Perbedaan yang menonjol antara Hive dan Impala adalah Hive adalah perangkat lunak gudang data yang dapat digunakan untuk mengakses dan mengelola kumpulan data terdistribusi besar yang dibangun di Hadoop sementara Impala adalah mesin SQL pemrosesan paralel besar untuk mengelola dan menganalisis data yang disimpan di Hadoop .
gudang data sumber terbuka untuk melakukan kueri dan menganalisis kumpulan data besar yang disimpan dalam file Hadoop. Impala menyediakan cara tercepat untuk mengakses data yang disimpan di Sistem File Terdistribusi Hadoop. Keduanya adalah sub alat yang terkait dengan Hadoop.
Topik bahasan kami tentang:
- Apa itu Hadoop – Definisi, Fungsi 2. Apa itu Hive – Definisi, Fungsi 3. Apa itu Impala – Definisi, Fungsi 4. Apa Perbedaan Antara Hive dan Impala – Perbandingan Perbedaan Kunci
Istilah Utama
Data Besar, Gudang Data, Hadoop, Sarang, Impala
Yang perlu anda ketahui tentang Hadoop?
Big data adalah istilah untuk kumpulan data besar yang memiliki volume, kecepatan, dan variasi data yang tinggi. Data besar dikumpulkan setiap hari, dan tidak dapat diproses dengan metode tradisional. Maka dari itu, Apache Software Foundation memperkenalkan kerangka kerja yang disebut Hadoop untuk mengelola dan memproses data besar. Ini adalah kerangka kerja sumber terbuka.
Hadoop terdiri dari dua modul: MapReduce dan Hadoop Distributed File System (HDFS). Modul MapReduce membantu memproses data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur besar-besaran pada kelompok besar perangkat keras komoditas. Selain itu, HDFS digunakan untuk menyimpan dan memproses kumpulan data. Ini menyediakan sistem file yang toleran terhadap kesalahan untuk dijalankan pada perangkat keras komoditas.
Yang perlu anda ketahui tentang Hive?
Ekosistem Hadoop terdiri dari berbagai sub-alat yang membantu modul Hadoop. Hive adalah salah satunya. Ini awalnya dikembangkan oleh Facebook tetapi kemudian diambil oleh Apache Software Foundation. Ini membantu untuk meringkas data besar, membuat kueri, dan menganalisisnya dengan mudah. Ini menyediakan bahasa tipe SQL untuk menulis kueri yang disebut Hive QL atau HQL.
Proses interaksi Hadoop dengan framework Hadoop adalah sebagai berikut.
- Antarmuka Hive mengirimkan kueri ke drive seperti JDBC, ODBC untuk mengeksekusi kueri.
- Kemudian, drive mendapat bantuan dari kompilator kueri untuk mengurai kueri untuk memeriksa sintaks.
- Selanjutnya, compiler mengirimkan permintaan metadata ke metastore.
- Sebagai imbalannya, metastore mengirimkan metadata ke kompiler sebagai respons.
- Kompiler kemudian memeriksa persyaratan dan mengirim ulang paket ke driver. Hingga saat ini, penguraian dan kompilasi kueri telah selesai.
- Kemudian, drive mengirimkan rencana eksekusi ke mesin eksekusi.
- Selanjutnya, pekerjaan dijalankan. Ini adalah pekerjaan MapReduce. Mesin eksekusi dapat menjalankan operasi metadata dengan metastore.
- Dan, hasilnya diambil. Mesin eksekusi mendapatkan hasil dari node data.
- Sekarang, mesin eksekusi mengirimkan hasilnya ke pengemudi.
- Terakhir, driver mengirimkan hasil ke antarmuka Hive.
Yang perlu anda ketahui tentang Impala?
Impala adalah mesin kueri SQL pemrosesan paralel besar yang digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar yang disimpan di cluster Hadoop. Itu ditulis dalam C++ dan Java. Ini memberikan kinerja yang lebih tinggi daripada Hive.
Ini memberikan skalabilitas, fleksibilitas, dukungan SQL dan kinerja multi-pengguna. Ini memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi dengan HDFS menggunakan kueri tipe SQL yang disebut HBase lebih cepat. Selain itu, dapat membaca berbagai format file seperti Parket, dan, Avro. Ini menggunakan metadata, sintaks SQL (Hive SQL), driver ODBC dan antarmuka pengguna yang mirip dengan Hive. Ini menyediakan platform terpadu untuk kueri berorientasi batch atau real-time.
Perbedaan Antara Sarang dan Impala
Definisi
Hive adalah proyek perangkat lunak gudang data yang dibangun di atas Apache Hadoop untuk menyediakan kueri dan analisis data. Impala adalah mesin kueri SQL pemrosesan paralel besar-besaran open source untuk data yang disimpan dalam cluster komputer yang menjalankan Apache Hadoop. Dengan demikian, ini menjelaskan perbedaan mendasar antara Hive dan Impala.
Dasar
Dasar operasi adalah perbedaan lain antara Hive dan Impala. Hive didasarkan pada Algoritma MapReduce. Impala tidak didasarkan pada Algoritma MapReduce. Ini mengimplementasikan arsitektur terdistribusi berdasarkan proses daemon. Ini juga menangani eksekusi kueri yang berjalan pada mesin yang sama.
Hasil Antara
Selanjutnya, Hive mewujudkan semua hasil antara sehingga meningkatkan skalabilitas dan toleransi kesalahan. Impala melakukan streaming hasil antara antar pelaksana.
Komputasi Interaktif
Maka dari itu, Impala lebih baik untuk komputasi interaktif daripada Hive.
Kecepatan
Selain itu, Impala lebih cepat dari Hive karena mengurangi latency. Ini adalah Perbedaan yang menonjol antara Hive dan Impala.
Jenis
Perbedaan lain antara Hive dan Impala adalah Hive adalah Hadoop MapReduce berbasis batch sementara Impala adalah mesin kueri SQL pemrosesan paralel besar.
Eksekusi Kueri
Selain itu, di Hive, output kueri dihasilkan karena toleran terhadap kesalahan saat node data turun selama eksekusi. Di Impala, eksekusi kueri dimulai dari awal saat node data turun selama eksekusi.
Tipe Kompleks
Hive mendukung tipe kompleks sementara Impala tidak mendukung tipe kompleks.
Kata terakhir
Perbedaan antara Hive dan Impala adalah Hive adalah perangkat lunak gudang data yang dapat digunakan untuk mengakses dan mengelola kumpulan data terdistribusi besar yang dibangun di Hadoop sedangkan Impala adalah mesin SQL Pemrosesan Paralel Massive untuk mengelola dan menganalisis data yang disimpan di Hadoop.
Sumber bacaan:
- “Sarang – Pendahuluan.” www.tutorialspoint.com, Poin Tutorial, Tersedia di sini . 2. “Tutorial Impala.” Parallax Scrolling, Java Cryptography, YAML, Python Data Science, Java i18n, GitLab, TestRail, VersionOne, DBUtils, Common CLI, Seaborn, Ansible, LOLCODE, Current Affairs 2018, Apache Commons Collections, Tersedia di sini .
Sumber gambar:
- “Logo Apache Hive” Oleh Davod – Karya sendiri, menggunakan File: Apache Hive logo.jpg sebagai basis (Lisensi Apache 2.0) melalui Commons Wikimedia
