Colmena vs Impala

Diferencia entre Hive vs Impala

Hive es un proyecto de software de almacén de datos construido sobre APACHE HADOOP desarrollado por el equipo de Jeff en Facebook con una versión estable actual de 2.3.0 lanzada. Se utiliza para resumir Big data y facilita la consulta y el análisis. Apache Hive es un estándar eficaz para SQL-in Hadoop. Impala es un motor de consultas SQL de procesamiento paralelo que se ejecuta en Apache Hadoop y se usa para procesar los datos que se almacenan en HBase (Base de datos Hadoop) y el Sistema de Archivos Distribuido Hadoop. Impala es un motor de consultas SQL de procesamiento paralelo (MPP) de código abierto para datos almacenados en un clúster de sistema local que se ejecuta en Apache Hadoop. Apache Hive e Impala son partes clave del sistema Hadoop.

Así que vamos a estudiar tanto la Colmena como el Impala en detalle:

HIVE

• Apache Hive ayuda a analizar el enorme conjunto de datos almacenado en el sistema de archivos Hadoop (HDFS) y otros sistemas de archivos compatibles.
• Hive QL: Para consultar datos almacenados en el clúster de Hadoop.
• Aprovecha la escalabilidad de Hadoop por traducción.
• Hive NO es una base de datos completa.
• No proporciona actualizaciones a nivel de registro.
• Hadoop es un sistema Orientado a Lotes.
• Las consultas de colmena tienen una alta latencia gracias a MapReduce.
• Hive no proporciona características cercanas a OLAP.
• Es el más adecuado para Aplicaciones de Almacenamiento de Datos.
• Ejecución de consultas a través de MapReduce.
• el lenguaje de consulta se puede usar con funciones escalares personalizadas (UDF), agregaciones (UDAF) y funciones de tabla (UDTF).
• Hive también proporciona Indexación para acelerar, tipo de índice que incluye compactación e índice de mapa de bits a partir de 0.10, se planifican más tipos de índice.
• Los tipos de almacenamiento compatibles con Hive son RCfile, HBase, ORC y texto sin formato.
• Consultas tipo SQL (Hive QL), que se convierten implícitamente en trabajos MapReduce, Tez o Spark.
• De forma predeterminada, Hive almacena metadatos en una base de datos Apache Derby incrustada.

IMPALA

• Impala es un motor de consultas que se ejecuta en Hadoop. La distribución pública de pruebas beta fue anunciada en octubre de 2012 y estuvo disponible en mayo de 2013.
• Es compatible con el almacenamiento HDFS Apache HBase y Amazon S3.
• Lee formatos de archivo Hadoop, incluidos texto, Parquet, Avro, RCFile, LZO y Archivo de secuencia.
• Es compatible con la seguridad Hadoop (autenticación Kerberos).
• Utiliza metadatos, controlador ODBC y sintaxis SQL de Apache Hive.
• Admite múltiples códecs de compresión:

(a) Snappy (Recomendado por su equilibrio efectivo entre la relación de compresión y la velocidad de descompresión),

(b) Gzip (Recomendado cuando se alcanza el nivel más alto de compresión),

(c) Deflate (no compatible con archivos de texto), Bzip2, LZO (solo para archivos de texto);

• Le permite realizar consultas sobre estructuras anidadas, incluidos mapas, estructuras y matrices.
• Permite consultas simultáneas multiusuario y también permite el control de admisión sobre la base de la priorización y la cola de consultas.

Comparaciones Cara a cara entre Colmena e Impala (Infografías)

A continuación se muestra la Comparación de los 20 mejores entre Colmena e Impala:

Diferencia clave entre Colmena e Impala

Las diferencias entre Colmena e Impala se explican en los puntos que se presentan a continuación:

• el equipo de Facebook but Impala está desarrollado por Apache Software Foundation.
• Hive admite el formato de archivo de formato de columnas de fila optimizadas (ORC) con compresión Zlib, pero Impala admite el formato de parquet con compresión rápida.
• Hive está escrito en Java, pero Impala está escrito en C++.
• La velocidad de procesamiento de consultas en Hive es lenta, pero Impala es 6-69 veces más rápida que Hive.
• En la colmena, la latencia es alta, pero en el Impala es baja.
• Hive admite el almacenamiento de archivos RC y ORC, pero el almacenamiento Impala admite Hadoop y Apache HBase.
• Hive genera una expresión de consulta en tiempo de compilación, pero en Impala la generación de código para» bucles grandes » ocurre durante el tiempo de ejecución.
• Hive no admite el procesamiento en paralelo, pero Impala admite el procesamiento en paralelo.
• Hive es compatible con MapReduce, pero Impala no es compatible con MapReduce.
• En Hive, no hay ninguna función de seguridad, pero Impala admite la autenticación Kerberos.
• En una actualización de cualquier proyecto donde la compatibilidad y la velocidad son importantes, Hive es una opción ideal, pero para un nuevo proyecto, Impala es la opción ideal.
• Hive es tolerante a fallos, pero Impala no admite tolerancia a fallos.
• Hive admite tipos complejos, pero Impala no admite tipos complejos.
• Hive es Hadoop MapReduce basado en lotes, pero Impala es una base de datos MPP.
• Hive no admite computación interactiva, pero Impala admite computación interactiva.
• La consulta de colmena tiene un problema de «arranque en frío», pero en Impala los procesos de demonio se inician en el momento del arranque.
• El administrador de recursos de Colmena es YARN (Otro Negociador de Recursos Más), pero en Impala el administrador de recursos es nativo * YARN.
• Las distribuciones de colmenas son todas Hadoop distribution, Hortonworks (Tez, LLAP), pero en Impala distribution son Cloudera MapR (*Amazon EMR).
• La audiencia de la Colmena son Ingenieros de Datos, pero en la audiencia de Impala son Analistas de Datos / Científicos de datos.
• El rendimiento de la colmena es alto, pero en Impala es bajo.

Tabla de comparación de Colmena e Impala

La comparación principal entre Colmena e Impala se analiza a continuación.

Serial No.	Basis For Comparison	Hive	Impala
	Developed By	Facebook	Apache Software Foundation
	File Format	Sequence file. Text File. Optimized row columnar (ORC) format with Zlib compression. RC file format.	Parquet formatith Avro LZO archivo de Secuencia.
	Language	Written in JAVA	Written in C++
	Processing Speed	Hive is Slow	Impala is Fast
	Latency	High	Low
	Storage Support	RC file, ORC	Hadoop, Apache HBase
	Code Conversion	Generates query expression at compile time	Code generation happens at runtime.
	Supports Parallel Processing	No	Yes
	MapReduce Support	Yes	No
	Hadoop Security	No	Supports Kerberos Authentication.
	Usage	Ideal for project up-gradation	Ideal for starting New Project.
	Fault-Tolerant	Hive is Fault Tolerant.	Does not Supports Fault tolerance.
	Complex Types	Hive supports complex types.	Impala does not support complex types.
	Database Type	Hive is a batch-based Hadoop MapReduce.	It is MPP database
	Interactive Computing	Does not support Interactive computing.	Supports Interactive Computing.
	Execution	Hive query has a problem with «Cold Start»	Impala process always starts at the Boot-time of Daemons.
	Resource Management	YARN	Native *YARN
	Distributions	HIVE – all Hadoop Distributions, Hortonworks (Tez, LLAP)	Cloudera MapR, (*Amazon EMR)
	Audience	Data Engineers	Data Analista/Datos Científicos
	Rendimiento	Alto Rendimiento	Bajo Rendimiento

Conclusión

En este artículo, hemos tratado de mostrar que lo que son dos tecnologías a saber, la Colmena vs Impala y también la diferencia básica entre estas tecnologías. En términos prácticos, podemos decir que Hive e Impala no son los competidores, ambos pertenecen a la misma base que se conoce como MapReduce para ejecutar las consultas, el uso de ambos puede crear la diferencia. De acuerdo con nuestras necesidades, podemos usarlo juntos o lo mejor de acuerdo con la compatibilidad, la necesidad y el rendimiento. El lenguaje de consultas Hive es Hive QL, que es un lenguaje muy versátil y universal, mientras que Impala consume mucha memoria y no funciona bien para procesar operaciones de datos pesadas, por ejemplo, consultas de unión. Si en su proyecto el trabajo está relacionado con el procesamiento por lotes de una gran cantidad de datos, la Colmena mejorará en ese caso y si su trabajo está relacionado con el proceso en tiempo real de una consulta ad hoc sobre datos, Impala será mejor en ese caso.

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Esta ha sido una guía para Hive vs Impala. Aquí hemos discutido la comparación cabeza a cabeza de Colmena vs Impala, las diferencias clave, junto con las infografías y la tabla de comparación. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:

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2. Hive VS HUE – Las 6 mejores comparaciones útiles para aprender
3. Apache Pig vs Apache Hive – Las 12 principales Diferencias útiles
4. Hadoop vs Hive – Descubra Las Mejores Diferencias
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