Différence entre Hive et HUE
Le Big Data en termes simples est une combinaison de données commerciales structurées et non structurées. Le Big Data traite des données transactionnelles courantes de l'entreprise, qui sont de nature très complexe. Le Big Data est nommé l'un des meilleurs outils d'intelligence artificielle du marché mondial depuis sa création. Cependant, le Big Data avait ses propres limites en termes de stockage, de taille, d'analyse, de recherche, de partage et de présentation des données aux utilisateurs professionnels.
Une approche d'entreprise traditionnelle composée d'un serveur, d'une base de données et d'un utilisateur a été lancée par les utilisateurs finaux. Mais, le serveur de base de données avait un goulot d'étranglement de traitement d'énormes blocs de données, sous un seul processeur. Pour surmonter cette limitation, Google a introduit un algorithme de réduction de carte, qui peut traiter les données parmi un ensemble de systèmes distribués. Cet algorithme et le Big Data ont ensuite été transformés en un framework Java Open Source appelé Hadoop par Doug Cutting et son équipe. Hadoop est distribué par plusieurs fournisseurs à travers le monde, en fonction de leurs besoins commerciaux. Cet article vise à faire la lumière sur les technologies Big Data, à savoir Hive et Hue.
La plupart des opérations de l'écosystème Hadoop sont effectuées via l'interface de ligne de commande, mais aucune interface utilisateur n'a été conçue lors des versions initiales de Hadoop. Hue est une interface utilisateur Web qui exécute certaines des activités courantes avec l'écosystème Hadoop ou les cadres basés sur Hadoop. Hue a été lancé et développé par un framework Hadoop open source appelé Cloudera.
Hive a été lancé par Facebook, au cours des premières étapes de développement, puis il a été repris par Apache Software Foundation. Ce projet Apache sur Hive l'a intégré dans l'écosystème Hadoop. Hive a été conçu pour interagir avec les données stockées dans HDFS (Hadoop Distribution File System). Hive est similaire à SQL comme le langage de requête. Hive est essentiellement utilisé pour interroger et récupérer les données de HDFS. Ce type de langage de requête utilisant Hive est appelé HiveQL ou HQL.
Comparaison directe entre Hive et Hue (infographie)
Ci-dessous est la comparaison du Top 6 entre Hive vs HUE
Différences clés entre Hive et Hue
- Hue est une interface utilisateur Web qui fournit un certain nombre de services dans le cadre Hadoop basé sur Cloudera. Certaines des fonctionnalités clés incluent le navigateur de fichiers HDFS, l'éditeur Pig, l'éditeur Hive, le navigateur Job, le shell Hadoop, les autorisations d'administrateur utilisateur, l'éditeur Impala, l'interface Web Ozzie et l'accès à l'API Hadoop. Mais, Hive est un langage de requête SQL analytique qui peut interroger ou manipuler les données stockées dans une base de données. Certaines des fonctionnalités clés de Hive incluent l'algorithme Map-Reduce, OLAP (traitement analytique en ligne), la création de schémas sur des bases de données, l'exécution d'opérations DML et DDL telles que les instructions CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP sur HDFS.
- Hue fournit une interface utilisateur Web avec le chemin du fichier pour parcourir HDFS. Cette disposition de l'interface utilisateur Web aide les utilisateurs à parcourir les fichiers, semblable à celle d'un utilisateur Windows moyen localisant ses fichiers sur sa machine. Cette fonctionnalité supplémentaire de Hue aide également les utilisateurs à télécharger ou à déplacer manuellement des fichiers dans différents répertoires via l'interface utilisateur Web. Les fichiers stockés sur le HDFS sont accessibles à l'aide de l'option du navigateur de fichiers sur Hue. Hue peut être un outil pratique pour les utilisateurs qui ne préfèrent pas l'interface de ligne de commande UNIX. Mais, Hive est utilisé pour créer des schémas, des bases de données pour interroger la base de données. Les instructions DML et DDL dans Hive (CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP) aident les utilisateurs à analyser les données stockées sur HDFS selon les besoins de l'entreprise. Hive peut traiter et télécharger manuellement les données des fichiers texte dans des tableaux. Mais il ne peut pas déplacer les fichiers dans différents répertoires.
- Hue fournit une interface utilisateur pour suivre l'état des travaux de la carte et réduire les travaux. Ces travaux peuvent être consultés via l'option du navigateur de travaux sur l'interface utilisateur Web. Le statut du travail sur la teinte est représenté sous la forme d'un codage couleur (rouge, vert, jaune et noir). Vert - Travaux terminés avec succès, Jaune - Travaux en cours d'exécution, Rouge - Travaux échoués et Noir - Travaux abandonnés manuellement par l'utilisateur. Mais, Hive, d'autre part, utilise l'algorithme Map-Reduce pour traiter les données stockées sur HDFS. Hive peut être utilisé à l'aide de l'interface de ligne de commande ou d'éditeurs Web comme Hue. Hive est généralement utilisé pour analyser des données complexes non structurées. Ce type d'opérations analytiques effectuées à l'aide de Hive est planifié en tant que travaux de réduction de carte dans l'écosystème Hadoop.
- Hue fournit une interface utilisateur Web aux langages de programmation comme Hive, qui peut être un outil pratique pour les utilisateurs afin d'éviter les erreurs de syntaxe lors de l'exécution des requêtes. Hue renvoie également l'ensemble de résultats et les journaux après l'exécution réussie de la requête. Hue propose également aux utilisateurs d'analyser les données sous forme de graphiques (camemberts et graphiques à barres). L'éditeur de ruche est accessible via l'option des éditeurs de requêtes sur Hue. Mais, Hive sans teinte n'est pas accessible via un éditeur Web. Les visualisations ne peuvent pas être créées à l'aide de Hive. Hive affiche uniquement le jeu de résultats au niveau de l'invite de commandes.
- Hue permet aux utilisateurs de créer et de configurer des autorisations de fichiers sur HDFS. Les autorisations de fichiers et les rôles d'utilisateur sont accessibles via l'option de sécurité répertoriée dans le navigateur. Hue propose aux utilisateurs de suivre les workflows Ozzie pour traiter les travaux planifiés dans le navigateur de travaux. Hue permet également aux utilisateurs de parcourir et d'accéder aux tables et aux bases de données via le gestionnaire de métastore et les éditeurs de base de données. Mais, Hive a sécurisé avec l'authentification Kerberos 2.0 avec Hadoop Cluster. Les workflows planifiés à l'aide d'Ozzie ne peuvent pas être suivis à l'aide de Hive. Toutes les données stockées sous forme de schémas et de bases de données peuvent également être visualisées via HiveQL ou Hive.
Tableau de comparaison Hive vs Hue
Voici le tableau de comparaison entre la ruche et la teinte:
| Base de comparaison |
RUCHE |
TEINTE |
| Inventeur / Invention | Hive a été lancé par Apache Software Foundation. | Hue a été lancé par Cloudera. |
| Portée / Signification | Hive ou HiveQL est un langage de requête analytique utilisé pour traiter et récupérer des données à partir d'un entrepôt de données. | Hue est une interface utilisateur Web qui permet aux utilisateurs d'interagir avec l'écosystème Hadoop. |
| Installation / configuration | Hive peut être installé ou configuré à l'aide de l'interface de ligne de commande d'un écosystème Hadoop. | Hue peut être installé ou configuré uniquement à l'aide d'un navigateur Web. |
| Fonctionnalité | Hive utilise un algorithme de réduction de carte pour traiter et analyser les données. | Hue fournit un éditeur Web UI pour accéder à Hive et à d'autres langages de programmation. |
| la mise en oeuvre | Hive est implémenté et accessible à l'aide d'une interface de ligne de commande ou d'une interface Web UI. | Hue est implémenté sur un navigateur Web pour accéder à plusieurs programmes installés sur Cloudera. |
| Dépendance | Hive peut être intégré dans plusieurs cadres Hadoop. | Hue est uniquement disponible sur Cloudera Based Hadoop Framework. |
Conclusion - Hive vs Hue
En conclusion, nous avons couvert l'introduction, les principales différences et quelques comparaisons sur les technologies Big Data Hive & Hue. Nous avons également vu certaines des similitudes dans Hive, qui sont également présentes dans le langage de requête SQL. Hue est une application d'interface utilisateur Web à guichet unique qui offre tous les services de l'écosystème de Big Data Hadoop. Hive et Hue peuvent tous deux être utilisés et configurés dans les infrastructures basées sur Hadoop en fonction des besoins de l'utilisateur final. Il existe de nombreuses informations disponibles sur le Web ainsi que des machines virtuelles Hadoop préconfigurées pour avoir une brève idée de la mise en œuvre de Hive & Hue. Hive et Hue ont tous deux un rôle clé à jouer dans l'analyse des Big Data moderne.
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Cela a été un guide pour Hive vs Hue, leur signification, leur comparaison directe, leurs principales différences, leur tableau de comparaison et leur conclusion. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
- Apache Pig vs Apache Hive - 12 principales différences utiles
- Hadoop vs Hive - Découvrez les meilleures différences
- Top 12 Comparaison d'Apache Hive vs Apache HBase (Infographie)