¿Cuál es la diferencia entre la colmena y el impala?

los diferencia principal entre Hive e Impala es que la Hive es un software de almacenamiento de datos que se puede usar para acceder y administrar grandes conjuntos de datos distribuidos construidos en Hadoop, mientras que Impala es un motor masivo de procesamiento paralelo de SQL para administrar y analizar datos almacenados en Hadoop.

Hive es un sistema de almacenamiento de datos de código abierto para consultar y analizar grandes conjuntos de datos almacenados en archivos Hadoop. Impala proporciona la forma más rápida de acceder a los datos almacenados en el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop. Ambos son sub herramientas relacionadas con Hadoop..

Áreas clave cubiertas

1. Que es hadoop
- Definición, Funcionalidad
2. Que es la colmena
- Definición, Funcionalidad
3. Que es impala
- Definición, Funcionalidad
4. ¿Cuál es la diferencia entre la colmena y el impala?
- Comparación de diferencias clave

Términos clave

Big Data, Data Warehouse, Hadoop, Hive, Impala

Que es hadoop

Big data se refiere a un gran conjunto de datos que tiene un alto volumen, velocidad y una variedad de datos. Big data se recopila diariamente y no se pueden procesar con métodos tradicionales. Por lo tanto, Apache Software Foundation introdujo un marco llamado Hadoop para administrar y procesar big data. Este es un framework de código abierto..

Hadoop consta de dos módulos: MapReduce y Hadoop Distributed File System (HDFS). El módulo MapReduce ayuda a procesar datos masivos estructurados, semiestructurados y no estructurados en grandes grupos de hardware de productos básicos. Además, HDFS se utiliza para almacenar y procesar conjuntos de datos. Proporciona un sistema de archivos tolerante a fallas para ejecutarse en hardware básico.

Que es la colmena

El ecosistema de Hadoop consta de varias herramientas secundarias que ayudan al módulo de Hadoop. La colmena es una de ellas. Fue desarrollado inicialmente por Facebook, pero más tarde fue tomado por Apache Software Foundation. Ayuda a resumir big data, hacer consultas y analizarlas fácilmente. Proporciona lenguaje de tipo SQL para escribir consultas llamadas Hive QL o HQL..

El proceso de interacción de Hadoop con el marco de Hadoop es el siguiente.

La interfaz de Hive envía la consulta a unidades como JDBC, ODBC para ejecutar la consulta.
Luego, la unidad obtiene ayuda del compilador de consultas para analizar la consulta para verificar la sintaxis.
A continuación, el compilador envía una solicitud de metadatos a metastore..
A cambio, el metastore envía los metadatos al compilador como respuesta..
El compilador luego verifica el requisito y reenvía el plan al conductor. Hasta este punto, se completó el análisis de la consulta y la compilación..
Luego, la unidad envía el plan de ejecución al motor de ejecución..
A continuación, se ejecuta el trabajo. Es un trabajo de MapReduce. El motor de ejecución puede ejecutar operaciones de metadatos con metastore.
Y, los resultados son alcanzados. El motor de ejecución obtiene resultados de los nodos de datos..
Ahora, el motor de ejecución envía los resultados al controlador..
Finalmente, el driver envía los resultados a las interfaces de Hive..

Que es impala

Impala es un motor de consulta SQL de procesamiento paralelo masivo que se utiliza para procesar un gran volumen de datos almacenados en el clúster de Hadoop. Está escrito en C ++ y Java. Proporciona un rendimiento superior al de Hive..

Proporciona escalabilidad, flexibilidad, soporte de SQL y rendimiento multiusuario. Permite a los usuarios comunicarse con HDFS mediante una consulta de tipo SQL llamada HBase mucho más rápido. Además, puede leer varios formatos de archivo como Parquet y Avro. Utiliza metadatos, sintaxis SQL (Hive SQL), controlador ODBC e interfaz de usuario similar a Hive. Proporciona una plataforma unificada para consultas por lotes o en tiempo real..

Diferencia entre la colmena y el impala

Definición

Hive es un proyecto de software de almacenamiento de datos construido sobre Apache Hadoop para proporcionar consultas y análisis de datos. Impala es un motor de consulta SQL de procesamiento masivo de código abierto para datos almacenados en un clúster de computadora que ejecuta Apache Hadoop. Así, esto explica la diferencia fundamental entre Hive e Impala..

Base

La base de operación es otra diferencia entre Hive e Impala. Hive se basa en el algoritmo MapReduce. Impala no se basa en el algoritmo MapReduce. Implementa una arquitectura distribuida basada en procesos daemon. También maneja la ejecución de consultas que se ejecuta en las mismas máquinas..

Resultados intermedios

Además, Hive materializa todos los resultados intermedios para que mejore la escalabilidad y la tolerancia a fallos. Impala realiza streaming de resultados intermedios entre ejecutores..

Computación interactiva

Por lo tanto, Impala es mejor para la computación interactiva que Hive..

Velocidad

Además, Impala es más rápido que Hive porque reduce la latencia. Esta es una gran diferencia entre Hive e Impala..

Tipo

Otra diferencia entre Hive e Impala es que Hive es un Hadoop MapReduce basado en lotes, mientras que Impala es un motor de consulta SQL de procesamiento paralelo masivo..

Ejecución de consultas

Además, en Hive, la salida de la consulta se produce porque es tolerante a fallos, mientras que un nodo de datos se cae durante la ejecución. En Impala, la ejecución de consultas comienza desde el principio, mientras que un nodo de datos cae durante la ejecución.

Tipos complejos

Hive admite tipos complejos, mientras que Impala no admite tipos complejos..

Conclusión

La diferencia entre Hive e Impala es que Hive es un software de almacenamiento de datos que se puede usar para acceder y administrar grandes conjuntos de datos distribuidos construidos en Hadoop, mientras que Impala es un motor SQL de procesamiento paralelo masivo para administrar y analizar datos almacenados en Hadoop..

Referencia:

1. "Hive - Introduction." Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponible aquí.
2. "Impala Tutorial". Parallax Scrolling, Java Cryptography, YAML, Python Data Science, Java i18n, GitLab, TestRail, VersionOne, DBUtils, Common CLI, Seaborn, Ansible, LOLCODE, Current 2018, Apache Commons Colecciones, Disponible aquí.

Imagen de cortesía:

1. "Logotipo de Apache Hive" Por Davod - Trabajo propio, utilizando el archivo: Apache Hive logo.jpg como base (Licencia Apache 2.0) a través de Commons Wikimedia.

Tecnología