Hive & Spark
Hive является инфраструктурой для выполнения SQL-запросов над данными, хранящимися в Hadoop-кластере. Он использует MapReduce, Tez или Spark в качестве движка выполнения запросов.
Однако, поскольку Spark SQL поддерживает SQL-запросы и предоставляет распределенные API для обработки данных, у многих возникает вопрос: зачем использовать Hive, если есть Spark SQL?
Существует несколько причин, по которым организации могут продолжать использовать Hive:
1⃣ Совместимость с Hadoop. Hive был создан как инструмент для обработки больших данных в экосистеме Hadoop. Ключевым преимуществом для пользователей Hadoop является то, что Hive можно использовать для обработки данных, которые уже хранятся в Hadoop.
2⃣ Поддержка различных форматов хранения данных. Hive поддерживает множество форматов хранения данных, таких как Avro, ORC, Parquet, CSV и т.д. Это значит, что организации могут использовать Hive для выполнения SQL-запросов и анализа данных различных форматов.
3⃣ Наличие собственного языка запросов. В то время как Spark SQL использует ANSI SQL, Hive использует язык запросов, называемый HQL (Hive Query Language). HQL поддерживает ряд расширений, таких как трансформации таблиц, пользовательские функции и т.д. Некоторые пользователи могут предпочитать HQL за его удобство и гибкость.
Таким образом, использование Hive или Spark SQL зависит от потребностей конкретной организации. Если организация уже использует Hadoop и имеет множество данных, хранящихся в Hadoop, то Hive может быть для нее лучшим выбором. Если организация не привязана к Hadoop и требуется глубокая интеграция с подсистемами машинного обучения и аналитики, то Spark SQL может оказаться более подходящим.
#hive #hadoop #spark #mapreduce
Hive является инфраструктурой для выполнения SQL-запросов над данными, хранящимися в Hadoop-кластере. Он использует MapReduce, Tez или Spark в качестве движка выполнения запросов.
Однако, поскольку Spark SQL поддерживает SQL-запросы и предоставляет распределенные API для обработки данных, у многих возникает вопрос: зачем использовать Hive, если есть Spark SQL?
Существует несколько причин, по которым организации могут продолжать использовать Hive:
1⃣ Совместимость с Hadoop. Hive был создан как инструмент для обработки больших данных в экосистеме Hadoop. Ключевым преимуществом для пользователей Hadoop является то, что Hive можно использовать для обработки данных, которые уже хранятся в Hadoop.
2⃣ Поддержка различных форматов хранения данных. Hive поддерживает множество форматов хранения данных, таких как Avro, ORC, Parquet, CSV и т.д. Это значит, что организации могут использовать Hive для выполнения SQL-запросов и анализа данных различных форматов.
3⃣ Наличие собственного языка запросов. В то время как Spark SQL использует ANSI SQL, Hive использует язык запросов, называемый HQL (Hive Query Language). HQL поддерживает ряд расширений, таких как трансформации таблиц, пользовательские функции и т.д. Некоторые пользователи могут предпочитать HQL за его удобство и гибкость.
Таким образом, использование Hive или Spark SQL зависит от потребностей конкретной организации. Если организация уже использует Hadoop и имеет множество данных, хранящихся в Hadoop, то Hive может быть для нее лучшим выбором. Если организация не привязана к Hadoop и требуется глубокая интеграция с подсистемами машинного обучения и аналитики, то Spark SQL может оказаться более подходящим.
#hive #hadoop #spark #mapreduce
👍6