Diferencia entre Hive y HUE
Big Data en términos simples es una combinación de datos comerciales estructurados y no estructurados. Big Data se ocupa de los datos transaccionales actuales del día a día del negocio, que es de naturaleza muy compleja. Big Data es nombrada una de las mejores herramientas de inteligencia artificial en todo el mercado global, desde su inicio. Sin embargo, Big Data tenía sus propias limitaciones en términos de almacenamiento, tamaño, análisis, búsqueda, uso compartido y presentación de datos a usuarios comerciales.
Los usuarios finales lanzaron un enfoque empresarial tradicional que consiste en un servidor, una base de datos y un usuario. Pero, el servidor de la base de datos tenía un cuello de botella al procesar grandes cantidades de datos, bajo un solo procesador. Para superar esta limitación, Google ha introducido un Algoritmo de reducción de mapas, que puede procesar los datos entre un conjunto de sistemas distribuidos. Este algoritmo y Big Data luego se transformaron en un marco Java de código abierto llamado Hadoop por Doug Cutting y su equipo. Hadoop es distribuido por múltiples proveedores en todo el mundo, dependiendo de sus necesidades comerciales. Este artículo tiene la intención de arrojar algo de luz sobre las tecnologías de Big Data, a saber, Hive y Hue.
La mayoría de las operaciones en el ecosistema de Hadoop se operan a través de la interfaz de línea de comando, pero no hubo ninguna interfaz de usuario diseñada durante las versiones iniciales de Hadoop. Hue es una interfaz de usuario web que realiza algunas de las actividades comunes con el ecosistema Hadoop o los marcos basados en Hadoop. Hue fue lanzado y desarrollado por un framework Hadoop de código abierto llamado Cloudera.
Hive fue lanzada por Facebook, durante las etapas iniciales de desarrollo y luego fue asumida por Apache Software Foundation. Este proyecto de Apache en Hive lo ha integrado en el ecosistema de Hadoop. Hive fue diseñado para interactuar con los datos almacenados en HDFS (Hadoop Distribution File System). Hive es similar al SQL como lenguaje de consulta. Básicamente, se utiliza para consultar y recuperar los datos de HDFS. Este tipo de lenguaje de consulta que utiliza Hive se conoce como HiveQL o HQL.
Comparación cabeza a cabeza entre colmena y hue (infografía)
A continuación se muestra la comparación entre los 6 principales entre Hive y HUE
Diferencias clave entre Hive vs Hue
- Hue es una interfaz de usuario web que proporciona una serie de servicios en el marco Hadoop basado en Cloudera. Algunas de las características clave incluyen el explorador de archivos HDFS, el editor Pig, el editor Hive, el explorador de trabajos, el shell Hadoop, los permisos de administrador del usuario, el editor Impala, la interfaz web Ozzie y el acceso API Hadoop. Pero, Hive es un lenguaje analítico de consulta SQL que puede consultar o manipular los datos almacenados en una base de datos. Algunas de las características clave de Hive incluyen el algoritmo Map-Reduce, OLAP (procesamiento analítico en línea), la creación de esquemas en bases de datos, la realización de operaciones DML y DDL, tales como las declaraciones CREATE, ALTER, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, DROP en HDFS.
- Hue proporciona una interfaz de usuario web junto con la ruta del archivo para explorar HDFS. Este diseño de interfaz de usuario web ayuda a los usuarios a explorar los archivos, de forma similar a la de un usuario promedio de Windows que localiza sus archivos en su máquina. Esta característica adicional en Hue también ayuda a los usuarios a cargar o mover archivos manualmente a través de diferentes directorios a través de la interfaz de usuario web. Se puede acceder a los archivos almacenados en el HDFS utilizando la opción del explorador de archivos en Hue. Hue puede ser una herramienta útil para los usuarios que no prefieren la interfaz de línea de comandos de UNIX. Pero, Hive se utiliza para crear esquemas, bases de datos para consultar la base de datos. Las declaraciones DML y DDL en Hive (CREAR, ALTERAR, INSERTAR, SELECCIONAR, ACTUALIZAR, ELIMINAR, DROP) ayudan a los usuarios a analizar los datos almacenados en HDFS según los requisitos comerciales. Hive puede procesar y cargar manualmente los datos de los archivos de texto a las tablas. Pero no puede mover los archivos a través de diferentes directorios.
- Hue proporciona una interfaz de usuario para rastrear el estado del trabajo del mapa para reducir los trabajos. Estos trabajos se pueden examinar a través de la opción del buscador de trabajos en la interfaz de usuario web. El estado del trabajo en el tono se representa en forma de codificación de colores (rojo, verde, amarillo y negro). Verde: trabajos finalizados con éxito, amarillo: trabajos en ejecución actualmente, rojo: trabajos fallidos y negro: trabajos abandonados por el usuario manualmente. Pero, Hive, por otro lado, utiliza el algoritmo Map-Reduce para procesar los datos almacenados en HDFS. Hive se puede operar utilizando la interfaz de línea de comandos o editores web como Hue. Hive generalmente se utiliza para analizar datos complejos no estructurados. Este tipo de operaciones analíticas realizadas con Hive se programan como trabajos de reducción de mapas en el ecosistema de Hadoop.
- Hue proporciona una interfaz de usuario web para lenguajes de programación como Hive, que puede ser una herramienta útil para que los usuarios eviten errores de sintaxis al ejecutar consultas. Hue también devuelve el conjunto de resultados y registra después de la ejecución exitosa de la consulta. Hue también proporciona a los usuarios analizar los datos en forma de gráficos (gráficos circulares y de barras). Se puede acceder al editor Hive a través de la opción de los editores de consultas en Hue. Pero no se puede acceder a Hive sin tono a través de un editor web. Las visualizaciones no se pueden crear con Hive. Hive solo muestra el conjunto de resultados en el nivel del símbolo del sistema.
- Hue permite a los usuarios crear y configurar permisos de archivos en HDFS. Se puede acceder a los permisos de archivo y las funciones de usuario a través de la opción de seguridad que aparece en el navegador. Hue proporciona a los usuarios rastrear los flujos de trabajo de Ozzie para procesar los trabajos programados en el navegador de trabajos. Hue también permite a los usuarios navegar y acceder a tablas y bases de datos a través del administrador de metastore y editores de bases de datos. Pero, Hive se ha asegurado con la autenticación Kerberos 2.0 junto con Hadoop Cluster. Los flujos de trabajo programados con Ozzie no se pueden rastrear con Hive. Todos los datos almacenados en forma de esquemas y bases de datos también se pueden ver usando HiveQL o Hive.
Tabla de comparación Colmena vs Hue
A continuación se muestra la tabla de comparación entre Hive y Hue.
| Bases de comparación |
COLMENA |
MATIZ |
| Inventor / Invención | Hive fue lanzado por Apache Software Foundation. | Hue fue lanzado por Cloudera. |
| Alcance / Significado | Hive o HiveQL es un lenguaje de consulta analítica utilizado para procesar y recuperar datos de un almacén de datos. | Hue es una interfaz de usuario web que facilita a los usuarios interactuar con el ecosistema de Hadoop. |
| Instalación / Configuración | Hive se puede instalar o configurar mediante la interfaz de línea de comandos de un ecosistema de Hadoop. | Hue se puede instalar o configurar solo con un navegador web. |
| Funcionalidad | Hive utiliza un algoritmo de reducción de mapas para procesar y analizar los datos. | Hue proporciona un editor de IU web para acceder a Hive y otros lenguajes de programación. |
| Implementación | Hive se implementa y se accede mediante una interfaz de línea de comandos o una interfaz de usuario web. | Hue se implementa en un navegador web para acceder a múltiples programas instalados en Cloudera. |
| Dependencia | Hive se puede incrustar en varios marcos de Hadoop. | Hue solo está disponible en Cloudera Based Hadoop Framework. |
Conclusión - Colmena vs Hue
En conclusión, hemos cubierto la introducción, las diferencias clave y algunas comparaciones sobre las tecnologías de big data Hive & Hue. También hemos visto algunas de las similitudes en Hive, que también están presentes en el lenguaje de consulta SQL. Hue es una aplicación de interfaz de usuario web única que tiene todos los servicios en todo el ecosistema de big data de Hadoop. Hive y Hue pueden utilizarse y configurarse en los marcos basados en Hadoop, según los requisitos del usuario final. Hay mucha información disponible en la web junto con máquinas virtuales Hadoop preconfiguradas para tener una breve idea de la implementación de Hive & Hue. Tanto Hive como Hue tienen un papel clave que desempeñar en el análisis moderno de Big Data.
Artículo recomendado
Esta ha sido una guía para Hive vs Hue, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Apache Pig vs Apache Hive - Top 12 diferencias útiles
- Hadoop vs Hive - Descubre las mejores diferencias
- Top 12 Comparación de Apache Hive vs Apache HBase (Infografía)