Qual è la differenza tra alveare e impala

Il differenza principale tra Hive e Impala è che il Hive è un software di data warehouse che può essere utilizzato per accedere e gestire grandi set di dati distribuiti costruiti su Hadoop mentre Impala è un enorme motore SQL di elaborazione parallela per la gestione e l'analisi dei dati memorizzati su Hadoop.

Hive è un sistema di data warehouse open source per interrogare e analizzare grandi set di dati memorizzati nei file Hadoop. Impala fornisce il modo più veloce per accedere ai dati archiviati nel file system distribuito Hadoop. Entrambi sono strumenti secondari relativi a Hadoop.

Aree chiave coperte

1. Cos'è Hadoop
     - Definizione, Funzionalità
2. Cos'è Hive
     - Definizione, Funzionalità
3. Cos'è Impala
     - Definizione, Funzionalità
4. Qual è la differenza tra alveare e impala
     - Confronto tra le principali differenze

Parole chiave

Big Data, Data Warehouse, Hadoop, Hive, Impala

Cos'è Hadoop

I grandi dati si riferiscono a un grande set di dati che ha un volume elevato, velocità e una varietà di dati. I grandi dati vengono raccolti ogni giorno e non possono essere elaborati con metodi tradizionali. Pertanto, Apache Software Foundation ha introdotto un framework chiamato Hadoop per gestire ed elaborare i big data. Questo è un framework open source.

Hadoop è costituito da due moduli: MapReduce e Hadoop Distributed File System (HDFS). Il modulo MapReduce consente di elaborare enormi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati su grandi cluster di hardware commodity. Inoltre, HDFS viene utilizzato per archiviare ed elaborare set di dati. Fornisce un file system fault-tolerant da eseguire su hardware commodity.

Cos'è Hive

L'ecosistema Hadoop è costituito da vari sotto-strumenti che aiutano il modulo Hadoop. Hive è uno di loro. Inizialmente è stato sviluppato da Facebook, ma è stato successivamente adottato da Apache Software Foundation. Aiuta a riepilogare i big data, creare query e analizzarle facilmente. Fornisce linguaggio di tipo SQL per scrivere query chiamate Hive QL o HQL.

Il processo di Hadoop che interagisce con il framework Hadoop è il seguente.

  1. L'interfaccia Hive invia la query a dischi come JDBC, ODBC per eseguire query.
  2. Quindi, l'unità riceve aiuto dal compilatore di query per analizzare la query per verificare la sintassi.
  3. Successivamente, il compilatore invia la richiesta di metadati a metastore.
  4. In cambio, il metastore invia i metadati al compilatore come risposta.
  5. Il compilatore verifica quindi i requisiti e invia di nuovo il piano al driver. Fino a questo punto, l'analisi della query e la compilazione sono state completate.
  6. Quindi, l'unità invia il piano di esecuzione al motore di esecuzione.
  7. Successivamente, il lavoro viene eseguito. È un lavoro MapReduce. Il motore di esecuzione può eseguire operazioni di metadati con metastore.
  8. E i risultati vengono recuperati. Il motore di esecuzione ottiene risultati dai nodi dati.
  9. Ora, il motore di esecuzione invia i risultati al driver.
  10. Infine, il driver invia i risultati alle interfacce Hive.

Cos'è Impala

Impala è un enorme motore di query SQL di elaborazione parallela che viene utilizzato per elaborare un volume elevato di dati archiviati nel cluster Hadoop. È scritto in C ++ e Java. Offre prestazioni più elevate di Hive.

Offre scalabilità, flessibilità, supporto SQL e prestazioni multiutente. Permette agli utenti di comunicare con HDFS usando un'interrogazione di tipo SQL chiamata HBase molto più veloce. Inoltre, può leggere vari formati di file come Parquet e Avro. Utilizza metadati, sintassi SQL (Hive SQL), driver ODBC e interfaccia utente simile a Hive. Fornisce una piattaforma unificata per le query batch-oriented o in tempo reale.

Differenza tra alveare e impala

Definizione

Hive è un progetto software di data warehouse costruito su Apache Hadoop per fornire query e analisi dei dati. Impala è un motore di query SQL di elaborazione in massiccia open source per i dati memorizzati in un cluster di computer con Apache Hadoop. Quindi, questo spiega la differenza fondamentale tra Hive e Impala.

Base

La base operativa è un'altra differenza tra Hive e Impala. Hive è basato su MapReduce Algorithm. Impala non è basato su MapReduce Algorithm. Implementa un'architettura distribuita basata su processi demone. Gestisce anche l'esecuzione della query che viene eseguita sulle stesse macchine.

Risultati intermedi

Inoltre, Hive materializza tutti i risultati intermedi in modo da migliorare la scalabilità e la tolleranza ai guasti. Impala esegue streaming di risultati intermedi tra esecutori.

Informatica interattiva

Quindi, Impala è migliore per il calcolo interattivo di Hive.

Velocità

Inoltre, Impala è più veloce di Hive perché riduce la latenza. Questa è una grande differenza tra Hive e Impala.

genere

Un'altra differenza tra Hive e Impala è che Hive è una Hadoop MapReduce basata su batch mentre Impala è un enorme motore di query SQL di elaborazione parallela.

Esecuzione della query

Inoltre, in Hive, l'output della query viene generato in quanto è a tolleranza di errore mentre un nodo dati scende durante l'esecuzione. In Impala, l'esecuzione della query inizia dall'inizio mentre un nodo dati scende durante l'esecuzione.

Tipi complessi

Hive supporta tipi complessi mentre Impala non supporta tipi complessi.

Conclusione

La differenza tra Hive e Impala è che Hive è un software di data warehouse che può essere utilizzato per accedere e gestire grandi set di dati distribuiti basati su Hadoop mentre Impala è un motore SQL di Parallel Processing per la gestione e l'analisi dei dati memorizzati su Hadoop.

Riferimento:

1. "Hive - Introduzione." Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponibile qui.
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, disponibile qui.

Cortesia dell'immagine:

1. "Logo Apache Hive" di Davod - Opera propria, utilizzando File: Apache Hive logo.jpg come base (Apache License 2.0) via Commons Wikimedia