komplexen Typen unterstützt.

Fazit

Der Unterschied zwischen Hive und Impala besteht darin, dass Hive eine Data Warehouse-Software ist, mit der auf große, auf Hadoop basierende verteilte Datenmengen zugegriffen werden kann, während Impala eine Massive Parallel Processing SQL-Engine zum Verwalten und Analysieren der auf Hadoop gespeicherten Daten ist.

Referenz:

1. "Bienenstock - Einführung". Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, erhältlich hier.
2. „Impala-Tutorial“. Parallax-Scrollen, Java-Kryptographie, YAML, Python Data Science, Java-i18n, GitLab, TestRail, VersionOne, DBUtils, Gemeinsame CLI, Seaborn, Ansible, LOLCODE, Aktuelle Aktionen 2018, Apache Commons Collections, hier erhältlich.

Bildhöflichkeit:

1. "Apache Hive-Logo" Von Davod - Eigene Arbeit, unter Verwendung von File: Apache Hive logo.jpg als Basis (Apache License 2.0) über Commons Wikimedia