如何实现Apache Hive 和Spark的对比分析

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本篇文章给大家分享的是有关如何实现 Apache Hive 和 Spark 的对比分析，丸趣 TV 小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着丸趣 TV 小编一起来看看吧。

Hive 和 Spark 凭借其在处理大规模数据方面的优势大获成功，换句话说，它们是做大数据分析的。下面重点阐述这两种产品的发展史和各种特性，通过对其能力的比较，来说明这两个产品能够解决的各类复杂数据处理问题。

什么是 Hive?

Hive 是在 Hadoop 分布式文件系统上运行的开源分布式数据仓库数据库，用于查询和分析大数据。数据以表格的形式存储(就像关系数据库管理系统一样)。数据操作可以使用名为 HiveQL 的 SQL 接口来执行。Hive 在 Hadoop 之上引入了 SQL 功能，使其成为一个水平可扩展的数据库，是 DWH 环境的绝佳选择。

Hive 发展史掠影

Hive(即后来的 Apache)最初是由 Facebook 开发的，开发人员发现他们的数据在几天内出现了从 GBs 到 TBs 的指数级增长。当时，Facebook 使用 Python 将数据加载到 RDBMS 数据库中。因为 RDBMS 数据库只能垂直伸缩，很快就面临着性能和伸缩性问题。他们需要一个可以水平伸缩并处理大量数据的数据库。Hadoop 在当时已经很流行了; 不久之后，构建在 Hadoop 之上的 Hive 出现了。Hive 与 RDBMS 数据库类似，但不是完整的 RDBMS。

为什么选择 Hive?

选择 Hive 的核心原因是它是运行在 Hadoop 上的 SQL 接口。此外，它还降低了 MapReduce 框架的复杂性。Hive 帮助企业在 HDFS 上执行大规模数据分析，使其成为一个水平可伸缩的数据库。它的 SQL 接口 HiveQL 使具有 RDBMS 背景的开发人员能够构建和开发性能、使拓展的数据仓库类型框架。

Hive 特性和功能

Hive 具有企业级的特性和功能，可以帮助企业构建高效的高端数据仓库解决方案。

其中一些特性包括：

Hive 使用 Hadoop 作为存储引擎，仅在 HDF 上运行。

专门为数据仓库操作而构建的，不适用于 OLTP 或 OLAP。

HiveQL 作为 SQL 引擎，能够帮助为数据仓库类型操作构建复杂的 SQL 查询。Hive 可以与其他分布式数据库 (如 HBase) 和 NoSQL 数据库 (如 Cassandra) 集成。

Hive 结构

Hive 架构非常简单。它有一个 Hive 接口，并使用 HDFS 跨多个服务器存储数据，用于分布式数据处理。

用于数据仓库系统的 Hive

Hive 是专为数据仓库操作构建的数据库，尤其是那些处理万亿字节或千兆字节数据的数据库。与 RDBMS 的数据库类似，但不完全相同。如前所述，它是一个水平扩展的数据库，并利用了 Hadoop 的功能，使其成为一个快速执行的高规模数据库。它可以在数千个节点上运行，并且可以利用商用硬件。这使得 Hive 成为一款具有高性能和可扩展性的高性价比产品。

Hive 集成功能

由于支持 ANSI  SQL 标准，Hive 可以与 HBase 和 Cassandra. 等数据库集成。这些工具对 SQL 的支持有限，可以帮助应用程序对更大的数据集执行分析和报告。Hive 还可以与 Spark、Kafka 和 Flume 等数据流工具集成。

Hive 的局限性

Hive 是一个纯数据仓库数据库，以表的形式存储数据。因此，它只能处理使用 SQL 查询读写的结构化数据，不能用于非结构化数据。此外，Hive 也不适合 OLTP 或 OLAP 操作。

Apache Hive VS Spark：不同目的，同样成功

什么是 Spark?

Spark 是一个分布式大数据框架，帮助提取和处理大量 RDD 格式的数据，以便进行分析。简而言之，它不是一个数据库，而是一个框架，可以使用 RDD(弹性分布式数据)方法从数据存储区 (如 Hive、Hadoop 和 HBase) 访问外部分布式数据集。由于 Spark 在内存中执行复杂的分析，所以运行十分迅速。

什么是 Spark Streaming?

Spark  Streaming 是 Spark 的一个扩展，它可以从 Web 源实时流式传输实时数据，以创建各种分析。尽管有其他工具，如 Kafka 和 Flume 可以做到这一点，但 Spark 成为一个很好的选择，执行真正复杂的数据分析是必要的。Spark 有自己的 SQL 引擎，与 Kafka 和 Flume 集成时运行良好。

Spark 发展史掠影

Spark 是作为 MapReduce 的替代方案而提出的，MapReduce 是一种缓慢且资源密集型的编程模型。因为 Spark 对内存中的数据进行分析，所以不必依赖磁盘空间或使用网络带宽。

为什么选择 Spark?

Spark 的核心优势在于它能够执行复杂的内存分析和高达千兆字节的数据流大小，使其比 MapReduce 更高效、更快。Spark 可以从 Hadoop 上运行的任何数据存储中提取数据，并在内存中并行执行复杂的分析。此功能减少了磁盘输入 / 输出和网络争用，将其速度提高了十倍甚至一百倍。另外，Spark 中的数据分析框架还可以使用 Java、Scala、Python、R 甚至是 SQL 来构建。

Spark 架构

Spark 体系结构可以根据需求而变化。通常，Spark 体系结构包括 Spark 流、Spark  SQL、机器学习库、图形处理、Spark 核心引擎和数据存储(如 HDFS、MongoDB 和 Cassandra)。

Spark 特性和功能

闪电般快速的分析

Spark 从 Hadoop 中提取数据并在内存中执行分析。数据被并行地以块的形式拉入内存。然后，将最终数据集传送到目的地。数据集也可以驻留在内存中，知道被使用。

Spark Streaming

Spark  Streaming 是 Spark 的一个扩展，它可以从大量使用的 web 源实时传输大量数据。由于 Spark 具有执行高级分析的能力，因此与 Kafka 和 Flume 等其他数据流工具相比，显得尤为突出。

支持各种应用编程接口

Spark 支持不同的编程语言，如在大数据和数据分析领域非常流行的 Java、Python 和 Scala。这使得数据分析框架可以用任何一种语言编写。

海量数据处理能力

如前所述，高级数据分析通常需要在海量数据集上执行。在 Spark 出现之前，这些分析是使用 MapReduce 方法进行的。Spark 不仅支持 MapReduce，还支持基于 SQL 的数据提取。Spark 可以为需要对大型数据集执行数据提取的应用程序进行更快的分析。

数据存储和工具集成

Spark 可以与运行在 Hadoop 上的各种数据存储 (如 Hive 和 HBase) 集成。还可以从像 MongoDB 这样的 NoSQL 数据库中提取数据。与在数据库中执行分析的其他应用程序不同，Spark 从数据存储中提取数据一次，然后在内存中对提取的数据集执行分析。

Spark 的扩展 mdash; mdash;Spark Streaming 可以与 Kafka 和 Flume 集成，构建高效高性能的数据管道。

Hive 和 Spark 的区别

Hive 和 Spark 是大数据空间为不同目的而构建的不同产品。Hive 是一个分布式数据库，Spark 是一个用于数据分析的框架。

特性和功能的差异

Hive 和 Spark 都是大数据世界中非常流行的工具。Hive 是使用 SQL 对大量数据执行数据分析的最佳选择。另一方面，Spark 是运行大数据分析的最佳选择，它提供了比 MapReduce 更快、更现代的替代方案。

以上就是如何实现 Apache Hive 和 Spark 的对比分析，丸趣 TV 小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注丸趣 TV 行业资讯频道。