Perbezaan Antara HBase dan Hive

HBase dan Hive adalah kedua-dua struktur data gudang berasaskan Hadoop yang berbeza dengan ketara mengenai bagaimana mereka menyimpan dan menanyakan data. Mengurus dan memproses jumlah data berasaskan web menjadi semakin sukar melalui alat pengurusan pangkalan data konvensional. Di sinilah HBase datang ke gambar. HBase adalah pilihan pilihan untuk mengendalikan sejumlah besar data. Contohnya, jika anda perlu menapis melalui e-mel yang besar untuk mengeluarkan seseorang untuk pengauditan atau untuk tujuan lain, ini akan menjadi kes penggunaan yang sempurna untuk HBase. Senggang, sebaliknya, lebih seperti sistem pelaporan gudang data tradisi yang berjalan di atas Hadoop. Hive menawarkan bahasa pertanyaan seperti SQL yang membolehkan anda menanyakan data separuh berstruktur yang disimpan dalam Hadoop. Ini memerlukan usaha yang tidak perlu menulis kod MapReduce. Walaupun, kedua-dua HBase dan Hive digunakan sebagai kedai data untuk menyimpan data tidak berstruktur, mereka berbeza.

Apa itu Hbase?

HBase adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, tidak berkaitan, diilhamkan oleh seni bina Meja Besar Google dan ditulis di Jawa. HBase pada dasarnya adalah pangkalan data NoSQL yang berorientasikan lajur dan diedarkan di atas Sistem Fail Hadoop yang Diagihkan (HDFS). Ia direka dan dibangunkan oleh banyak jurutera di bawah rangka Yayasan Perisian Apache. Ia terletak pada Apache Hadoop dan dikuasakan oleh struktur file yang diedarkan dengan fault-tolerant yang dikenali sebagai HDFS. Ia menyediakan cara untuk menyimpan set data jarang, yang biasa digunakan dalam kes penggunaan data besar. Ia membolehkan membaca cepat data akses rawak dari jumlah data yang besar berdasarkan nilai-nilai utama. Walau bagaimanapun, ia tidak direka untuk melakukan agregasi data.

Apa itu sarang?

Hive bukanlah pangkalan data tetapi pakej pergudangan data yang dibina di atas Hadoop. Hive adalah teknologi yang berbeza daripada HBase; ia menyusun data dalam satu set jadual yang boleh disatukan, diagregatkan dan ditanyakan apabila menggunakan bahasa pertanyaan yang disebut Hive Query Language (HQL) yang sangat mirip dengan SQL yang digunakan untuk pemprosesan batch data besar. Ia membolehkan anda menanyakan data separuh berstruktur yang disimpan dalam Hadoop, yang akhirnya berubah menjadi tugas MapReduce, dijalankan sama ada secara tempatan atau pada kelompok MapReduce yang diedarkan. Hive pada dasarnya ialah sistem gudang data untuk Hadoop yang memudahkan ringkasan data mudah, pertanyaan ad-hoc, dan analisis set data besar yang disimpan dalam sistem fail serasi Hadoop. Data boleh dibaca dan ditulis dari Hive dan HBase dan sebaliknya. Walau bagaimanapun, ia tidak boleh digunakan untuk pemprosesan data masa nyata.

Perbezaan antara HBase dan Hive

Teknologi

- Walaupun HBase dan Hive adalah kedua-dua struktur data gudang data berasaskan Hadoop yang digunakan untuk menyimpan dan memproses sejumlah besar data, mereka berbeza dengan ketara mengenai bagaimana mereka menyimpan dan menanyakan data. HBase pada dasarnya adalah pangkalan data NoSQL yang berorientasikan lajur, yang diagihkan di atas Sistem Fail Teragih Hadoop (HDFS) dan menyediakan cara toleran salah untuk menyimpan set data jarang, yang biasa digunakan dalam kes penggunaan data besar. Senggang, sebaliknya, bukanlah pangkalan data tetapi pakej pergudangan data yang dibina di atas Hadoop. Hive lebih seperti sistem pelaporan pergudangan data tradisi.

Seni bina

- HBase adalah pangkalan data NoSQL dan pelaksanaan open-source dari arsitektur Big Table Google yang terletak pada Apache Hadoop dan dikuasai oleh struktur file yang diedarkan dengan fault-tolerant yang dikenali sebagai HDFS. Ia adalah penyelesaian penyimpanan berskala untuk menampung jumlah data hampir tidak berkesudahan. Ia adalah seni bina penyimpanan data yang digunakan untuk menyimpan data yang tidak berstruktur. Senggang, sebaliknya, adalah sebuah enjin SQL yang dibina di atas HDFS dan memanfaatkan MapReduce secara dalaman, yang membolehkan query data disimpan di HDFS melalui bahasa pertanyaan seperti SQL yang dipanggil HQL (Bahasa Permintaan Hive).

Guna

- HBase digunakan untuk membina perkhidmatan lapisan jubin yang murah, fleksibel dan mudah untuk digunakan - sistem maklumat geografi berasaskan Hadoop (HBGIS) - untuk penyimpanan data yang besar. Ia adalah format simpanan lajur pada cakera yang menyediakan cara untuk menyimpan set data jarang, yang biasa digunakan dalam kes penggunaan data besar. Ia membolehkan membaca cepat data akses rawak dari jumlah data yang besar berdasarkan nilai-nilai utama. Sebaliknya, sarang merupakan piawaian untuk pertanyaan SQL atas petabytes data di Hadoop dan menyediakan bahasa pertanyaan seperti SQL yang dipanggil HQL untuk menanyakan data yang disimpan dalam cluster Hadoop.

HBase vs. Hive: Carta Perbandingan

Ringkasan

Walaupun HBase dan Hive adalah kedua-dua struktur data gudang data berasaskan Hadoop yang digunakan untuk menyimpan dan memproses sejumlah besar data, mereka berbeza dengan ketara mengenai bagaimana mereka menyimpan dan menanyakan data. HBase adalah sistem pengurusan pangkalan data berorientasi lajur yang digunakan untuk penyimpanan data yang besar dan menyediakan cara untuk menyimpan set data jarang, yang lazim digunakan dalam beberapa kes penggunaan data besar. Sebaliknya, sarang adalah lebih seperti sistem pelaporan data gudang tradisional yang dibina di atas Hadoop yang digunakan untuk menjalankan pemprosesan melalui jadual pekerjaan dan kemudian memuatkan hasilnya ke dalam jadual jenis ringkasan yang boleh dipertimbangkan lagi oleh aplikasi klien.