Apache Hive vs Apache Impala: Perbedaan Utama

Jika Anda baru dalam analisis data besar, host alat apache mungkin ada di radar Anda; namun, banyaknya alat yang berbeda mungkin membingungkan dan, terkadang, membuat kewalahan.

Posting ini akan menyelesaikan kebingungan ini dan menjelaskan apa itu Apache Hive dan Impala dan apa yang membuat mereka berbeda satu sama lain!

Sarang Apache

Apache Hive adalah antarmuka akses data SQL untuk platform Apache Hadoop. Hive memungkinkan Anda untuk membuat kueri, mengumpulkan, dan menganalisis data menggunakan sintaks SQL.

Skema akses baca digunakan untuk data dalam sistem file HDFS, memungkinkan Anda memperlakukan data seperti tabel biasa atau DBMS relasional. Kueri HiveQL diterjemahkan ke dalam kode Java untuk pekerjaan MapReduce.

Kueri sarang ditulis dalam bahasa kueri HiveQL, yang didasarkan pada bahasa SQL tetapi tidak memiliki dukungan penuh untuk standar SQL-92.

Namun, bahasa ini memungkinkan pemrogram untuk menggunakan kueri mereka saat tidak nyaman atau tidak efisien untuk menggunakan fitur HiveQL. HiveQL dapat diperluas dengan fungsi skalar yang ditentukan pengguna (UDF), agregasi (kode UDAF), dan fungsi tabel (UDTF).

Bagaimana cara kerja Apache Hive

Apache Hive menerjemahkan program yang ditulis dalam bahasa HiveQL (mendekati SQL) ke dalam satu atau beberapa tugas MapReduce, Apache Tez, atau Apache Spark. Ini adalah tiga mesin eksekusi yang dapat diluncurkan di Hadoop. Kemudian, Apache Hive mengatur data ke dalam array untuk file Hadoop Distributed File System (HDFS) untuk menjalankan pekerjaan di cluster untuk menghasilkan respons.

Tabel Apache Hive mirip dengan database relasional, dan unit data diatur dari unit yang paling signifikan hingga yang paling terperinci. Basis data adalah larik yang terdiri dari partisi, yang dapat dipecah lagi menjadi “ember”.

Data dapat diakses melalui HiveQL. Dalam setiap database, data diberi nomor, dan setiap tabel sesuai dengan direktori HDFS.

Berbagai antarmuka tersedia dalam arsitektur Apache Hive, seperti antarmuka web, CLI, atau klien eksternal.

Memang, server “Apache Hive Thrift” memungkinkan klien jarak jauh untuk mengirimkan perintah dan permintaan ke Apache Hive menggunakan berbagai bahasa pemrograman. Direktori pusat Apache Hive adalah “metastore” yang berisi semua informasi.

Mesin yang membuat Hive bekerja disebut “pengemudi”. Itu menggabungkan kompiler dan pengoptimal untuk menentukan rencana eksekusi yang optimal.

Terakhir, keamanan disediakan oleh Hadoop. Oleh karena itu, bergantung pada Kerberos untuk autentikasi timbal balik antara klien dan server. Izin untuk file yang baru dibuat di Apache Hive ditentukan oleh HDFS, memungkinkan otorisasi pengguna, grup, atau lainnya.

Fitur Sarang

  • Mendukung mesin komputasi Hadoop dan Spark
  • Menggunakan HDFS dan berfungsi sebagai gudang data.
  • Menggunakan MapReduce dan mendukung ETL
  • Karena HDFS, ia memiliki toleransi kesalahan yang mirip dengan Hadoop
  10 Situs Terbaik untuk Belajar Bahasa Baru

Sarang Apache: Manfaat

Apache Hive adalah solusi ideal untuk kueri dan analisis data. Itu memungkinkan untuk memperoleh wawasan kualitatif, memberikan keunggulan kompetitif dan memfasilitasi daya tanggap terhadap permintaan pasar.

Di antara keunggulan utama Apache Hive, kami dapat menyebutkan kemudahan penggunaan yang dikaitkan dengan bahasa “ramah-SQL”. Selain itu, ini mempercepat penyisipan data awal karena data tidak perlu dibaca atau diberi nomor dari disk dalam format basis data internal.

Mengetahui bahwa data disimpan dalam HDFS, penyimpanan dataset besar hingga ratusan petabyte data di Apache Hive dimungkinkan. Solusi ini jauh lebih terukur daripada database tradisional. Mengetahui bahwa ini adalah layanan cloud, Apache Hive memungkinkan pengguna untuk meluncurkan server virtual dengan cepat berdasarkan fluktuasi beban kerja (yaitu, tugas).

Keamanan juga merupakan aspek di mana Hive bekerja lebih baik, dengan kemampuannya untuk mereplikasi beban kerja kritis pemulihan jika terjadi masalah. Terakhir, kapasitas kerjanya tak tertandingi karena dapat melakukan hingga 100.000 permintaan per jam.

Apache Impala

Apache Impala adalah mesin kueri SQL paralel masif untuk eksekusi interaktif kueri SQL pada data yang disimpan di Apache Hadoop, ditulis dalam C++ dan didistribusikan di bawah lisensi Apache 2.0.

Impala juga disebut mesin MPP (Massively Parallel Processing), DBMS terdistribusi, dan bahkan database tumpukan SQL-on-Hadoop.

Impala beroperasi dalam mode terdistribusi, di mana instance proses berjalan pada node cluster yang berbeda, menerima, menjadwalkan, dan mengoordinasikan permintaan klien. Dalam hal ini, eksekusi fragmen kueri SQL secara paralel dimungkinkan.

Klien adalah pengguna dan aplikasi yang mengirimkan kueri SQL terhadap data yang disimpan di Apache Hadoop (HBase dan HDFS) atau Amazon S3. Interaksi dengan Impala terjadi melalui antarmuka web HUE (Hadoop User Experience), ODBC, JDBC, dan shell baris perintah Impala Shell.

Impala bergantung secara infrastruktur pada alat SQL-on-Hadoop populer lainnya, Apache Hive, menggunakan penyimpanan metadatanya. Secara khusus, Hive Metastore memberi tahu Impala tentang ketersediaan dan struktur database.

Saat membuat, memodifikasi, dan menghapus objek skema atau memuat data ke dalam tabel melalui pernyataan SQL, perubahan metadata terkait secara otomatis disebarkan ke semua node Impala menggunakan layanan direktori khusus.

Komponen utama Impala adalah executable berikut:

  • Daemon Impalad atau Impala adalah layanan sistem yang menjadwalkan dan mengeksekusi kueri pada data HDFS, HBase, dan Amazon S3. Satu proses impalad berjalan pada setiap node cluster.
  • Statestore adalah layanan penamaan yang melacak lokasi dan status semua instance impalad di cluster. Satu instance dari layanan sistem ini berjalan di setiap node dan server utama (Name Node).
  • Katalog adalah layanan koordinasi metadata yang menyebarkan perubahan dari pernyataan DDL dan DML Impala ke semua node Impala yang terpengaruh sehingga tabel baru atau data yang baru dimuat segera terlihat oleh node mana pun di kluster. Direkomendasikan agar satu instance Catalog dijalankan pada host cluster yang sama dengan daemon Statestored.
  Cara Membagi Layar di iPhone

Bagaimana cara kerja Apache Impala

Impala, seperti Apache Hive, menggunakan bahasa kueri deklaratif serupa, Hive Query Language (HiveQL), yang merupakan bagian dari SQL92, bukan SQL.

Eksekusi sebenarnya dari permintaan di Impala adalah sebagai berikut:

Aplikasi klien mengirimkan kueri SQL dengan menghubungkan ke impalad apa pun melalui antarmuka driver ODBC atau JDBC standar. Impalad yang terhubung menjadi koordinator permintaan saat ini.

Kueri SQL dianalisis untuk menentukan tugas untuk instans impalad di kluster; kemudian, rencana eksekusi kueri yang optimal dibangun.

Impalad secara langsung mengakses HDFS dan HBase menggunakan instans layanan sistem lokal untuk menyediakan data. Tidak seperti Apache Hive, interaksi langsung semacam itu secara signifikan menghemat waktu eksekusi kueri, karena hasil antara tidak disimpan.

Sebagai tanggapan, setiap daemon mengembalikan data ke impalad koordinasi, mengirimkan hasilnya kembali ke klien.

Fitur Impala

  • Dukungan untuk pemrosesan dalam memori secara real-time
  • ramah SQL
  • Mendukung sistem penyimpanan seperti HDFS, Apache HBase, dan Amazon S3
  • Mendukung integrasi dengan alat BI seperti Pentaho dan Tableau
  • Menggunakan sintaks HiveQL

Apache Impala: Manfaat

Impala menghindari kemungkinan overhead startup karena semua proses daemon sistem dimulai langsung saat boot. Ini secara signifikan menghemat waktu eksekusi kueri. Peningkatan tambahan dalam kecepatan Impala adalah karena alat SQL untuk Hadoop ini, tidak seperti Hive, tidak menyimpan hasil perantara dan mengakses HDFS atau HBase secara langsung.

Selain itu, Impala menghasilkan kode program saat runtime dan bukan saat kompilasi, seperti yang dilakukan Hive. Namun, efek samping dari performa kecepatan tinggi Impala adalah berkurangnya keandalan.

Secara khusus, jika simpul data mati selama eksekusi kueri SQL, instans Impala akan dimulai ulang, dan Hive akan terus menjaga koneksi ke sumber data, memberikan toleransi kesalahan.

Manfaat lain dari Impala termasuk dukungan bawaan untuk protokol otentikasi jaringan aman Kerberos, prioritas, dan kemampuan untuk mengelola antrean permintaan dan dukungan untuk format Big Data populer seperti LZO, Avro, RCFile, Parquet, dan Sequence.

Hive Vs Impala: Kesamaan

Hive dan Impala didistribusikan secara bebas di bawah lisensi Apache Software Foundation dan mengacu pada alat SQL untuk bekerja dengan data yang disimpan di cluster Hadoop. Selain itu, mereka juga menggunakan sistem file terdistribusi HDFS.

Impala dan Hive mengimplementasikan tugas yang berbeda dengan fokus umum pada pemrosesan SQL dari data besar yang disimpan di kluster Apache Hadoop. Impala menyediakan antarmuka seperti SQL, memungkinkan Anda membaca dan menulis tabel Hive, sehingga memungkinkan pertukaran data dengan mudah.

Pada saat yang sama, Impala membuat operasi SQL pada Hadoop cukup cepat dan efisien, memungkinkan penggunaan DBMS ini dalam proyek penelitian analitik Big Data. Jika memungkinkan, Impala bekerja dengan infrastruktur Apache Hive yang sudah ada yang telah digunakan untuk menjalankan kueri kumpulan SQL yang berjalan lama.

  7 Alat untuk Membuat Bagan Perbandingan yang Menarik

Juga, Impala menyimpan definisi tabelnya di metastore, database MySQL atau PostgreSQL tradisional, yaitu, di tempat yang sama di mana Hive menyimpan data serupa. Ini memungkinkan Impala untuk mengakses tabel Hive selama semua kolom menggunakan tipe data, format file, dan codec kompresi yang didukung Impala.

Hive Vs Impala: Perbedaan

Bahasa pemrograman

Hive ditulis dalam Java, sedangkan Impala ditulis dalam C++. Namun, Impala juga menggunakan beberapa UDF Hive berbasis Java.

Kasus penggunaan

Insinyur Data menggunakan Hive dalam proses ETL (Extract, Transform, Load), misalnya, untuk pekerjaan batch yang berjalan lama pada kumpulan data besar, misalnya, dalam agregator perjalanan dan sistem informasi bandara. Pada gilirannya, Impala ditujukan terutama untuk analis dan ilmuwan data dan terutama digunakan dalam tugas-tugas seperti intelijen bisnis.

Pertunjukan

Impala mengeksekusi kueri SQL secara real-time, sedangkan Hive dicirikan oleh kecepatan pemrosesan data yang rendah. Dengan kueri SQL sederhana, Impala dapat berjalan 6-69 kali lebih cepat daripada Hive. Namun, Hive menangani kueri kompleks dengan lebih baik.

Latensi/throughput

Throughput Hive secara signifikan lebih tinggi daripada Impala. Fitur LLAP (Live Long and Process), yang memungkinkan caching kueri dalam memori, memberi Hive kinerja tingkat rendah yang baik.

LLAP mencakup layanan sistem jangka panjang (daemon), yang memungkinkan Anda berinteraksi langsung dengan node data HDFS dan mengganti struktur kueri DAG yang terintegrasi erat (Grafik asiklik terarah) – model grafik yang aktif digunakan dalam komputasi Big Data.

Toleransi kesalahan

Hive adalah sistem toleran kesalahan yang mempertahankan semua hasil antara. Ini juga secara positif memengaruhi skalabilitas tetapi mengarah pada penurunan kecepatan pemrosesan data. Pada gilirannya, Impala tidak dapat disebut sebagai platform yang toleran terhadap kesalahan karena lebih terikat pada memori.

Konversi kode

Hive menghasilkan ekspresi kueri pada waktu kompilasi, sementara Impala menghasilkannya pada waktu proses. Hive ditandai dengan masalah “mulai dingin” saat pertama kali aplikasi diluncurkan; kueri dikonversi secara perlahan karena kebutuhan untuk membuat koneksi ke sumber data.

Impala tidak memiliki overhead startup semacam ini. Layanan sistem yang diperlukan (daemon) untuk memproses kueri SQL dimulai saat boot, yang mempercepat pekerjaan.

Dukungan penyimpanan

Impala mendukung format LZO, Avro, dan Parquet, sementara Hive bekerja dengan Teks Biasa dan ORC. Namun, keduanya mendukung format RCFIle dan Sequence.

Apache HiveApache ImpalaLanguage JavaC++ Use CasesData EngineeringAnalysis and analyticsPerformanceHigh for simple queryLatensi relatif rendahLebih banyak latensi karena cachingLebih sedikit laten Toleransi KesalahanLebih toleran karena MapReduceKurang toleran karena MPPConversiLambat karena cold startKonversi lebih cepatDukungan PenyimpananTeks Biasa dan ORCLZO, Avro, Parquet

Kata Akhir

Hive dan Impala tidak bersaing tetapi saling melengkapi secara efektif. Meskipun ada perbedaan yang signifikan antara keduanya, ada juga banyak kesamaan dan memilih satu dari yang lain tergantung pada data dan persyaratan tertentu dari proyek tersebut.

Anda juga dapat menjelajahi perbandingan head-to-head antara Hadoop dan Spark.

.