Quelle est la différence entre Ruche et Impala

le différence principale entre Hive et Impala est que le Hive est un logiciel d'entrepôt de données qui peut être utilisé pour accéder à et gérer des ensembles de données distribués volumineux construits sur Hadoop, tandis qu'Impala est un moteur SQL de traitement parallèle massif pour la gestion et l'analyse des données stockées sur Hadoop..

Hive est un système d'entrepôt de données open source permettant d'interroger et d'analyser des ensembles de données volumineux stockés dans des fichiers Hadoop. Impala fournit le moyen le plus rapide d'accéder aux données stockées dans le système de fichiers distribué Hadoop. Tous les deux sont des sous-outils liés à Hadoop.

Zones clés couvertes

1. Qu'est-ce que Hadoop?
     - Définition, fonctionnalité
2. Quelle est la ruche
     - Définition, fonctionnalité
3. Qu'est ce que l'Impala?
     - Définition, fonctionnalité
4. Quelle est la différence entre Ruche et Impala
     - Comparaison des différences clés

Mots clés

Big Data, entrepôt de données, Hadoop, Hive, Impala

Qu'est-ce que Hadoop?

Les données volumineuses font référence à un ensemble de données volumineux comportant un volume, une vitesse et une variété de données élevés. Les mégadonnées sont collectées quotidiennement et ne peuvent pas être traitées avec les méthodes traditionnelles. Apache Software Foundation a donc introduit un framework appelé Hadoop pour gérer et traiter le Big Data. Ceci est un framework open source.

Hadoop se compose de deux modules: MapReduce et Hadoop Distributed File System (HDFS). Le module MapReduce permet de traiter des données massives structurées, semi-structurées et non structurées sur de grandes grappes de matériel de base. De plus, HDFS est utilisé pour stocker et traiter des ensembles de données. Il fournit un système de fichiers à tolérance de pannes à exécuter sur du matériel standard.

Quelle est la ruche

L'écosystème Hadoop comprend divers sous-outils qui aident le module Hadoop. Hive est l'un d'entre eux. Initialement développé par Facebook, il a ensuite été repris par Apache Software Foundation. Cela aide à résumer le Big Data, à faire des requêtes et à les analyser facilement. Il fournit un langage de type SQL pour écrire des requêtes appelées Hive QL ou HQL.

Le processus d'interaction de Hadoop avec le framework Hadoop est le suivant.

1. L'interface Hive envoie la requête à des lecteurs tels que JDBC, ODBC pour exécuter la requête.
2. Ensuite, le lecteur obtient de l'aide du compilateur de requête pour analyser la requête afin de vérifier la syntaxe.
3. Ensuite, le compilateur envoie une requête de métadonnées à metastore.
4. En retour, le métastore envoie les métadonnées au compilateur en réponse..
5. Le compilateur vérifie ensuite l'exigence et renvoie le plan au pilote. Jusqu'à présent, l'analyse et la compilation de la requête sont terminées.
6. Ensuite, le lecteur envoie le plan d'exécution au moteur d'exécution..
7. Ensuite, le travail est exécuté. C'est un travail MapReduce. Le moteur d'exécution peut exécuter des opérations de métadonnées avec metastore.
8. Et les résultats sont récupérés. Le moteur d'exécution obtient les résultats des nœuds de données.
9. Maintenant, le moteur d'exécution envoie les résultats au pilote.
10. Enfin, le pilote envoie les résultats aux interfaces Hive.

Qu'est ce que l'Impala?

Impala est un moteur de requête SQL de traitement parallèle massif utilisé pour traiter un volume élevé de données stockées dans un cluster Hadoop. Il est écrit en C ++ et en Java. Il fournit une performance plus élevée que Hive.

Il offre évolutivité, flexibilité, prise en charge de SQL et performances multi-utilisateurs. Il permet aux utilisateurs de communiquer avec HDFS en utilisant une requête de type SQL appelée HBase beaucoup plus rapidement. En outre, il peut lire divers formats de fichiers tels que Parquet et Avro. Il utilise les métadonnées, la syntaxe SQL (Hive SQL), le pilote ODBC et une interface utilisateur similaires à Hive. Il fournit une plate-forme unifiée pour les requêtes par lots ou en temps réel.

Différence entre ruche et impala

Définition

Hive est un projet de logiciel d'entrepôt de données construit sur Apache Hadoop pour fournir une requête et une analyse de données. Impala est un moteur de requête SQL à traitement massivement parallèle et à code source ouvert pour les données stockées dans un cluster d'ordinateur exécutant Apache Hadoop. Cela explique donc la différence fondamentale entre Hive et Impala..

Base

La base de fonctionnement est une autre différence entre Hive et Impala. Hive est basé sur l'algorithme MapReduce. Impala n'est pas basé sur l'algorithme MapReduce. Il implémente une architecture distribuée basée sur des processus de démon. Il gère également l'exécution de la requête qui s'exécute sur les mêmes machines..

Résultats intermédiaires

De plus, Hive matérialise tous les résultats intermédiaires afin d'améliorer l'évolutivité et la tolérance aux pannes. Impala effectue la diffusion en continu des résultats intermédiaires entre les exécuteurs.

Informatique interactive

Par conséquent, Impala est meilleur pour l’informatique interactive que Hive.

La vitesse

De plus, Impala est plus rapide que Hive car il réduit la latence. C'est une différence majeure entre Hive et Impala.

Type

Une autre différence entre Hive et Impala est que Hive est un Hadoop MapReduce basé sur des lots tandis qu'Impala est un moteur de requête SQL de traitement parallèle massif..

Exécution de la requête

En outre, dans Hive, la sortie de la requête est produite car elle est tolérante aux pannes lorsqu'un nœud de données tombe en panne pendant l'exécution. Dans Impala, l'exécution de la requête commence au début, tandis qu'un nœud de données tombe en panne pendant l'exécution..

Types complexes

Hive supporte les types complexes tandis qu'Impala ne supporte pas les types complexes.

Conclusion

La différence entre Hive et Impala est que Hive est un logiciel d'entrepôt de données qui peut être utilisé pour accéder à de grands jeux de données distribués construits sur Hadoop et à leur gestion, tandis qu'Impala est un moteur SQL de traitement parallèle massif permettant de gérer et d'analyser les données stockées sur Hadoop..

Référence:

1. “Hive - Introduction.” Www.tutorialspoint.com, Point sur les tutoriels, disponible ici.
2. «Didacticiel Impala». Défilement parallèle, cryptographie Java, YAML, données informatiques Python, Java i18n, GitLab, TestRail, VersionOne, DBUtils, Common CLI, Seaborn, Ansible, LOLCODE, Current Affairs 2018, Apache Commons Collections, disponible ici.

Courtoisie d'image:

1. «Logo Apache Hive» de Davod - Travail personnel, utilisant comme base le fichier Logo: Apache Hive.jpg (licence Apache 2.0) via Commons Wikimedia