Apache Hive VS Spark：不同目的，同樣成功
Hive和Spark憑借其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢大獲成功，換句話說，它們是做大數(shù)據(jù)分析的。本文重點(diǎn)闡述這兩種產(chǎn)品的發(fā)展史和各種特性，通過對其能力的比較，來說明這兩個產(chǎn)品能夠解決的各類復(fù)雜數(shù)據(jù)處理問題。
什么是Hive?
Hive是在Hadoop分布式文件系統(tǒng)上運(yùn)行的開源分布式數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫，用于查詢和分析大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)以表格的形式存儲(就像關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)一樣)。數(shù)據(jù)操作可以使用名為HiveQL的SQL接口來執(zhí)行。Hive在Hadoop之上引入了SQL功能，使其成為一個水平可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫，是DWH環(huán)境的絕佳選擇。
Hive發(fā)展史掠影
Hive(即后來的Apache)最初是由Facebook開發(fā)的，開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)他們的數(shù)據(jù)在幾天內(nèi)出現(xiàn)了從GBs到TBs的指數(shù)級增長。當(dāng)時(shí)，F(xiàn)acebook使用Python將數(shù)據(jù)加載到RDBMS數(shù)據(jù)庫中。因?yàn)镽DBMS數(shù)據(jù)庫只能垂直伸縮，很快就面臨著性能和伸縮性問題。他們需要一個可以水平伸縮并處理大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。Hadoop在當(dāng)時(shí)已經(jīng)很流行了;不久之后，構(gòu)建在Hadoop之上的Hive出現(xiàn)了。Hive與RDBMS數(shù)據(jù)庫類似，但不是完整的RDBMS。
為什么選擇Hive?
選擇Hive的核心原因是它是運(yùn)行在Hadoop上的SQL接口。此外，它還降低了MapReduce框架的復(fù)雜性。Hive幫助企業(yè)在HDFS上執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，使其成為一個水平可伸縮的數(shù)據(jù)庫。它的SQL接口HiveQL使具有RDBMS背景的開發(fā)人員能夠構(gòu)建和開發(fā)性能、使拓展的數(shù)據(jù)倉庫類型框架。
Hive特性和功能
Hive具有企業(yè)級的特性和功能，可以幫助企業(yè)構(gòu)建高效的高端數(shù)據(jù)倉庫解決方案。
其中一些特性包括：
- Hive使用Hadoop作為存儲引擎，僅在HDF上運(yùn)行。
- 專門為數(shù)據(jù)倉庫操作而構(gòu)建的，不適用于OLTP或OLAP。
- HiveQL作為SQL引擎，能夠幫助為數(shù)據(jù)倉庫類型操作構(gòu)建復(fù)雜的SQL查詢。Hive可以與其他分布式數(shù)據(jù)庫(如HBase)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(如Cassandra)集成。
Hive結(jié)構(gòu)
Hive架構(gòu)非常簡單。它有一個Hive接口，并使用HDFS跨多個服務(wù)器存儲數(shù)據(jù)，用于分布式數(shù)據(jù)處理。
用于數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的Hive
Hive是專為數(shù)據(jù)倉庫操作構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫，尤其是那些處理萬億字節(jié)或千兆字節(jié)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。與RDBMS的數(shù)據(jù)庫類似，但不完全相同。如前所述，它是一個水平擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫，并利用了Hadoop的功能，使其成為一個快速執(zhí)行的高規(guī)模數(shù)據(jù)庫。它可以在數(shù)千個節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，并且可以利用商用硬件。這使得Hive成為一款具有高性能和可擴(kuò)展性的高性價(jià)比產(chǎn)品。
Hive集成功能
由于支持ANSI SQL標(biāo)準(zhǔn)，Hive可以與HBase和Cassandra.等數(shù)據(jù)庫集成。這些工具對SQL的支持有限，可以幫助應(yīng)用程序?qū)Ω蟮臄?shù)據(jù)集執(zhí)行分析和報(bào)告。Hive還可以與Spark、Kafka和Flume等數(shù)據(jù)流工具集成。
Hive的局限性
Hive是一個純數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫，以表的形式存儲數(shù)據(jù)。因此，它只能處理使用SQL查詢讀寫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。此外，Hive也不適合OLTP或OLAP操作。
Apache Hive VS Spark：不同目的，同樣成功
什么是Spark?
Spark是一個分布式大數(shù)據(jù)框架，幫助提取和處理大量RDD格式的數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行分析。簡而言之，它不是一個數(shù)據(jù)庫，而是一個框架，可以使用RDD(彈性分布式數(shù)據(jù))方法從數(shù)據(jù)存儲區(qū)(如Hive、Hadoop和HBase)訪問外部分布式數(shù)據(jù)集。由于Spark在內(nèi)存中執(zhí)行復(fù)雜的分析，所以運(yùn)行十分迅速。
什么是Spark Streaming?
Spark Streaming是Spark的一個擴(kuò)展，它可以從Web源實(shí)時(shí)流式傳輸實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建各種分析。盡管有其他工具，如Kafka和Flume可以做到這一點(diǎn)，但Spark成為一個很好的選擇，執(zhí)行真正復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析是必要的。Spark有自己的SQL引擎，與Kafka和Flume集成時(shí)運(yùn)行良好。
Spark發(fā)展史掠影
Spark是作為MapReduce的替代方案而提出的，MapReduce是一種緩慢且資源密集型的編程模型。因?yàn)镾park對內(nèi)存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，所以不必依賴磁盤空間或使用網(wǎng)絡(luò)帶寬。
為什么選擇Spark?
Spark的核心優(yōu)勢在于它能夠執(zhí)行復(fù)雜的內(nèi)存分析和高達(dá)千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)流大小，使其比MapReduce更高效、更快。Spark可以從Hadoop上運(yùn)行的任何數(shù)據(jù)存儲中提取數(shù)據(jù)，并在內(nèi)存中并行執(zhí)行復(fù)雜的分析。此功能減少了磁盤輸入/輸出和網(wǎng)絡(luò)爭用，將其速度提高了十倍甚至一百倍。另外，Spark中的數(shù)據(jù)分析框架還可以使用Java、Scala、Python、R甚至是SQL來構(gòu)建。
Spark架構(gòu)
Spark體系結(jié)構(gòu)可以根據(jù)需求而變化。通常，Spark體系結(jié)構(gòu)包括Spark流、Spark SQL、機(jī)器學(xué)習(xí)庫、圖形處理、Spark核心引擎和數(shù)據(jù)存儲(如HDFS、MongoDB和Cassandra)。
Spark特性和功能
- 閃電般快速的分析
Spark從Hadoop中提取數(shù)據(jù)并在內(nèi)存中執(zhí)行分析。數(shù)據(jù)被并行地以塊的形式拉入內(nèi)存。然后，將最終數(shù)據(jù)集傳送到目的地。數(shù)據(jù)集也可以駐留在內(nèi)存中，知道被使用。
- Spark Streaming
Spark Streaming是Spark的一個擴(kuò)展，它可以從大量使用的web源實(shí)時(shí)傳輸大量數(shù)據(jù)。由于Spark具有執(zhí)行高級分析的能力，因此與Kafka和Flume等其他數(shù)據(jù)流工具相比，顯得尤為突出。
- 支持各種應(yīng)用編程接口
Spark支持不同的編程語言，如在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域非常流行的Java、Python和Scala。這使得數(shù)據(jù)分析框架可以用任何一種語言編寫。
- 海量數(shù)據(jù)處理能力
如前所述，高級數(shù)據(jù)分析通常需要在海量數(shù)據(jù)集上執(zhí)行。在Spark出現(xiàn)之前，這些分析是使用MapReduce方法進(jìn)行的。Spark不僅支持MapReduce，還支持基于SQL的數(shù)據(jù)提取。Spark可以為需要對大型數(shù)據(jù)集執(zhí)行數(shù)據(jù)提取的應(yīng)用程序進(jìn)行更快的分析。
- 數(shù)據(jù)存儲和工具集成
Spark可以與運(yùn)行在Hadoop上的各種數(shù)據(jù)存儲(如Hive和HBase)集成。還可以從像MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)。與在數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行分析的其他應(yīng)用程序不同，Spark從數(shù)據(jù)存儲中提取數(shù)據(jù)一次，然后在內(nèi)存中對提取的數(shù)據(jù)集執(zhí)行分析。
Spark的擴(kuò)展——Spark Streaming可以與Kafka和Flume集成，構(gòu)建高效高性能的數(shù)據(jù)管道。
Hive和Spark的區(qū)別
Hive和Spark是大數(shù)據(jù)空間為不同目的而構(gòu)建的不同產(chǎn)品。Hive是一個分布式數(shù)據(jù)庫，Spark是一個用于數(shù)據(jù)分析的框架。
特性和功能的差異
結(jié)論
Hive和Spark都是大數(shù)據(jù)世界中非常流行的工具。Hive是使用SQL對大量數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)分析的最佳選擇。另一方面，Spark是運(yùn)行大數(shù)據(jù)分析的最佳選擇，它提供了比MapReduce更快、更現(xiàn)代的替代方案。
