Was ist der Unterschied zwischen Bienenstock und Impala?

Inhaltsverzeichnis:

Was ist Hadoop?
Was ist Hive
Was ist Impala
Unterschied zwischen Bienenstock und Impala

Die Hauptunterschied zwischen Hive und Impala ist, dass die Hive ist eine Data Warehouse-Software, mit der auf Hadoop auf große verteilte Datensätze zugegriffen und diese verwaltet werden können, während Impala eine massive SQL-Engine mit paralleler Verarbeitung zum Verwalten und Analysieren von auf Hadoop gespeicherten Daten ist.

Hive ist ein Open-Source-Data-Warehouse-System zum Abfragen und Analysieren großer Datensätze, die in Hadoop-Dateien gespeichert sind. Impala bietet die schnellste Möglichkeit, auf Daten zuzugreifen, die im Hadoop Distributed File System gespeichert sind. Beide sind Subtools für Hadoop.

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Was ist Hadoop?

Big Data bezieht sich auf einen großen Datensatz mit einem hohen Volumen, einer hohen Geschwindigkeit und einer Vielzahl von Daten. Täglich werden Big Data erhoben, die mit herkömmlichen Methoden nicht verarbeitet werden können. Daher hat die Apache Software Foundation ein Framework namens Hadoop eingeführt, um Big Data zu verwalten und zu verarbeiten. Dies ist ein Open-Source-Framework.

Hadoop besteht aus zwei Modulen: MapReduce und Hadoop Distributed File System (HDFS). Das MapReduce-Modul hilft bei der Verarbeitung massiver 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 handelsüblicher Hardware ausgeführt werden kann.

Was ist Hive

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

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

Die Hive-Schnittstelle sendet die Abfrage an Laufwerke wie JDBC, ODBC, um die Abfrage auszuführen.
Anschließend erhält das Laufwerk Hilfe vom Abfragecompiler, um die Abfrage zu analysieren, um die Syntax zu überprüfen.
Als Nächstes sendet der Compiler eine Metadatenanforderung an den Metastore.
Im Gegenzug sendet der Metastore die Metadaten als Antwort an den Compiler.
Der Compiler überprüft dann die Anforderung und sendet den Plan erneut an den Treiber. Bis zu diesem Punkt ist das Parsen und Kompilieren der Abfrage abgeschlossen.
Dann sendet das Laufwerk den Ausführungsplan an die Ausführungsmaschine.
Als nächstes wird der Job ausgeführt. Es ist ein MapReduce-Job. Die Ausführungs-Engine kann Metadatenoperationen mit Metastore ausführen.
Und die Ergebnisse werden geholt. Die Ausführungs-Engine ruft Ergebnisse von Datenknoten ab.
Nun sendet die Ausführungs-Engine die Ergebnisse an den Treiber.
Schließlich sendet der Treiber Ergebnisse an Hive-Schnittstellen.

Was ist Impala

Impala ist eine SQL-Abfrage-Engine mit massiver Parallelverarbeitung, die verwendet wird, um ein großes Datenvolumen zu verarbeiten, das 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. Es ermöglicht den Benutzern, mit HDFS über eine SQL-Abfrage namens HBase viel schneller zu kommunizieren. Darüber hinaus kann es verschiedene Dateiformate wie Parquet und Avro lesen. Es verwendet Metadaten, SQL-Syntax (Hive SQL), ODBC-Treiber und eine Benutzeroberfläche ähnlich wie Hive. Es bietet eine einheitliche Plattform für Batch-orientierte oder Echtzeit-Abfragen.

Unterschied zwischen Bienenstock und Impala

Definition

Hive ist ein auf Apache Hadoop aufbauendes Data-Warehouse-Softwareprojekt zur Bereitstellung von Datenabfragen und -analysen. 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 also den grundlegenden Unterschied zwischen Hive und Impala.

Basis

Die Betriebsgrundlage 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 basierend auf Daemon-Prozessen. Es verarbeitet auch die Abfrageausführung, die auf denselben Computern ausgeführt wird.

Zwischenergebnisse

Darüber hinaus materialisiert Hive alle Zwischenergebnisse, um die Skalierbarkeit und Fehlertoleranz zu verbessern. Impala führt Streaming-Zwischenergebnisse zwischen Executoren durch.

Interaktives Computing

Daher eignet sich Impala besser für interaktives Computing als Hive.

Geschwindigkeit

Typ

Ein weiterer Unterschied zwischen Hive und Impala besteht darin, dass Hive ein Batch-basiertes Hadoop MapReduce ist, während Impala eine massive SQL-Abfrage-Engine mit paralleler Verarbeitung ist.

Abfrageausführung

Außerdem wird in Hive die Ausgabe der Abfrage erzeugt, da sie fehlertolerant ist, während ein Datenknoten während der Ausführung ausfällt. In Impala beginnt die Abfrageausführung von vorne, während ein Datenknoten während der Ausführung ausfällt.

Komplexe Typen

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

Abschluss

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

Referenz:

1. „Bienenstock – Einführung.“ Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, hier verfügbar.2. "Impala-Tutorial." Parallax Scrolling, Java Cryptography, YAML, Python Data Science, Java i18n, GitLab, TestRail, VersionOne, DBUtils, Common CLI, Seaborn, Ansible, LOLCODE, Current Affairs 2018, Apache Commons Collections, hier verfügbar.