Care este diferența dintre stup și Impala

principala diferență între stup și impala este că Hive este un software de stocare a datelor care poate fi utilizat pentru a accesa și gestiona seturi mari de date distribuite, construite pe Hadoop, în timp ce Impala este un motor masiv de prelucrare paralelă SQL pentru gestionarea și analizarea datelor stocate pe Hadoop.

Hive este un sistem de stocare de date open source pentru interogarea și analizarea seturilor mari de date stocate în fișierele Hadoop. Impala oferă cea mai rapidă modalitate de a accesa datele stocate în sistemul de fișiere distribuit Hadoop. Ambele sunt sub unelte legate de Hadoop.

Domenii cheie acoperite

1. Ce este Hadoop
     - Definiție, funcționalitate
2. Ce este stupul
     - Definiție, funcționalitate
3. Ce este Impala
     - Definiție, funcționalitate
4. Care este diferența dintre stup și Impala
     - Compararea diferențelor cheie

Termeni cheie

Datele mari, depozitul de date, Hadoop, stup, Impala

Ce este Hadoop

Datele mari se referă la un set mare de date care are un volum mare, o viteză mare și o varietate de date. Datele mari sunt colectate zilnic și nu pot fi procesate prin metode tradiționale. Prin urmare, Apache Software Foundation a introdus un cadru numit Hadoop pentru a gestiona și procesa date importante. Acesta este un cadru open source.

Hadoop se compune din două module: MapReduce și Hadoop Distributed File System (HDFS). Modulul MapReduce ajută la procesarea datelor masive structurate, semistructurate și nestructurate asupra clusterelor mari de hardware de mărfuri. În plus, HDFS este utilizat pentru stocarea și procesarea seturilor de date. Acesta oferă un sistem de fișiere care acceptă defecțiuni pentru a rula pe hardware de mărfuri.

Ce este stupul

Ecosistemul Hadoop constă din diferite sub-unelte care ajută modulul Hadoop. Nivelul este unul dintre ele. A fost inițial dezvoltată de Facebook, dar ulterior a fost preluată de Apache Software Foundation. Vă ajută să rezumați date importante, să faceți întrebări și să le analizați cu ușurință. Acesta oferă limbaj de tip SQL pentru a scrie interogări numite Hive QL sau HQL.

Procesul interacțiunii Hadoop cu cadrul Hadoop este următorul.

1. Interfața Hive trimite interogarea către unități ca JDBC, ODBC pentru a executa interogarea.
2. Apoi, unitatea primește ajutor de la compilatorul de interogări pentru a analiza interogarea pentru a verifica sintaxa.
3. Apoi, compilatorul trimite metadate către metastore.
4. În schimb, metastrul trimite metadatele către compilator ca răspuns.
5. Compilatorul verifică apoi cerința și respinge planul conducătorului auto. Până în acest moment, parsingul și compilarea interogării au fost finalizate.
6. Apoi, unitatea trimite planul de execuție către motorul de execuție.
7. Apoi, sarcina este executată. Este o sarcină MapReduce. Motorul de execuție poate executa metadate cu metastru.
8. Și rezultatele sunt preluate. Motorul de execuție obține rezultate din nodurile de date.
9. Acum, motorul de execuție trimite rezultatele driverului.
10. În cele din urmă, conducătorul auto trimite rezultatele la interfețe de tip Hive.

Ce este Impala

Impala este un motor masiv de procesare paralelă SQL care se utilizează pentru a procesa un volum mare de date stocate în clusterul Hadoop. Este scris în C și Java. Oferă o performanță mai mare decât Hive.

Oferă scalabilitate, flexibilitate, suport SQL și performanță pentru mai mulți utilizatori. Acesta permite utilizatorilor să comunice cu HDFS folosind o interogare SQL tip numită HBase mult mai rapid. În plus, poate citi diferite formate de fișiere, cum ar fi Parquet și, Avro. Utilizează metadatele, sintaxa SQL (Hive SQL), driverul ODBC și interfața de utilizator similară cu Hive. Acesta oferă o platformă unificată pentru interogări orientate în lot sau în timp real.

Diferența dintre stup și Impala

Definiție

Hive este un proiect software de stocare de date construit pe partea de sus a Apache Hadoop pentru furnizarea de interogare de date și de analiză. Impala este o mașină de interogare SQL paralelă masiv paralelă cu procesare paralelă pentru datele stocate într-un cluster de calculatoare care rulează Apache Hadoop. Astfel, aceasta explică diferența fundamentală dintre stup și impala.

Bază

Baza de operare este o altă diferență între stup și Impala. Nivelul se bazează pe algoritmul MapReduce. Impala nu se bazează pe algoritmul MapReduce. Implementă o arhitectură distribuită bazată pe procese de daemon. De asemenea, se ocupă de executarea interogării care rulează pe aceleași mașini.

Rezultate intermediare

Mai mult, Hive materializează toate rezultatele intermediare, astfel încât să îmbunătățească scalabilitatea și toleranța la erori. Impala efectuează rezultate intermediare streaming între executori.

Interactive Computing

Prin urmare, Impala este mai bună pentru calculul interactiv decât Hive.

Viteză

Mai mult, Impala este mai rapidă decât stupul, deoarece reduce latența. Aceasta este o diferență majoră între stup și Impala.

Tip

O altă diferență între Hive și Impala este că Hive este un Hadoop MapReduce pe bază de loturi, în timp ce Impala este un motor de interogare SQL paralel masiv.

Executarea interogărilor

În plus, în Hive, rezultatul interogării este produs deoarece este tolerant la erori în timp ce un nod de date coboară în timpul executării. În Impala, executarea interogării începe de la început în timp ce un nod de date coboară în timpul executării.

Tipuri complexe

Nivelul suportă tipuri complexe, în timp ce Impala nu suportă tipuri complexe.

Concluzie

Diferența dintre Hive și Impala este că Hive este un software de stocare a datelor care poate fi utilizat pentru a accesa și gestiona seturi de date distribuite mari construite pe Hadoop, în timp ce Impala este un procesor de procesare masivă paralelă SQL pentru gestionarea și analizarea datelor stocate pe Hadoop.

Referinţă:

1. "Nivel - Introducere." Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponibil aici.
2. "Impala Tutorial", criptografie Java, YAML, Python Data Science, Java i18n, GitLab, TestRail, VersionOne, DBUtils, Common CLI, Seaborn, Ansoft, LOLCODE,.

Datorită fotografiei:

1. "Apache Hive logo" de Davod - Muncă proprie, folosind fișierul: Apache Hive logo.jpg ca bază (Apache License 2.0) prin Wikimedia Commons