博客 大数据 Hive vs Pig vs 的SQL
Hive vs Pig vs 的SQL

Hive vs Pig vs 的SQL

随着大数据世界中技术的广泛应用,常常会从中选择困惑。需要使用大数据有效地处理大型数据库,还需要用于管理和查询数据的选项。在管理数据库时,SQL(结构化查询语言)是老朋友,每个人都对数据分析进行了充分的尝试和测试。但是,复杂的Hadoop世界需要高级数据分析工具。

大数据Hadoop领域有新功能吗?让’从基础开始,这是您应该了解的一切 大数据!

尽管旧的SQL仍然是许多人的最爱,并且在众多组织中广泛使用,但Apache Hive和Pig已成为当今大数据世界中的流行术语。这些工具为执行MapReduce的复杂编程提供了简便的替代方法,可帮助数据开发人员和分析人员。

寻求开源查询和编程以驯服大数据的组织已广泛采用Hive和Pig。同时,选择正确的平台和工具来妥善管理数据至关重要。因此,必须了解Hive,Pig和SQL之间的区别,并为项目选择最合适的选项。

Hive,Pig和SQL之间的技术差异

蜂巢vs猪vs 的SQL

阿帕奇蜂巢

阿帕奇蜂巢是出色的大数据软件,可帮助编写,读取和管理分布式存储中存在的巨大数据集。这是一个基于Hadoop的开源项目,用于分析,汇总和查询数据集。有一种类似于SQL的特殊语言,称为HiveQL,可将查询转换为可在HDFS(Hadoop分布式文件系统)中的数据集上执行的MapReduce程序。

Hive被视为数据仓库基础结构,并被用作ETL(提取,转换,加载)工具。它通过数据序列化和反序列化提高了方案设计的灵活性。它是查询历史数据的绝佳工具。

阿帕奇猪

阿帕奇猪是另一个使用高级语言的平台,用于表达分析程序以分析庞大的数据集。它是一个开源项目,提供了一种简单的语言Pig Latin,可以操纵和查询数据。

如果您了解SQL,就很容易学习和使用Pig。它提供嵌套数据类型的使用-元组,地图,袋等,并支持联接,过滤器和排序之类的数据操作。诸如Google,Yahoo和Microsoft之类的科技巨头使用Pig来分析由搜索日志,网络爬网和点击流产生的巨大数据集。

的SQL

结构化查询语言是程序员数十年来一直使用的传统数据库管理工具。它是一种声明性语言,用于管理关系数据库系统中存储的数据。 的SQL是比Excel更好的选择,因为它是用于数据处理和分析的快速工具。

Hive vs Pig vs 的SQL –何时使用什么?

Hive,Pig和SQL这三种技术在数据分析和管理行业中都非常流行,但是更大的问题是要知道这些工具的适当用法。有必要了解哪种平台更适合您的需求以及何时使用哪种平台。让我们了解在Hive,Pig和SQL的上下文中可以适当使用这三种工具的情况。

何时使用Hive

脸书广泛使用Apache Hive进行分析。此外,由于Hive语言的广泛功能列表以及与SQL的相似性,他们通常会推广Hive语言。以下是Apache Hive理想使用的一些方案:

  • 要查询大型数据集: 阿帕奇 Hive专门用于大型数据集的分析目的。这是对数据集进行快速查询和检查存储在Hadoop生态系统中的数据集的简便方法。
  • 为了扩展性: 阿帕奇 Hive包含一系列用户API,可帮助构建查询引擎的自定义行为。
  • 对于熟悉SQL概念的人: 如果您熟悉SQL,Hive将非常易于使用,因为您将看到两者之间的许多相似之处。 Hive使用类似于SQL的子句,例如select,where,order by,group by等。
  • 要处理结构化数据: 对于结构化数据,Hive在各处得到广泛采用。
  • 要分析历史数据: 阿帕奇 Hive是用于分析和查询一段时间内历史数据的强大工具。

阿帕奇蜂巢是广泛用于大数据分析的大数据技术。让’s understand why is 大数据分析 很重要?

何时使用猪

由Yahoo Research于2006年开发的Apache Pig以其可扩展性和优化范围而闻名。该语言使用多查询方法,可减少数据扫描时间。它通常在Hadoop集群的客户端上运行。当您熟悉SQL生态系统时,它也很容易使用。您可以将Apache Pig用于以下特殊情况:

  • 用作ETL工具: 阿帕奇 Pig是用于大数据的出色ETL(提取,转换,加载)工具。这是一个使用Pig Latin(一种用于数据查询和操作的简单语言)的数据流系统。
  • 作为具有脚本知识的程序员: 具有脚本知识的程序员可以学习如何使用Apache 猪非常容易和有效。
  • 为了快速处理: 阿帕奇 Pig比Hive更快,因为它使用了多查询方法。阿帕奇 猪以其速度享誉全球。
  • 当您不想使用架构时: 如果是Apache Pig,无需为与数据加载相关的工作创建架构。
  • 对于类似SQL的函数: 它具有许多与SQL相关的功能以及cogroup功能。

想更多地了解Apache Pig?请参考我们的博客 阿帕奇猪 Hadoop的进步’s Changing Versions.

何时使用SQL

的SQL是一种在全球范围内使用的通用数据库管理语言。几十年来,它一直按照用户的期望进行更新。它是声明性的,因此明确地专注于“’是必需的。它普遍用于事务查询和分析查询。当要求不是太苛刻时,SQL就是一个很好的工具。这是几种情况–

  • 为了获得更好的性能: 的SQL以快速而频繁地提取数据的能力而闻名。它支持OLAP(在线分析处理)应用程序,并且对这些应用程序的性能更好。在进行在线交易时,Hive速度很慢。
  • 当数据集较小时: 的SQL适用于小型数据集,并且在处理少量数据时表现更好。它还有许多方法可以优化数据。
  • 对于频繁的数据操作: 如果您的需求需要经常修改记录,或者需要经常更新大量记录,则SQL可以很好地执行这些活动。 的SQL还为用户提供了完全交互式的体验。

要了解有关SQL如何适合Hadoop架构的更多信息,请参阅以下博客: NoSQL与SQL – NoSQL如何更好地适用于大数据应用程序?

Hive,Pig和SQL的比较是否可以直接赢得游戏?

我们已经看到,三个Hive,Pig和SQL之间存在显着差异。所有这些功能均执行特定功能并满足业务的独特要求。此外,这三个组件都需要适当的基础结构和技能,才能在处理数据集时有效使用。

 Hive vs Pig vs 的SQL

语言的性质 使用称为Pig Latin的程序语言 使用称为HiveQL的声明性语言 的SQL本身是声明性语言
定义 带有多查询方法的开源高级数据流语言 一个以分析重点为分析目的的开放源代码,用于分析查询 用于分析和事务查询的通用数据库语言
适用于 适用于复杂以及嵌套数据结构 批处理的理想选择– OLAP(在线分析处理) 适用于更直接的业务需求以进行快速数据分析
适用于 半结构化和结构化数据 仅用于结构化数据 关系数据库管理系统的领域特定语言
兼容性 猪在MapReduce之上工作 Hive在MapReduce之上工作 与MapReduce编程不兼容
模式的使用 没有用于存储数据的架构的概念 支持在表中插入数据的架构 在存储数据的情况下严格使用模式

 

一方面,Apache Pig依靠脚本,并且在Apache时需要特殊知识 Hive是开发数据库的先天开发人员的答案。此外,Apache Hive具有比Apache更好的访问选择和功能 猪。但是,Apache Pig的运行速度比Apache快 蜂巢。另一方面,SQL是具有强大功能的旧工具,仍然可以满足我们的许多需求。查看这些差异,我们可以看到它们可以以不同方式满足我们项目的特定需求。

都阿帕奇 Hive和Apache Pig在大数据的管理和分析中广泛使用,但是SQL用作较小数据集的传统数据库管理。尽管SQL很旧,但高级工具仍然无法替代它。采用Apache的趋势很小 大型企业寻求SQL的Hive和Apache Pig在面向对象的编程。但是,较小的项目仍将需要SQL。

底Line

尽管具有广泛的高级功能,Pig和Hive仍在不断发展壮大,以满足挑战性的要求。因此,当我们比较Hive,Pig和SQL时,Hive和Pig在赢得大数据游戏方面有一个明确的方向,但是SQL仍然存在。

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关于阿米特·维尔玛(Amit Verma)

阿米特(Amit)是一位热情的技术作家。他总是以他的创新思维和实践方法来激励技术人员。毫无疑问,主要的问题解决者是每个技术问题的追求者!
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