Разлика между кошера и HUE
Големите данни в прости думи е комбинация от структурирани и неструктурирани бизнес данни. Big Data се занимава с актуални ежедневни транзакционни данни на бизнеса, които са много сложни по своята същност. Big Data е наречен един от най-добрите инструменти за изкуствен интелект около глобалния пазар от самото му създаване. Въпреки това, Big Data има свои собствени ограничения по отношение на съхранение, размер, анализ, търсене, споделяне и представяне на данни на бизнес потребителите.
Традиционният корпоративен подход, който се състои от сървър, база данни и потребител, стартира от крайните потребители. Но сървърът на базата данни имаше тясно място за обработка на огромни парчета данни, под един процесор. За да преодолее това ограничение, Google въведе алгоритъм за намаляване на картата, който може да обработва данните сред набор от разпределени системи. Този алгоритъм и Big Data по-късно бяха трансформирани в Java Open Framework, наречена Hadoop от Doug Cutting и неговия екип. Hadoop се разпространява от множество доставчици по целия свят, в зависимост от техните бизнес нужди. Тази статия възнамерява да хвърли малко светлина върху технологиите за големи данни, а именно Hive и Hue.
Повечето операции в екосистемата Hadoop се изпълняват чрез интерфейс на командния ред, но няма потребителски интерфейс, проектиран по време на първоначалните версии на Hadoop. Hue е уеб потребителски интерфейс, който изпълнява някои от често срещаните дейности с екосистемата Hadoop или базирани на Hadoop рамки. Hue беше лансиран и разработен от Hadoop с отворен код, наречен Cloudera.
Hive е лансиран от Facebook, по време на началните етапи на развитие, а по-късно е поет от Apache Software Foundation. Този проект на Apache на Hive го е вградил в екосистемата Hadoop. Hive е проектиран да взаимодейства с данни, съхранявани в HDFS (файлова система за разпространение Hadoop). Hive е подобен на SQL като език на заявките. По същество Hive се използва за търсене и извличане на данни от HDFS. Този вид запитващ език, използващ Hive, е известен като HiveQL или HQL.
Сравнение между главата на Hive срещу Hue (Инфографика)
По-долу е топ 6 сравнението между кошер срещу HUE
Ключови разлики между Hive vs Hue
- Hue е уеб потребителски интерфейс, който предоставя редица услуги в рамките на Cloudera, базирана на Hadoop. Някои от основните функции включват HDFS файлов браузър, Pig редактор, Hive editor, Job browser, Hadoop черупка, разрешения за администратор на потребител, редактор на Impala, уеб интерфейс Ozzie и Hadoop API Access. Но Hive е аналитичен SQL език за заявки, който може да пита или манипулира данните, съхранявани в база данни. Някои от основните характеристики на Hive включват алгоритъм за намаляване на картата, OLAP (онлайн аналитична обработка), създаване на схеми на бази данни, извършване на DML и DDL операции като CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP операции на HDFS.
- Hue предоставя уеб потребителски интерфейс, заедно с пътя към файла, за да разглеждате HDFS. Това оформление на уеб интерфейса помага на потребителите да преглеждат файловете, подобно на обикновения потребител на Windows, намиращ файловете си на своята машина. Тази допълнителна функция в Hue също помага на потребителите ръчно да качват или преместват файлове в различни директории през уеб интерфейса. Файловете, съхранявани на HDFS, могат да бъдат достъпни чрез опция за браузър на файлове в Hue. Hue може да бъде удобен инструмент за потребители, които не предпочитат интерфейса на командния ред UNIX. Но Hive се използва за създаване на схеми, бази данни за заявка на базата данни. Отчетите за DML и DDL в Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) помагат на потребителите да анализират данните, съхранявани на HDFS, според бизнес изискванията. Hive може ръчно да обработва и качва данните от текстови файлове в таблици. Но не може да премества файловете в различни директории.
- Hue предоставя потребителски интерфейс за проследяване на състоянието на работата на картата, намаляване на работните места. Тези задания могат да се разглеждат чрез опцията за браузър за задачи в уеб интерфейса. Състоянието на работа по оттенък е представено под формата на цветно кодиране (червено, зелено, жълто и черно). Зелено Успешно завършени задачи, Жълто - Текущи текущи задания, Червено - неуспешни задания и Черно - Работи, изоставени от потребителя ръчно. Но, Hive, от друга страна, използва алгоритъм за намаляване на картата, за да обработва данните, съхранявани на HDFS. Кошера може да се управлява или с помощта на интерфейс на командния ред или уеб редактори като Hue. Обикновено кошерът се използва за анализ на сложни неструктурирани данни. Този тип аналитични операции, извършвани с помощта на Hive, са планирани като Map Reduction работни места в екосистемата Hadoop.
- Hue предоставя уеб потребителски интерфейс на езици за програмиране като Hive, който може да бъде удобен инструмент за потребителите, за да избегнат грешки в синтаксиса, докато изпълняват заявки. Hue също връща набора от резултати и се регистрира след успешното изпълнение на заявката. Hue също така предоставя на потребителите да анализират данните под формата на диаграми (пай и барове). До редактора на кошера можете да получите достъп чрез опцията редактор на заявки в Hue. Но, Hive без оттенък не може да бъде достъпен през уеб редактор. Визуализациите не могат да бъдат създадени с помощта на Hive. Hive показва само резултата, зададен на нивото на командния ред.
- Hue позволява на потребителите да създават и конфигурират разрешения за файлове на HDFS. Разрешенията за файловете и ролите на потребителите могат да бъдат достъпни чрез опция за сигурност, посочена в браузъра. Hue предоставя на потребителите да проследяват работните процеси на Ozzie, за да обработят заданията, насрочени в браузъра за работа. Hue също така позволява на потребителите да разглеждат и да получават достъп до таблици и бази данни чрез мениджъра на метастора и редактори на бази данни. Но Hive си е осигурил с Kerberos 2.0 автентификация заедно с Hadoop Cluster. Работните процеси, планирани с помощта на Ozzie, не могат да бъдат проследени с помощта на Hive. Всички данни, съхранявани под формата на схеми и бази данни, също могат да бъдат преглеждани с помощта на HiveQL или Hive.
Таблица за сравняване на кошер срещу Hue
Следва таблицата за сравнение между кошер и оттенък, както следва
| Основа за сравнение |
HIVE |
HUE |
| Изобретател / изобретение | Hive беше лансиран от Apache Software Foundation. | Hue беше лансиран от Cloudera. |
| Обхват / значение | Hive или HiveQL е език за аналитични заявки, използван за обработка и извличане на данни от склад на данни. | Hue е уеб интерфейс, който улеснява потребителите да взаимодействат с екосистемата Hadoop. |
| Инсталиране / конфигурация | Hive може да бъде инсталиран или конфигуриран с помощта на интерфейс на командния ред на Hadoop Ecosystem. | Hue може да бъде инсталиран или конфигуриран само с помощта на уеб браузър. |
| Функционалност | Hive използва алгоритъм за намаляване на карти за обработка и анализ на данните. | Hue предоставя редактор на уеб интерфейса за достъп до Hive и други езици за програмиране. |
| изпълнение | Hive се осъществява и се осъществява достъп чрез интерфейс на командния ред или уеб интерфейс. | Hue се реализира в уеб браузър за достъп до множество програми, инсталирани на Cloudera. |
| Зависимост | Кошера може да бъде вграден в множество Hadoop рамки. | Hue е достъпен само на основата на Cloudera Hadoop Framework. |
Заключение - Hive vs Hue
В заключение, ние покрихме въвеждането, ключовите разлики и няколко сравнения на технологиите за големи данни Hive & Hue. Също така видяхме някои от приликите в Hive, които присъстват и в езика на SQL заявки. Hue е едно потребителско потребителско потребителско приложение с едно обслужване, което разполага с всички услуги в екосистемата за големи данни на Hadoop. И Hive, и Hue могат да бъдат използвани и конфигурирани в Hadoop базирани рамки в зависимост от изискванията на крайния потребител. Има много информация, достъпна в интернет, заедно с предварително конфигурирани Hadoop виртуални машини, за да получите кратка представа за реализацията на Hive & Hue. И Hive, и Hue играят ключова роля в съвременната анализа на големите данни.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Hive vs Hue, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Apache Pig vs Apache Hive - Топ 12 полезни разлики
- Hadoop срещу кошера - открийте най-добрите разлики
- Топ 12 Сравнение на Apache Hive с Apache HBase (Инфографика)