Différence entre Apache Pig et Apache Hive
L'histoire d'Apache Pig commence en 2006, lorsque le chercheur comme Yahoo se débattait avec les codes Java de MapReduce. Il était difficile de réutiliser et de maintenir le code pour la compilation. Dans le même temps, ils ont observé que les utilisateurs de MapReduce n'étaient pas à l'aise avec les langages déclaratifs tels que SQL. Ils ont commencé à travailler sur un nouveau langage qui était censé s'insérer dans un compromis entre le style déclaratif de SQL, le bas niveau et le style procédural de MapReduce. Cela a entraîné la naissance de Pig et la première version de Pig est arrivée en septembre 2008 et à la fin de 2009, environ la moitié des emplois chez Yahoo étaient des emplois Pig.
L'histoire d'Apache Hive commence en 2007, lorsque le programmeur non Java doit se débattre lors de l'utilisation de Hadoop MapReduce. Les professionnels de l'informatique issus de la base de données rencontraient des difficultés pour travailler sur le cluster Hadoop. Initialement, les chercheurs travaillant sur Facebook ont développé le langage Hive. Ce langage était très similaire au langage SQL. Le langage s'appelait donc Hive Query Language (HQL) et devint plus tard le projet de la communauté Apache open source. Après être devenu le projet de la communauté Apache, il y a eu un développement majeur dans Apache Hive. Facebook a été la première entreprise à proposer Apache Hive.
Permettez-moi de vous expliquer plus en détail Apache Pig vs Apache Hive.
Présentation d'Apache Pig vs Apache Hive
Apache Pig est une plate-forme d'analyse de grands ensembles de données qui se compose d'un langage de haut niveau pour exprimer des programmes d'analyse de données, couplé à une infrastructure pour évaluer ces programmes. Apache est un projet open source de la communauté Apache. Apache Pig fournit un langage simple appelé Pig Latin, pour les requêtes et la manipulation des données.
Pig est utilisé par des sociétés comme Yahoo, Google et Microsoft pour collecter d'énormes quantités d'ensembles de données sous la forme de flux de clics, de journaux de recherche et d'analyses Web.
- Apache Pig fournit des types de données imbriqués comme des cartes, des tuples et des sacs
- Apache Pig Suit une approche multi-requêtes pour éviter les analyses multiples des jeux de données.
- Les programmeurs familiers avec le langage de script préfèrent Apache Pig
- Pig est facile si vous connaissez bien SQL
- Pas besoin de créer de schéma pour travailler sur Apache Pig
- Pig prend également en charge les principales opérations de données telles que la commande, les filtres et les jointures
- Le framework Apache Pig traduit Pig Latin en séquences de programmes MapReduce
Le logiciel d'entrepôt de données Apache Hive facilite la lecture, l'écriture et la gestion de grands ensembles de données résidant dans le stockage distribué à l'aide de SQL. Apache Hive est un projet open source Apache construit au-dessus de Hadoop pour interroger, résumer et analyser de grands ensembles de données à l'aide d'une interface de type SQL. Apache hive fournit le langage de type SQL appelé HiveQL, qui convertit de manière transparente les requêtes en MapReduce pour exécution sur de grands ensembles de données stockés dans Hadoop Distributed File System (HDFS).
- Apache Hive est une infrastructure d'entrepôt de données.
- Apache Hive est un outil ETL (Extraction-Transformation-Loading)
- La ruche Apache est similaire à SQL
- Apache Hive permet des mappeurs et des réducteurs personnalisés
- Apache Hive augmente la flexibilité de conception de schéma en utilisant la sérialisation et la désérialisation des données
- Apache hive est un outil d'analyse
Comparaison directe entre Apache Pig et Apache Hive (infographie):
Différences clés entre Apache Pig et Apache Hive:
- Apache Pig est plus rapide en comparant Apache Hive
- Apache Pig et Apache Hive s'exécutent tous les deux sur Hadoop MapReduce
- Apache Pig est le meilleur pour les structures et semi-structures tandis qu'Apache Hive est le meilleur pour les données structurées
- Apache Pig est un langage procédural tandis qu'Apache Hive est un langage déclaratif
- Apache Pig prend en charge la fonctionnalité de groupe pour les jointures externes tandis qu'Apache Hive ne prend pas en charge
- Apache Pig n'a pas de base de données prédéfinie pour stocker la table / le schéma tandis qu'Apache Hive a des tables / le schéma prédéfinis et stocke ses informations dans une base de données.
- Apache Pig est également adapté aux structures de données complexes et imbriquées tandis qu'Apache Hive est moins adapté aux données complexes
- Les chercheurs et les programmeurs utilisent Apache Pig tandis que les analystes de données utilisent Apache Hive
Quand utiliser Apache Pig:
- Lorsque vous êtes programmeur et connaissez le langage de script
- Lorsque vous ne souhaitez pas créer de schéma lors du chargement
- Exigences ETL
- Lorsque vous travaillez côté client du cluster Hadoop
- Lorsque vous travaillez sur le format de fichier Avro Hadoop
Quand utiliser Apache Hive:
- Exigences d'entreposage de données
- Requêtes analytiques de données historiques
- Analyse des données qui connaissent SQL
- Tout en travaillant sur des données structurées
- Par Data Analysts
- Pour visualiser et créer des rapports
Tableau de comparaison Apache Pig vs Apache Hive
Je parle des principaux artefacts et je fais la distinction entre Apache Pig et Apache Hive.
| Apache Pig | Apache Hive | |
| Traitement de l'information | Apache Pig est un langage de flux de données de haut niveau | Apache Hive est utilisé pour le traitement par lots, c'est-à-dire le traitement analytique en ligne (OLAP) |
| Vitesse de traitement | Apache Pig a une latence plus élevée en raison de l'exécution du travail MapReduce en arrière-plan | Apache Hive a également une latence plus élevée en raison de l'exécution du travail MapReduce en arrière-plan |
| Compatibilité avec Hadoop | Apache Pig s'exécute sur MapReduce | Apache Hive fonctionne également au-dessus de MapReduce |
| Définition | Apache Pig est un système de flux de données open source de haut niveau qui vous rend une plate-forme de langage simple correctement connue sous le nom de Pig Latin qui peut être utilisée pour manipuler des données et des requêtes. | Apache Hive est open source et similaire à SQL utilisé pour les requêtes analytiques |
| Langue utilisée | Apache Pig utilise un langage de flux de données procédural appelé Pig Latin | Apache Hive utilise un langage déclaratif appelé HiveQL |
| Schéma | Apache Pig n'a pas de concept de schéma. Vous pouvez stocker des données dans un alias. | Apache hive prend en charge le schéma pour l'insertion de données dans des tableaux |
| Interface Web | Apache Pig ne prend pas en charge l'interface Web | Apache Hive prend en charge l'interface Web |
| Les opérations | Apache Pig est utilisé pour les données structurées et semi-structurées | Apache Hive est utilisé pour les données structurées. |
| Spécifications utilisateur | Apache Pig est utilisé par les chercheurs et les programmeurs | Apache Hive est utilisé par Data Analyst |
| Fonctionne sur | Apache Pig fonctionne du côté client du cluster | La ruche Apache fonctionne du côté serveur du cluster |
| Méthodes de partition | Il n'y a pas de concept de partition dans Apache Pig | Apache Hive prend en charge les fonctionnalités de partage |
| Format de fichier | Apache Pig prend en charge le format de fichier Avro | Apache hive ne prend pas directement en charge le format Avro mais peut prendre en charge l'utilisation de «org.apache.hadoop.hive.serde2.avro» |
| JDBC / ODBC | Apache Pig ne prend pas en charge | Apache Hive prend en charge mais est limité |
| Débogage | Il est facile de déboguer les scripts Pig | Nous pouvons déboguer, mais c'est un peu complexe |
Conclusion - Entre Apache Pig vs Apache Hive:
Apache Pig et Apache Hive, les deux sont couramment utilisés sur le cluster Hadoop. Apache Pig et Apache Hive sont tous deux un outil puissant pour l'analyse des données et ETL. Apache Pig et Apache Hive sont principalement utilisés dans l'environnement de production. Un utilisateur doit sélectionner un outil en fonction des types de données et de la sortie attendue. Les deux outils offrent un moyen unique d'analyser le Big Data sur le cluster Hadoop. Sur la base de la discussion ci-dessus, l'utilisateur peut choisir entre Apache Pig et Apache Hive pour ses besoins.
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