Hive和Spark凭借在处理大规模数据方面的优势取得了巨大的成功，换句话说，它们都在做大数据分析。本文着重介绍这两款产品的发展历史和各种特点，并通过比较它们的能力来说明这两款产品能够解决的各种复杂的数据处理问题。什么是蜂巢？Hive是一个开源的分布式数据仓库数据库，运行在Hadoop分布式文件系统上，用于查询和分析大数据。数据以表的形式存储（就像关系数据库管理系统一样）。可以使用称为HiveQL的SQL接口执行数据操作。Hive在Hadoop之上引入了SQL功能，使其成为可水平扩展的数据库，是DWH环境的绝佳选择。Hive发展历史Hive（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从GB级增长到TB级。当时，Facebook使用Python将数据加载到RDBMS数据库中。由于RDBMS数据库只能垂直扩展，因此它们很快就会面临性能和可扩展性问题。他们需要一个可以水平扩展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，Hive就建立在Hadoop之上。Hive类似于RDBMS数据库，但它不是一个完整的RDBMS。为什么选择蜂巢？选择Hive的核心原因是它是一个运行在Hadoop上的SQL接口。此外，它还降低了MapReduce框架的复杂性。Hive帮助企业对HDFS进行大规模的数据分析，使其成为可水平扩展的数据库。它的SQL接口HiveQL使具有RDBMS背景的开发人员能够构建和开发高性能、可扩展的数据仓库类型框架。Hive特性和功能Hive具有企业级特性和功能，可以帮助企业构建高效的高端数据仓库解决方案。其中一些功能包括：Hive使用Hadoop作为存储引擎并且仅在HDF上运行。专为数据仓库操作而构建，不适用于OLTP或OLAP。作为SQL引擎，HiveQL可以帮助为数据仓库类型的操作构建复杂的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体系结构Hive体系结构非常简单。它有一个Hive接口，使用HDFS跨多个服务器存储数据，进行分布式数据处理。HiveforDataWarehousingSystemsHive是专为数据仓库操作而构建的数据库，尤其是那些处理TB或GB数据的数据库。与RDBMS类似但不完全相同的数据库。如前所述，它是一个可水平扩展的数据库，并利用Hadoop的强大功能使其成为一个快速执行的大规模数据库。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ANSISQL标准，Hive可以与HBase、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、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不适合OLTP或OLAP操作。ApacheHiveVSSpark：不同的目的，同样的成功什么是Spark？Spark是一个分布式大数据框架，可以帮助提取和处理大量RDD格式的数据以供分析。简而言之，它不是数据库，而是一个框架，可以使用RDD（弹性分布式数据）方法从Hive、Hadoop和HBase等数据存储访问外部分布式数据集。因为Spark在内存中进行复杂的分析，所以运行速度非常快。什么是星火流？SparkStreaming是Spark的扩展，可以实时流式传输来自Web源的实时数据以创建各种分析。虽然还有其他工具如Kafka和Flume可以做到这一点，但Spark成为执行真正复杂数据分析的一个很好的选择是必要的。Spark有自己的SQL引擎，在与Kafka和Flume集成时可以很好地工作。Spark发展历史Spark被提议作为MapReduce的替代品，MapReduce是一种缓慢且资源密集型的编程模型。因为Spark是在内存中对数据进行分析，所以它不必依赖磁盘空间或使用网络带宽。为什么选择星火？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，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I/O和网络争用，使其速度提高了十倍甚至一百倍。此外，Spark中的数据分析框架也可以使用Java、Scala、Python、R甚至SQL来构建。Spark架构Spark架构可以根据需求而变化。通常，Spark架构包括SparkStreaming、SparkSQL、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获取数据并在内存中执行分析。数据以块的形式并行地拉入内存。然后，将最终数据集传输到目的地。数据集也可以驻留在内存中直到被使用。SparkStreamingSparkStreaming是Spark的扩展，它可以从频繁使用的Web资源中实时流式传输大量数据。由于其执行高级分析的能力，与Kafka和Flume等其他数据流工具相比，Spark脱颖而出。支持多种应用程序编程接口Spark支持不同的编程语言，如Java、Python和Scala，这些语言在大数据和数据分析领域非常流行。这允许用任何语言编写数据分析框架。海量数据处理能力如前所述，高级数据分析往往需要对海量数据集进行。在Spark之前，这些分析是使用MapReduce方法执行的。Spark不仅支持MapReduce，还支持基于SQL的数据抽取。Spark可为需要对大型数据集执行数据摄取的应用程序提供更快的分析。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。数据也可以从MongoDB等NoSQL数据库中提取。与在数据库中执行分析的其他应用程序不同，Spark从数据存储中提取一次数据，然后在内存中对提取的数据集执行分析。Spark扩展-SparkStreaming可以与Kafka和Flume集成以构建高效和高性能的数据管道。Hive和Spark之间的区别Hive和Spark是为大数据空间中的不同目的而构建的不同产品。Hive是分布式数据库，Spark是数据分析框架。特性和功能的差异结论Hive和Spark都是大数据世界中非常流行的工具。Hive是使用SQL对大量数据进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。
