Seção vs Impala

Diferença Entre o Ramo vs Impala

Hive é um armazém de dados de projetos de software construído em cima de APACHE HADOOP desenvolvido por Jeff equipe no Facebook com uma versão estável atual do 2.3.0 lançado. É utilizado para resumir grandes dados e facilita a consulta e a análise. Apache Hive é um padrão eficaz para SQL-in Hadoop. Impala é um motor de consulta SQL de processamento paralelo que funciona no Apache Hadoop e usa para processar os dados que armazenam no HBase (banco de dados Hadoop) e no Hadoop Distributed File System. Impala é um produto de código aberto para processamento paralelo (MPP) SQL query engine for data stored in a local system cluster running on Apache Hadoop. Apache Hive e Impala são partes chave do sistema Hadoop.vamos estudar tanto a colmeia como o Impala em pormenor.:

SEÇÃO

• o Apache Hive ajuda a analisar o enorme conjunto de dados armazenados no Hadoop file system (HDFS) e outros compatíveis com sistemas de arquivos.Hive QL-For querying data stored in Hadoop Cluster.
• explora a escalabilidade de Hadoop pela tradução.a colmeia não é uma base de dados completa.
• Ele não fornece atualizações de nível de registro.
• Hadoop é um sistema orientado para lote.as consultas das colmeias têm alta latência devido ao MapReduce.a colmeia não apresenta características próximas do OLAP.mais adequado para aplicações em Data Warehouse.
• Query execution via MapReduce.
• a linguagem de consulta pode ser usada com funções escalares personalizadas (UDF’s), agregações (UDAF’s), e funções de tabela (UDTF’s).
• Hive também fornece indexação para acelerar, tipo de índice incluindo compactação e índice de bitmap a partir de 0.10, mais tipos de índice são planejados.os tipos de armazenamento suportados pela colmeia são RCfile, HBase, ORC e Plain text.consultas tipo SQL (Colmeia QL), que são implicitamente convertidas em MapReduce ou Tez, ou Spark jobs.
• Por padrão, Colmeia armazena metadados em uma base de dados embutida do Apache Derby.

IMPALA

• Impala é um motor de consulta que funciona no Hadoop. A distribuição pública de testes beta foi anunciada em outubro de 2012 e tornou-se geralmente disponível em maio de 2013.
• suporta HDFS Apache HBase storage e Amazon S3.
• lê os formatos de ficheiros Hadoop, incluindo text, Parquet, Avro, RCFile, LZO e Sequence file.
• suporta a segurança Hadoop (autenticação Kerberos).
• usa metadados, controlador ODBC e sintaxe SQL do Apache Hive.
• Ele suporta vários codecs de compressão:

(a) mal-humorado (Recomendado para seu efetivo equilíbrio entre taxa de compactação e velocidade de descompressão),

(b), Gzip (Recomendado quando atingindo o mais alto nível de compressão),

(c) Deflate (não há suporte para arquivos de texto), Bzip2, LZO (para arquivos de texto apenas);

• Permite-lhe pesquisar em estruturas aninhadas, incluindo mapas, estruturas e arrays.
• permite consultas simultâneas multi-usuário e também permite o controle de admissão com base na priorização e fila de consultas.

comparações cabeça a cabeça entre colmeia e Impala (infografias)

abaixo está a principal comparação entre colmeia e Impala.:

Chave Diferença Entre o Ramo e a Impala

as diferenças entre O Ramo e a Impala são explicados nos pontos a seguir apresentados:

• Seção é desenvolvido por Jeff, da equipe do Facebook, mas a Impala é desenvolvido pela Apache Software Foundation.
• Hive suporta o formato de arquivo do formato colunar de linha otimizado (ORC) com compressão Zlib, mas Impala suporta o formato Parquet com compressão rápida.
• Hive é escrito em Java, mas o Impala é escrito em C++.a velocidade de processamento da consulta na colmeia é lenta, mas Impala é 6-69 vezes mais rápida que a colmeia.a latência da colmeia é alta, mas a latência da Impala é baixa.
• Hive suporta armazenamento de arquivos RC e ORC, mas o armazenamento Impala suporta é Hadoop e Apache HBase.
• Hive gera expressão de consulta no tempo de compilação, mas na geração de código Impala para” loops grandes ” acontece durante o período de execução.a colmeia não suporta processamento paralelo, mas a Impala suporta processamento paralelo.A Colmeia suporta o MapReduce, mas o Impala não suporta o MapReduce.
• na colmeia, não há nenhum recurso de segurança, mas o Impala suporta autenticação Kerberos.
• em uma atualização de qualquer projeto onde a compatibilidade e velocidade ambos são importantes Colmeia é uma escolha ideal, mas para um novo projeto, Impala é a escolha ideal.a colmeia é tolerante a falhas, mas a Impala não suporta a tolerância a falhas.A Colmeia suporta tipos complexos, mas o Impala não suporta tipos complexos.o Hive é um Hadoop MapReduce baseado em lote, mas o Impala é uma base de dados MPP.
• Hive não suporta computação interativa, mas Impala suporta computação interativa.
• Hive query has a problem of “cold start” but in Impala daemon process are started at boot time itself.o Gestor de recursos da colmeia é o fio (mais um Negociador de recursos), mas no Gestor de recursos do Impala é o fio nativo.as distribuições de colmeias são todas distribuição Hadoop, Hortonworks (tez, LLAP), mas na distribuição Impala são Cloudera MapR (*Amazon EMR).a audiência da colmeia é de engenheiros de dados, mas na audiência do Impala são analistas de dados/cientistas de dados.o rendimento das colmeias é elevado, mas no Impala é baixo.

Hive and Impala Comparison Table

the primary comparison between Hive and Impala are discussed below.

Nº de Série.	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.	em Parquet formatith Avro LZO arquivo de Seqüência.
	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/Cientistas de Dados
	taxa de transferência	Alta taxa de transferência	Baixa taxa de transferência

Conclusão

neste artigo, procuramos mostrar que o que são duas tecnologias, nomeadamente Ramo vs Impala são e também a diferença básica entre essas tecnologias. Em termos práticos, podemos dizer que a Hive e a Impala não são os concorrentes que ambos pertencem à mesma fundação que é conhecida como MapReduce para a execução das consultas, o uso de ambos pode criar a diferença. De acordo com a nossa necessidade podemos usá-lo juntos ou o melhor de acordo com a compatibilidade, necessidade e desempenho. Hive query language é Hive QL, que é muito versátil e linguagem universal, enquanto Impala é intensiva em memória e não funciona bem para o processamento de operações de dados pesados exemplo juntar consultas. Se em seu projeto de trabalho está relacionado com o processamento em lote para uma grande quantidade de dados, o Ramo de melhor nesse caso, e se o seu trabalho está relacionado com o processo em tempo real de uma consulta ad-hoc em dados, em seguida, a Impala vai ser melhor neste caso.este tem sido um guia para a colmeia vs Impala. Aqui temos discutido Colmeia vs Impala head to head comparison, key differences, along with infographics and comparison table. Você também pode olhar para os artigos a seguir para saber mais

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