🐝Hive против Spark🚀

Apache Hive и Apache Spark — мощные инструменты для работы с большими данными, но они по-разному выполняют распределённую обработку.

🔜 Hive: SQL-интерфейс для Hadoop

Плюсы:
✔️ Хорошо масштабируется для больших наборов данных (хранящихся в HDFS)
✔️ SQL-like язык (HiveQL) делает его удобным для пользователя
✔️ Отлично подходит для пакетной обработки

Минусы:
▶️ Высокая задержка запросов (использует MapReduce/Tez)
▶️ Медленнее по сравнению со Spark
▶️ Ограниченные возможности потоковой обработки в реальном времени

➡️ Spark: быстрая распределённая обработка

Плюсы:
✔️ Вычисления в памяти 🔜 высокая производительность
✔️ Поддержка обработки данных в реальном времени (структурированная потоковая передача)
✔️ Гибкость: работает с HDFS, S3, Cassandra, JDBC и другими

Минусы:
▶️ Требует больше оперативной памяти
▶️ Более сложное управление
▶️ Менее эффективен для пакетной обработки архивированных больших данных

💡 Выводы:
✅ Используй Hive для сложных SQL-запросов и пакетной обработки.
✅ Используйте Spark для аналитики в реальном времени и быстрой обработки данных.

#data #bigdata #hive #spark #sql

📊 Продвинутый SQL: Моделирование и эффективный доступ к данным

Если ты сталкивался с требованиями «знания продвинутого SQL» в вакансиях, но не понимал, что именно под этим подразумевается, эта статья для тебя.

🐱 В ней рассматриваются:
- Оконные функции и CTEs
- Различные типы JOIN и MERGE INTO
- Оптимизация запросов: партиционирование, кластеризация, избегание data skew
- Моделирование данных: Dimension, Fact, Bridge, OBT и агрегированные таблицы

📖 Подробнее: https://www.startdataengineering.com/post/advanced-sql/

#DE #DataEngineering #SQL #BigData #ETL #Analytics