Differenza tra Hive e HUE
I Big Data in termini semplici sono una combinazione di dati aziendali strutturati e non strutturati. I Big Data si occupano dei dati transazionali correnti dell'azienda, di natura molto complessa. I Big Data sono stati nominati tra i migliori strumenti di intelligenza artificiale nel mercato globale, sin dal suo inizio. Tuttavia, i Big Data avevano i propri limiti in termini di archiviazione, dimensioni, analisi, ricerca, condivisione e presentazione dei dati agli utenti aziendali.
Un approccio aziendale tradizionale che consiste in un server, un database e un utente è stato lanciato dagli utenti finali. Ma il server di database aveva un collo di bottiglia nell'elaborazione di enormi blocchi di dati, sotto un singolo processore. Per ovviare a questa limitazione, Google ha introdotto un algoritmo di riduzione della mappa, in grado di elaborare i dati tra una serie di sistemi distribuiti. Questo algoritmo e i Big Data sono stati successivamente trasformati in un framework Java Open Source chiamato Hadoop da Doug Cutting e dal suo team. Hadoop è distribuito da più fornitori in tutto il mondo, a seconda delle esigenze aziendali. Questo articolo intende far luce sulle tecnologie dei Big Data, ovvero Hive e Hue.
La maggior parte delle operazioni nell'ecosistema Hadoop sono gestite attraverso l'interfaccia della riga di comando ma non è stata progettata alcuna interfaccia utente durante le versioni iniziali di Hadoop. Hue è un'interfaccia utente Web che esegue alcune delle attività comuni con l'ecosistema Hadoop o framework basati su Hadoop. Hue è stato lanciato e sviluppato da un framework Hadoop open source chiamato Cloudera.
Hive è stato lanciato da Facebook, durante le fasi iniziali di sviluppo e successivamente è stato rilevato da Apache Software Foundation. Questo progetto Apache su Hive lo ha incorporato nell'ecosistema Hadoop. Hive è stato progettato per interagire con i dati archiviati in HDFS (Hadoop Distribution File System). Hive è simile a SQL come il linguaggio delle query. Fondamentalmente, Hive viene utilizzato per eseguire query e recuperare i dati da HDFS. Questo tipo di linguaggio di query che utilizza Hive è noto come HiveQL o HQL.
Confronto testa a testa tra Hive vs Hue (infografica)
Di seguito è riportato il Top 6 confronto tra Hive vs HUE
Differenze chiave tra Hive vs Hue
- Hue è un'interfaccia utente Web che fornisce numerosi servizi attraverso il framework Hadoop basato su Cloudera. Alcune delle caratteristiche principali includono il browser di file HDFS, l'editor Pig, l'editor Hive, il browser dei lavori, la shell Hadoop, le autorizzazioni di amministratore utente, l'editor Impala, l'interfaccia Web Ozzie e l'accesso API Hadoop. Tuttavia, Hive è un linguaggio di query SQL analitico in grado di eseguire query o manipolare i dati archiviati in un database. Alcune delle caratteristiche principali di Hive includono l'algoritmo Map-Reduce, OLAP (elaborazione analitica online), la creazione di schemi su database, l'esecuzione di operazioni DML e DDL come CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP su HDFS.
- Tonalità fornisce un'interfaccia utente Web insieme al percorso del file per navigare in HDFS. Questo layout dell'interfaccia utente web aiuta gli utenti a sfogliare i file, in modo simile a quello di un normale utente di Windows che individua i propri file sul proprio computer. Questa funzione aggiuntiva in Hue aiuta anche gli utenti a caricare o spostare manualmente i file in diverse directory tramite l'interfaccia utente Web. È possibile accedere ai file memorizzati su HDFS utilizzando l'opzione del browser dei file su Hue. La tonalità può essere uno strumento utile per gli utenti che non preferiscono l'interfaccia della riga di comando di UNIX. Tuttavia, Hive viene utilizzato per creare schemi, database per interrogare il database. Le istruzioni DML e DDL in Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) aiutano gli utenti ad analizzare i dati memorizzati su HDFS secondo i requisiti aziendali. Hive può elaborare e caricare manualmente i dati dai file di testo alle tabelle. Ma non può spostare i file in diverse directory.
- Tonalità fornisce un'interfaccia utente per rintracciare lo stato dei lavori della mappa e ridurre i lavori. Questi lavori possono essere sfogliati tramite l'opzione del browser lavori sull'interfaccia utente Web. Lo stato del lavoro sulla tonalità è rappresentato sotto forma di codice colore (rosso, verde, giallo e nero). Lavori completati con successo verde, Giallo - Lavori attualmente in esecuzione, Rosso - Lavori non riusciti e Nero - Lavori abbandonati dall'utente manualmente. Hive, d'altra parte, utilizza l'algoritmo Map-Reduce per elaborare i dati memorizzati su HDFS. Hive può essere gestito tramite l'interfaccia della riga di comando o editor web come Hue. L'alveare viene solitamente utilizzato per analizzare dati complessi non strutturati. Questo tipo di operazioni analitiche eseguite utilizzando Hive sono programmate come lavori Riduci mappa nell'ecosistema Hadoop.
- Hue fornisce un'interfaccia utente Web ai linguaggi di programmazione come Hive, che può essere uno strumento utile per gli utenti per evitare errori di sintassi durante l'esecuzione di query. Tonalità restituisce inoltre il set di risultati e registra dopo l'esecuzione corretta della query. Tonalità fornisce inoltre agli utenti di analizzare i dati sotto forma di grafici (grafici a torta e a barre). L'editor Hive è accessibile tramite l'opzione dell'editor di query su Hue. Tuttavia, Hive senza tonalità non è accessibile tramite un editor Web. Le visualizzazioni non possono essere create usando Hive. Hive visualizza solo il set di risultati a livello del prompt dei comandi.
- Tonalità consente agli utenti di creare e configurare autorizzazioni per i file su HDFS. È possibile accedere alle autorizzazioni dei file e ai ruoli utente tramite l'opzione di sicurezza elencata nel browser. Tonalità offre agli utenti di rintracciare i flussi di lavoro di Ozzie per elaborare i lavori pianificati nel browser dei lavori. Hue consente inoltre agli utenti di sfogliare e accedere a tabelle e database tramite il gestore metastore e gli editor di database. Tuttavia, Hive è protetto con l'autenticazione Kerberos 2.0 insieme a Hadoop Cluster. I flussi di lavoro pianificati utilizzando Ozzie non possono essere monitorati utilizzando Hive. Tutti i dati memorizzati sotto forma di schemi e database possono anche essere visualizzati usando HiveQL o Hive.
Tabella comparativa Hive vs Hue
Di seguito è riportata la tabella di confronto tra Hive e Hue:
| Base di confronto |
ALVEARE |
HUE |
| Inventore / Invenzione | Hive è stato lanciato da Apache Software Foundation. | Hue è stato lanciato da Cloudera. |
| Ambito / Significato | Hive o HiveQL è un linguaggio di query analitico utilizzato per elaborare e recuperare i dati da un data warehouse. | Hue è un'interfaccia utente Web che consente agli utenti di interagire con l'ecosistema Hadoop. |
| Installazione / Configurazione | Hive può essere installato o configurato utilizzando l'interfaccia a riga di comando di un ecosistema Hadoop. | La tonalità può essere installata o configurata solo tramite un browser web. |
| Funzionalità | Hive utilizza l'algoritmo di riduzione delle mappe per elaborare e analizzare i dati. | Hue fornisce l'editor dell'interfaccia utente Web per accedere a Hive e ad altri linguaggi di programmazione. |
| Implementazione | Hive è implementato e accessibile tramite un'interfaccia della riga di comando o un'interfaccia utente Web. | La tonalità è implementata su un browser Web per accedere a più programmi installati su Cloudera. |
| Dipendenza | Hive può essere incorporato in più framework Hadoop. | Hue è disponibile solo su Cloudera Based Hadoop Framework. |
Conclusione - Hive vs Hue
In conclusione, abbiamo trattato l'introduzione, le differenze chiave e alcuni confronti sulle tecnologie dei big data Hive & Hue. Abbiamo anche visto alcune somiglianze in Hive, che sono presenti anche nel linguaggio di query SQL. Hue è un'applicazione UI Web completa che offre tutti i servizi nell'ecosistema Big Data di Hadoop. Hive e Hue possono entrambi essere utilizzati e configurati nei framework basati su Hadoop a seconda delle esigenze dell'utente finale. Ci sono molte informazioni disponibili sul Web insieme a macchine virtuali Hadoop preconfigurate per avere una breve idea dell'implementazione di Hive & Hue. Sia Hive che Hue hanno un ruolo chiave da svolgere nell'attuale analisi dei Big Data.
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- I 12 migliori confronti tra Apache Hive e Apache HBase (infografica)