Caratteristiche e differenza tra HBase e Hive in informatica

Nell’ambito informatico, HBase e Hive sono entrambe strutture di data warehouse basate su Hadoop che differiscono in modo significativo nel modo in cui archiviano e interrogano i dati. La gestione e l’elaborazione di enormi volumi di dati basati sul Web stanno diventando sempre più difficili tramite gli strumenti di gestione dei database convenzionali. È qui che HBase arriva al quadro. HBase è una scelta preferitaper gestire grandi quantità di dati. Ad esempio, se è necessario filtrare un enorme archivio di e-mail per estrarne uno per il controllo o per qualsiasi altro scopo, questo sarà un caso d’uso perfetto per HBase. Hive, d’altra parte, è più simile a un tradizionale sistema di reporting di data warehouse che viene eseguito su Hadoop. Hive offre un linguaggio di query simile a SQL che consente di eseguire query sui dati semistrutturati archiviati in Hadoop. Ciò richiede lo sforzo inutile di dover scrivere il codice MapReduce. Sebbene sia HBase che Hive vengano utilizzati come archivi dati per archiviare dati non strutturati, sono diversi.

Che cos’è Hbase?

HBase è un sistema di gestione di database open source, non relazionale, ispirato all’architettura Big Table di Google e scritto in Java. HBase è fondamentalmente un database NoSQL distribuito orientato alle colonne che viene eseguito su Hadoop Distributed File System (HDFS). È progettato e sviluppato da molti ingegneri nell’ambito di Apache Software Foundation. Si trova su Apache Hadoop ed è alimentato da una struttura di file distribuiti a tolleranza di errore nota come HDFS. Fornisce un modo per archiviare set di dati sparsi, che sono comuni nei casi d’uso di big data . Consente letture rapide di dati ad accesso casuale da grandi quantità di dati in base ai valori chiave. Tuttavia, non è progettato per eseguire aggregazioni di dati.

Che cos’è Hive?

Hive non è esattamente un database ma un pacchetto di data warehousing costruito su Hadoop. Hive è una tecnologia diversa da HBase; struttura i dati in un insieme di tabelle che possono essere unite, aggregate e interrogate utilizzando un linguaggio di query chiamato Hive Query Language (HQL) molto simile all’SQL, utilizzato per l’elaborazione batch di big data. Consente di interrogare i dati semi-strutturati archiviati in Hadoop, che alla fine vengono trasformati in un lavoro MapReduce, eseguito localmente o su un cluster MapReduce distribuito. Hive è fondamentalmente un sistema di data warehouse per Hadoop che facilita il riepilogo dei dati, query ad hoc e l’analisi di grandi set di dati archiviati in file system compatibili con Hadoop. I dati possono essere letti e scritti da Hive e HBase e viceversa. Tuttavia, non può essere utilizzato per l’elaborazione dei dati in tempo reale.

Differenza tra HBase e Hive

Tecnologia

Sebbene HBase e Hive siano entrambe strutture di data warehouse basate su Hadoop utilizzate per archiviare ed elaborare grandi quantità di dati, differiscono in modo significativo nel modo in cui archiviano e interrogano i dati. HBase è fondamentalmente un database NoSQL distribuito orientato alle colonne che viene eseguito su Hadoop Distributed File System (HDFS) e fornisce un modo tollerante agli errori per archiviare set di dati sparsi, che sono comuni nei casi d’uso di big data . Hive, d’altra parte, non è esattamente un database ma un pacchetto di data warehousing costruito su Hadoop. Hive è più simile a un tradizionale sistema di reporting di data warehousing.

Architettura

HBase è un database NoSQL e un’implementazione open source dell’architettura Big Table di Google che si trova su Apache Hadoop e si basa su una struttura di file distribuita a tolleranza di errore nota come HDFS. È una soluzione di archiviazione scalabile per ospitare una quantità praticamente infinita di dati. È un’architettura di archiviazione dati utilizzata per archiviare dati non strutturati. Hive, d’altra parte, è un motore SQL basato su HDFS e sfrutta MapReduce internamente, consentendo l’esecuzione di query sui dati archiviati su HDFS tramite un linguaggio di query simile a SQL chiamato HQL (Hive Query Language).

Utilizzo

HBase viene utilizzato per costruire un servizio di tile layer a basso costo, flessibile e di facile manutenzione – Sistema di informazioni geografiche basato su Hadoop (HBGIS) – al fine di un’enorme archiviazione di dati. È un formato di archiviazione di colonne su disco che fornisce un modo per archiviare set di dati sparsi, che sono comuni nei casi d’uso di Big Data. Consente letture rapide di dati ad accesso casuale da grandi quantità di dati in base ai valori chiave. Hive, d’altra parte, è uno standard per le query SQL su petabyte di dati in Hadoop e fornisce un linguaggio di query simile a SQL chiamato HQL per eseguire query sui dati archiviati in un cluster Hadoop.

Conclusioni

Infine, sebbene HBase e Hive siano entrambe strutture di data warehouse basate su Hadoop utilizzate per archiviare ed elaborare grandi quantità di dati, differiscono in modo significativo nel modo in cui archiviano e interrogano i dati. HBase è un sistema di gestione di database orientato alle colonne utilizzato per l’archiviazione di dati di massa e fornisce un modo per archiviare set di dati sparsi, che sono comuni in diversi casi d’uso di big data. Hive, d’altra parte, è più simile a un tradizionale sistema di reporting di data warehouse basato su Hadoop utilizzato per eseguire l’elaborazione attraverso i processi pianificati e quindi caricare i risultati in una tabella di tipo riepilogo che può essere ulteriormente interrogata dalle applicazioni client.