Care este diferența dintre Hive și Impala

Hive și Impala sunt instrumente pentru a efectua interogări SQL asupra datelor care se află pe HDFS / HBase. ... Hive folosește HiveQL și convertește datele în joburi MapReduce sau Spark care rulează pe clusterul Hadoop. Impala folosește un motor SQL specializat foarte rapid mai rapid decât cel al MapReduce.

Ce este stupul vs Impala?
Care este avantajul utilizării Impala peste stup?
Impala folosește stup?
De ce Impala este mai rapid decât Hive?
Impala folosește MapReduce?
Este Impala o bază de date?
Impala folosește fire?
Impala folosește scânteie?
Care este diferența dintre stup și scânteie?
Care este diferența dintre Cloudera Impala și stup?
Pentru ce se utilizează Impala?
Ce este scânteia Hadoop?

Ce este stupul vs Impala?

Apache Hive s-ar putea să nu fie ideal pentru calcul interactiv, în timp ce Impala este destinat calculelor interactive. Hive este bazat pe loturi Hadoop MapReduce, în timp ce Impala seamănă mai mult cu baza de date MPP. Hive acceptă tipuri complexe, dar Impala nu. Apache Hive este tolerant la erori, în timp ce Impala nu acceptă toleranța la erori.

Care este avantajul utilizării Impala peste stup?

Viteza de procesare a interogărilor în Hive este lentă, dar Impala este de 6-69 ori mai rapidă decât Hive. În Hive, latența este mare, dar în Impala, latența este scăzută. Hive acceptă stocarea fișierelor RC și ORC, dar suportul de stocare Impala este Hadoop și Apache HBase.

Impala folosește stup?

Cloudera Impala este un motor SQL pentru procesarea datelor stocate în HBase și HDFS. Impala folosește megastore Hive și poate interoga direct tabelele Hive.

De ce Impala este mai rapid decât Hive?

Analiștii dvs. vor primi răspunsul mult mai rapid folosind Impala, deși, spre deosebire de Hive, Impala nu este toleranță la erori. ... Impala este mai rapid decât Hive, deoarece este un motor complet diferit, iar Hive este peste MapReduce (care este foarte lent datorită prea multor operațiuni de I / O pe disc).

Impala folosește MapReduce?

Impala nu folosește Mapreduce, deoarece conține propriul proces predefinit pentru a rula un job. Se află deasupra doar Sistemului de fișiere distribuite Hadoop (HDFS), deoarece folosește același lucru doar pentru a stoca datele.

Este Impala o bază de date?

Impala nu este o bază de date. Impala este un motor de interogare SQL MPP (Massive Parallel Processing). ... Impala oferă interogări SQL rapide și interactive direct pe datele dvs. Apache Hadoop stocate în HDFS, HBase sau Amazon Simple Storage Service (S3).

Impala folosește fire?

Impala nu este totuși configurat să utilizeze YARN în mod implicit și folosește un planificator intern pentru a reglementa modul în care interogările simultane rulează și utilizează resursele cluster, dar poate fi configurat pentru a utiliza YARN în ceea ce termenul Cloudera „Management integrat al resurselor” și răspunsul nostru inițial a fost recomandă această abordare; cu toate acestea YARN este ...

Impala folosește scânteie?

Aici Spark este procesorul de interogare. Apache Impala oferă un acces la latență scăzut la date și este utilizat în general cu aplicații front-end de business intelligence. În timp ce Apache Spark are aplicații variate de la Streaming la Machine Learning, acesta este utilizat și pentru procesarea ETL în lot.

Care este diferența dintre stup și scânteie?

Diferențele dintre stup și scânteie

Hive și Spark sunt produse diferite construite în scopuri diferite în spațiul de date mari. Hive este o bază de date distribuită, iar Spark este un cadru pentru analiza datelor.

Care este diferența dintre Cloudera Impala și stup?

Pentru ce se utilizează Impala?

Impala este un motor de interogare SQL MPP (Massive Parallel Processing) pentru procesarea unor volume imense de date stocate în clusterul Hadoop. Este un software open source care este scris în C ++ și Java. Oferă performanțe ridicate și o latență scăzută în comparație cu alte motoare SQL pentru Hadoop.

Ce este scânteia Hadoop?

Spark este un motor de procesare rapid și general compatibil cu datele Hadoop. Poate rula în clustere Hadoop prin YARN sau modul independent Spark și poate procesa date în HDFS, HBase, Cassandra, Hive și orice Hadoop InputFormat.