Differenza tra Apache Pig e Apache Hive
La storia di Apache Pig inizia nel 2006, quando il ricercatore come Yahoo stava lottando con i codici Java di MapReduce. È stato difficile riutilizzare e conservare il codice per la compilazione. Allo stesso tempo, hanno osservato che gli utenti di MapReduce non erano a loro agio con linguaggi dichiarativi come SQL. Hanno iniziato a lavorare su un nuovo linguaggio che doveva adattarsi a un punto debole tra lo stile dichiarativo di SQL, lo stile di basso livello e procedurale di MapReduce. Ciò ha comportato la nascita di Pig e la prima versione di Pig è arrivata nel settembre 2008 e alla fine del 2009 circa la metà dei lavori in Yahoo erano lavori Pig.
La storia di Apache Hive inizia nel 2007 quando il programmatore non Java deve lottare durante l'utilizzo di Hadoop MapReduce. I professionisti IT provenienti da database hanno dovuto affrontare sfide per lavorare su Hadoop Cluster. Inizialmente, i ricercatori, lavorando su Facebook, hanno inventato il linguaggio Hive. Questo linguaggio era molto simile al linguaggio SQL. Quindi il linguaggio è stato chiamato Hive Query Language (HQL) e in seguito diventa un progetto di Apache Community open source. Dopo essere diventato progetto di Apache Community, c'è stato un grande sviluppo in Apache Hive. Facebook è stata la prima azienda a presentare Apache Hive.
Lasciami spiegare in dettaglio Apache Pig vs Apache Hive.
Presentazione di Apache Pig vs Apache Hive
Apache Pig è una piattaforma per l'analisi di grandi set di dati che consiste in un linguaggio di alto livello per esprimere i programmi di analisi dei dati, insieme all'infrastruttura per la valutazione di questi programmi. Apache è un progetto open source di Apache Community. Apache Pig fornisce un linguaggio semplice chiamato Pig Latin, per query e manipolazione dei dati.
Pig viene utilizzato da aziende come Yahoo, Google e Microsoft per la raccolta di enormi quantità di set di dati sotto forma di flussi di clic, registri di ricerca e ricerche per indicizzazione web.
- Apache Pig fornisce tipi di dati nidificati come Mappe, Tuple e Borse
- Apache Pig segue un approccio multi-query per evitare più scansioni dei set di dati.
- I programmatori che hanno familiarità con il linguaggio di scripting preferiscono Apache Pig
- Maiale è facile se sei ben consapevole di SQL
- Non è necessario creare uno schema per funzionare su Apache Pig
- Pig fornisce inoltre supporto per le principali operazioni sui dati come ordini, filtri e join
- Il framework Apache Pig traduce Pig Latin in sequenze di programmi MapReduce
Il software di data warehouse di Apache Hive facilita la lettura, la scrittura e la gestione di grandi set di dati che risiedono nella memoria distribuita tramite SQL. Apache Hive è un progetto open source Apache basato su Hadoop per eseguire query, riepilogare e analizzare set di dati di grandi dimensioni utilizzando un'interfaccia simile a SQL. Apache hive fornisce il linguaggio simile a SQL chiamato HiveQL, che converte in modo trasparente le query in MapReduce per l'esecuzione su grandi set di dati archiviati in Hadoop Distributed File System (HDFS).
- Apache Hive è un'infrastruttura di data warehouse.
- Apache Hive è uno strumento ETL (Extraction-Transformation-Loading)
- L'hive di Apache è simile a SQL
- Apache Hive abilita mappatori e riduttori personalizzati
- Apache Hive aumenta la flessibilità di progettazione dello schema utilizzando la serializzazione e la deserializzazione dei dati
- Apache hive è uno strumento analitico
Confronto testa a testa tra Apache Pig vs Apache Hive (infografica):
Differenze chiave tra Apache Pig vs Apache Hive:
- Apache Pig è più veloce rispetto ad Apache Hive
- Apache Pig e Apache Hive funzionano entrambi su Hadoop MapReduce
- Apache Pig è il migliore per strutturato e semistrutturato mentre Apache Hive è il migliore per dati strutturati
- Apache Pig è un linguaggio procedurale mentre Apache Hive è un linguaggio dichiarativo
- Apache Pig supporta la funzione cogroup per i join esterni mentre Apache Hive non supporta
- Apache Pig non ha un database predefinito per l'archiviazione di tabelle / schemi mentre Apache Hive ha tabelle / schemi predefiniti e memorizza le sue informazioni in un database.
- Apache Pig è adatto anche per strutture dati complesse e nidificate mentre Apache Hive è meno adatto per dati complessi
- Ricercatori e programmatori usano Apache pig mentre gli analisti di dati usano Apache Hive
Quando usare Apache Pig:
- Quando sei un programmatore e conosci il linguaggio di scripting
- Quando non si desidera creare uno schema durante il caricamento
- Requisiti ETL
- Quando si lavora sul lato client del cluster Hadoop
- Quando lavori sul formato file Avro Hadoop
Quando usare Apache Hive:
- Requisiti per la conservazione dei dati
- Query analitiche di dati storici
- Analisi dei dati che hanno familiarità con SQL
- Lavorando su dati strutturati
- Da analisti di dati
- Per visualizzare e creare report
Tabella di confronto tra Apache Pig e Apache Hive
Sto discutendo i principali artefatti e distinguendo tra Apache Pig e Apache Hive.
| Maiale Apache | Apache Hive | |
| Elaborazione dati | Apache Pig è un linguaggio di flusso di dati di alto livello | Apache Hive viene utilizzato per l'elaborazione batch, ad esempio Elaborazione analitica online (OLAP) |
| Velocità di elaborazione | Apache Pig ha una latenza più elevata a causa dell'esecuzione del processo MapReduce in background | Apache Hive ha anche una latenza più elevata a causa dell'esecuzione del processo MapReduce in background |
| Compatibilità con Hadoop | Apache Pig funziona su MapReduce | Apache Hive funziona anche su MapReduce |
| Definizione | Apache Pig è un sistema open source di flusso di dati di alto livello che ti rende una piattaforma di linguaggio semplice conosciuta come Pig Latin che può essere utilizzata per manipolare dati e query. | Apache Hive è open source e simile a SQL utilizzato per le query analitiche |
| Lingua utilizzata | Apache Pig utilizza un linguaggio di flusso di dati procedurale chiamato Pig Latin | Apache Hive utilizza un linguaggio dichiarativo chiamato HiveQL |
| Schema | Apache Pig non ha un concetto di schema. È possibile archiviare i dati in un alias. | Apache hive supporta Schema per l'inserimento di dati nelle tabelle |
| Interfaccia web | Apache Pig non supporta l'interfaccia Web | Apache Hive supporta l'interfaccia web |
| operazioni | Apache Pig viene utilizzato per i dati strutturati e semi-strutturati | Apache Hive è usato per dati strutturati. |
| Specifiche dell'utente | Apache Pig è utilizzato da ricercatori e programmatori | Apache Hive è utilizzato da Data Analyst |
| Funziona On | Apache Pig opera sul lato client del cluster | Apache hive Funziona sul lato server del cluster |
| Metodi di partizione | Non esiste un concetto di partizione in Apache Pig | Apache Hive supporta le funzioni di frammentazione |
| Formato del file | Apache Pig Supporta il formato di file Avro | Apive hive non supporta direttamente il formato Avro ma può supportare l'utilizzo di "org.apache.hadoop.hive.serde2.avro" |
| JDBC / ODBC | Apache Pig non supporta | L'hive di Apache supporta ma è limitato |
| Debug | È facile eseguire il debug degli script Pig | Possiamo eseguire il debug, ma è un po 'complesso |
Conclusione -Tra Apache Pig vs Apache Hive:
Apache Pig e Apache Hive, entrambi sono comunemente usati sul cluster Hadoop. Sia Apache Pig che Apache Hive sono un potente strumento per l'analisi dei dati e ETL. Apache Pig e Apache Hive sono utilizzati principalmente nell'ambiente di produzione. Un utente deve selezionare uno strumento in base ai tipi di dati e all'output previsto. Entrambi gli strumenti forniscono un modo unico di analizzare i Big Data sul cluster Hadoop. Sulla base della discussione sopra, l'utente può scegliere tra Apache Pig e Apache Hive per le proprie esigenze.
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