Różnica między gałęzią a odcieniem
Big Data w prostych słowach to połączenie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych biznesowych. Big Data zajmuje się bieżącymi danymi transakcyjnymi firmy, które mają bardzo złożony charakter. Big Data od samego początku jest jednym z najlepszych narzędzi sztucznej inteligencji na rynku globalnym. Big Data miała jednak swoje własne ograniczenia w zakresie przechowywania, wielkości, analizy, wyszukiwania, udostępniania i prezentacji danych użytkownikom biznesowym.
Tradycyjne podejście korporacyjne, które składa się z serwera, bazy danych i użytkownika, zostało wprowadzone przez użytkowników końcowych. Ale serwer bazy danych miał wąskie gardło przetwarzania ogromnych porcji danych w ramach jednego procesora. Aby obejść to ograniczenie, Google wprowadziło algorytm redukcji mapy, który może przetwarzać dane w zestawie systemów rozproszonych. Ten algorytm i Big Data zostały później przekształcone w strukturę Java Open Source o nazwie Hadoop przez Douga Cutting i jego zespół. Hadoop jest dystrybuowany przez wielu dostawców na całym świecie, w zależności od ich potrzeb biznesowych. Ten artykuł ma rzucić nieco światła na technologie Big Data, a mianowicie Hive i Hue.
Większość operacji w ekosystemie Hadoop odbywa się za pośrednictwem interfejsu wiersza poleceń, ale podczas początkowych wersji Hadoop nie zaprojektowano żadnego interfejsu użytkownika. Hue to internetowy interfejs użytkownika, który wykonuje niektóre typowe czynności z ekosystemem Hadoop lub platformami opartymi na Hadoop. Hue został uruchomiony i opracowany przez open source frameworku Hadoop o nazwie Cloudera.
Hive został uruchomiony przez Facebooka, na początkowych etapach rozwoju, a później został przejęty przez Apache Software Foundation. Ten projekt Apache w Hive osadził go w ekosystemie Hadoop. Hive został zaprojektowany do interakcji z danymi przechowywanymi w HDFS (Hadoop Distribution File System). Hive jest podobny do języka zapytań SQL. Hive jest w zasadzie używany do wysyłania zapytań i pobierania danych z HDFS. Ten rodzaj języka zapytań używającego Hive jest znany jako HiveQL lub HQL.
Bezpośrednie porównanie między ulem a odcieniem (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 6 najlepszych między ulem a HUE
Kluczowe różnice między Hive a Hue
- Hue to internetowy interfejs użytkownika, który zapewnia szereg usług w ramach platformy Hadoop opartej na Cloudera. Niektóre z kluczowych funkcji obejmują przeglądarkę plików HDFS, edytor Pig, edytor Hive, przeglądarkę zadań, powłokę Hadoop, uprawnienia administratora użytkownika, edytor Impala, interfejs internetowy Ozzie i dostęp API Hadoop. Ale Hive to analityczny język zapytań SQL, który może wyszukiwać lub przetwarzać dane przechowywane w bazie danych. Niektóre z kluczowych funkcji Hive to algorytm Map-Reduce, OLAP (przetwarzanie analityczne online), tworzenie schematów w bazach danych, wykonywanie operacji DML i DDL, takich jak CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP w HDFS.
- Hue zapewnia internetowy interfejs użytkownika wraz ze ścieżką pliku do przeglądania HDFS. Ten układ interfejsu internetowego pomaga użytkownikom przeglądać pliki, podobnie jak przeciętny użytkownik systemu Windows lokalizujący swoje pliki na swoim komputerze. Ta dodatkowa funkcja w Hue pomaga również użytkownikom ręcznie przesyłać lub przenosić pliki w różnych katalogach za pośrednictwem internetowego interfejsu użytkownika. Do plików przechowywanych na HDFS można uzyskać dostęp za pomocą opcji przeglądarki plików w Hue. Hue może być przydatnym narzędziem dla użytkowników, którzy nie preferują interfejsu wiersza poleceń UNIX. Ale Hive jest wykorzystywany do tworzenia schematów, baz danych do zapytania do bazy danych. Instrukcje DML i DDL w gałęzi (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) pomagają użytkownikom analizować dane przechowywane na HDFS zgodnie z wymaganiami biznesowymi. Hive może ręcznie przetwarzać i przesyłać dane z plików tekstowych do tabel. Ale nie może przenosić plików między różnymi katalogami.
- Hue zapewnia interfejs użytkownika do śledzenia statusu zadania mapy zmniejszania zadań. Zadania te można przeglądać za pomocą opcji przeglądarki zadań w interfejsie internetowym. Status zadania w odcieniu jest reprezentowany w formie kodowania kolorami (czerwony, zielony, żółty i czarny). Zielony - Pomyślnie ukończone zadania, Żółty - zadania aktualnie uruchomione, Czerwony - zadania zakończone niepowodzeniem, a Czarny - zadania ręcznie porzucone przez użytkownika. Z drugiej strony Hive wykorzystuje algorytm Map-Reduce do przetwarzania danych przechowywanych na HDFS. Hive można obsługiwać za pomocą interfejsu wiersza polecenia lub edytorów internetowych, takich jak Hue. Hive jest zwykle wykorzystywany do analizy złożonych nieustrukturyzowanych danych. Tego rodzaju operacje analityczne wykonywane przy użyciu Hive są planowane jako zadania Map Reduce w ekosystemie Hadoop.
- Hue zapewnia internetowy interfejs użytkownika dla języków programowania, takich jak Hive, które mogą być przydatnym narzędziem dla użytkowników w celu uniknięcia błędów składniowych podczas wykonywania zapytań. Hue zwraca również zestaw wyników i loguje się po pomyślnym wykonaniu zapytania. Hue zapewnia również użytkownikom analizę danych w formie wykresów (wykresów kołowych i słupkowych). Dostęp do edytora gałęzi można uzyskać poprzez opcję edytorów zapytań w Hue. Ale do Hive bez odcienia nie można uzyskać dostępu za pomocą edytora internetowego. Wizualizacji nie można utworzyć za pomocą programu Hive. Hive wyświetla tylko zestaw wyników na poziomie wiersza polecenia.
- Hue pozwala użytkownikom tworzyć i konfigurować uprawnienia do plików na HDFS. Do uprawnień do plików i ról użytkowników można uzyskać dostęp za pomocą opcji zabezpieczeń wymienionych w przeglądarce. Hue zapewnia użytkownikom śledzenie przepływów pracy Ozzie w celu przetworzenia zadań zaplanowanych w przeglądarce zadań. Hue pozwala również użytkownikom przeglądać tabele i bazy danych oraz uzyskiwać do nich dostęp za pośrednictwem menedżera metastore i edytorów baz danych. Ale Hive ma zabezpieczone uwierzytelnianie Kerberos 2.0 wraz z Hadoop Cluster. Przepływów pracy zaplanowanych za pomocą Ozzie nie można śledzić za pomocą Hive. Wszystkie dane przechowywane w postaci schematów i baz danych można również przeglądać za pomocą HiveQL lub Hive.
Tabela porównawcza Hive vs Hue
Poniżej znajduje się tabela porównawcza między gałęzią a odcieniem
| Podstawa porównania |
UL |
ODCIEŃ |
| Wynalazca / wynalazek | Hive został uruchomiony przez Apache Software Foundation. | Hue został wydany przez Cloudera. |
| Zakres / znaczenie | Hive lub HiveQL to analityczny język zapytań używany do przetwarzania i pobierania danych z hurtowni danych. | Hue to internetowy interfejs użytkownika, który ułatwia użytkownikom interakcję z ekosystemem Hadoop. |
| Instalacja / konfiguracja | Hive można zainstalować lub skonfigurować za pomocą interfejsu wiersza polecenia ekosystemu Hadoop. | Barwę można zainstalować lub skonfigurować tylko za pomocą przeglądarki internetowej. |
| Funkcjonalność | Hive używa algorytmu zmniejszania mapy do przetwarzania i analizy danych. | Hue zapewnia edytor Web UI, aby uzyskać dostęp do Hive i innych języków programowania. |
| Realizacja | Program Hive jest wdrażany i dostępny za pomocą interfejsu wiersza polecenia lub interfejsu internetowego interfejsu użytkownika. | Barwa jest zaimplementowana w przeglądarce internetowej, aby uzyskać dostęp do wielu programów zainstalowanych na Cloudera. |
| Zależność | Hive może być osadzony w wielu platformach Hadoop. | Barwa jest dostępna tylko w ramach platformy Hadoop opartej na Cloudera. |
Wniosek - Hive vs Hue
Podsumowując, omówiliśmy wprowadzenie, kluczowe różnice i kilka porównań technologii Big Data Hive & Hue. Widzieliśmy również niektóre podobieństwa w gałęzi, które są również obecne w języku zapytań SQL. Hue to kompleksowa aplikacja internetowa, która oferuje wszystkie usługi w ekosystemie dużych zbiorów danych Hadoop. Zarówno Hive, jak i Hue mogą być wykorzystywane i konfigurowane w ramach opartych na Hadoop w zależności od wymagań użytkownika końcowego. Istnieje wiele informacji dostępnych w Internecie wraz ze wstępnie skonfigurowanymi maszynami wirtualnymi Hadoop, aby uzyskać krótkie wyobrażenie o implementacji Hive & Hue. Zarówno Hive, jak i Hue mają do odegrania kluczową rolę we współczesnej analizie Big Data.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Hive vs Hue, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Apache Pig vs Hoje Apache - Top 12 przydatnych różnic
- Hadoop vs Hive - Znajdź najlepsze różnice
- Top 12 Porównanie Apache Hive vs Apache HBase (infografiki)