Diferencia entre Apache Pig y Apache Hive
La historia de Apache Pig comienza en el año 2006 cuando el investigador como Yahoo estaba luchando con los códigos Java MapReduce. Fue difícil reutilizar y mantener el código para la compilación. Al mismo tiempo, observaron que los usuarios de MapReduce no se sentían cómodos con lenguajes declarativos como SQL. Comenzaron a trabajar en un nuevo lenguaje que se suponía que encajaba en un punto óptimo entre el estilo declarativo de SQL, el bajo nivel y el estilo de procedimiento de MapReduce. Esto dio como resultado el nacimiento de Pig y el primer lanzamiento de Pig llegó en septiembre de 2008 y, a fines de 2009, aproximadamente la mitad de los trabajos en Yahoo eran trabajos de Pig.
La historia de Apache Hive comienza en el año 2007 cuando un programador que no es de Java tiene que luchar mientras usa Hadoop MapReduce. Los profesionales de TI con experiencia en bases de datos enfrentaban desafíos para trabajar en Hadoop Cluster. Inicialmente, a los investigadores que trabajaban en Facebook se les ocurrió el lenguaje Hive. Este lenguaje era muy similar al lenguaje SQL. Entonces, el lenguaje se llamó Hive Query Language (HQL) y luego se convirtió en un proyecto de comunidad Apache de código abierto. Después de convertirse en proyecto de la Comunidad Apache, hubo un desarrollo importante en Apache Hive. Facebook fue la primera compañía en crear Apache Hive.
Déjame explicarte sobre Apache Pig vs Apache Hive en más detalles.
Presentación de Apache Pig vs Apache Hive
Apache Pig es una plataforma para analizar grandes conjuntos de datos que consta de un lenguaje de alto nivel para expresar programas de análisis de datos, junto con una infraestructura para evaluar estos programas. Apache es un proyecto de código abierto de la Comunidad Apache. Apache Pig proporciona un lenguaje simple llamado Pig Latin, para consultas y manipulación de datos.
Pig está siendo utilizado por compañías como Yahoo, Google y Microsoft para recopilar grandes cantidades de conjuntos de datos en forma de secuencias de clics, registros de búsqueda y rastreos web.
- Apache Pig proporciona tipos de datos anidados como mapas, tuplas y bolsas
- Apache Pig sigue el enfoque de múltiples consultas para evitar múltiples escaneos de los conjuntos de datos.
- Los programadores familiarizados con el lenguaje de script prefieren Apache Pig
- Pig es fácil si conoce bien SQL
- No es necesario crear un esquema para trabajar en Apache Pig
- Pig también brinda soporte a las principales operaciones de datos como pedidos, filtros y uniones
- El marco Apache Pig traduce Pig Latin en secuencias de programas MapReduce
El software de almacenamiento de datos Apache Hive facilita la lectura, escritura y administración de grandes conjuntos de datos que residen en almacenamiento distribuido utilizando SQL. Apache Hive es un proyecto de código abierto de Apache construido sobre Hadoop para consultar, resumir y analizar grandes conjuntos de datos utilizando una interfaz similar a SQL. Apache hive proporciona el lenguaje similar a SQL llamado HiveQL, que convierte de forma transparente las consultas a MapReduce para su ejecución en grandes conjuntos de datos almacenados en el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS).
- Apache Hive es una infraestructura de almacenamiento de datos.
- Apache Hive es una herramienta ETL (extracción-transformación-carga)
- La colmena Apache es similar a SQL
- Apache Hive permite mapeadores y reductores personalizados
- Apache Hive aumenta la flexibilidad de diseño del esquema utilizando la serialización y deserialización de datos
- Apache Hive es una herramienta analítica
Comparación cabeza a cabeza entre Apache Pig vs Apache Hive (Infografía):
Diferencias clave entre Apache Pig y Apache Hive:
- Apache Pig es más rápido comparando Apache Hive
- Apache Pig y Apache Hive se ejecutan sobre Hadoop MapReduce
- Apache Pig es el mejor para estructurado y semiestructurado, mientras que Apache Hive es el mejor para datos estructurados
- Apache Pig es un lenguaje de procedimiento, mientras que Apache Hive es un lenguaje declarativo
- Apache Pig admite la función de cogrupo para uniones externas, mientras que Apache Hive no admite
- Apache Pig no tiene una base de datos predefinida para almacenar tablas / esquemas, mientras que Apache Hive tiene tablas / esquemas predefinidos y almacena su información en una base de datos.
- Apache Pig también es adecuado para estructuras de datos complejas y anidadas, mientras que Apache Hive es menos adecuado para datos complejos
- Los investigadores y programadores usan Apache Pig mientras que los analistas de datos usan Apache Hive
Cuándo usar Apache Pig:
- Cuando eres programador y sabes lenguaje de scripting
- Cuando no quieres crear un esquema mientras cargas
- Requisitos de ETL
- Cuando trabaja en el lado del cliente del clúster de Hadoop
- Cuando trabaja en el formato de archivo Avro Hadoop
Cuándo usar Apache Hive:
- Requisitos de almacenamiento de datos
- Consultas analíticas de datos históricos.
- Análisis de datos que están familiarizados con SQL
- Mientras trabajaba en datos estructurados
- Por analistas de datos
- Para visualizar y crear informes.
Tabla comparativa de Apache Pig vs Apache Hive
Estoy discutiendo los principales artefactos y distinguiendo entre Apache Pig y Apache Hive.
| Cerdo apache | Colmena Apache | |
| Procesamiento de datos | Apache Pig es un lenguaje de flujo de datos de alto nivel | Apache Hive se utiliza para el procesamiento por lotes, es decir, el procesamiento analítico en línea (OLAP) |
| Velocidad de procesamiento | Apache Pig tiene una latencia más alta debido a la ejecución del trabajo MapReduce en segundo plano | Apache Hive también tiene una latencia más alta debido a la ejecución del trabajo MapReduce en segundo plano. |
| Compatibilidad con Hadoop | Apache Pig se ejecuta sobre MapReduce | Apache Hive también se ejecuta sobre MapReduce |
| Definición | Apache Pig es un sistema de flujo de datos de alto nivel y de código abierto que le brinda una plataforma de lenguaje simple propiamente conocida como Pig Latin que se puede utilizar para manipular datos y consultas. | Apache Hive es de código abierto y similar a SQL utilizado para consultas analíticas |
| Idioma utilizado | Apache Pig utiliza un lenguaje de flujo de datos procesales llamado Pig Latin | Apache Hive usa un lenguaje declarativo llamado HiveQL |
| Esquema | Apache Pig no tiene un concepto de esquema. Puede almacenar datos en un alias. | La colmena Apache admite el esquema para insertar datos en tablas |
| Interfaz web | Apache Pig no es compatible con la interfaz web | Apache Hive es compatible con la interfaz web |
| Operaciones | Apache Pig se utiliza para datos estructurados y semiestructurados | Apache Hive se utiliza para datos estructurados. |
| Especificación de usuario | Apache Pig es utilizado por investigadores y programadores | Apache Hive es utilizado por el analista de datos |
| Opera en | Apache Pig opera en el lado del clúster del cliente | La colmena Apache funciona en el lado del servidor del clúster |
| Métodos de partición | No hay concepto de Partición en Apache Pig | Apache Hive admite funciones de Sharding |
| Formato de archivo | Apache Pig admite el formato de archivo Avro | La colmena Apache directamente no es compatible con el formato Avro, pero puede ser compatible con el uso de "org.apache.hadoop.hive.serde2.avro" |
| JDBC / ODBC | Apache Pig no es compatible | Apache Hive admite pero limitado |
| Depuración | Es fácil depurar scripts de Pig | Podemos depurar, pero es un poco complejo |
Conclusión -Entre Apache Pig vs Apache Hive:
Apache Pig y Apache Hive, ambos se usan comúnmente en el clúster de Hadoop. Tanto Apache Pig como Apache Hive son una herramienta poderosa para el análisis de datos y ETL. Apache Pig y Apache Hive se utilizan principalmente en el entorno de producción. Un usuario debe seleccionar una herramienta basada en los tipos de datos y la salida esperada. Ambas herramientas proporcionan una forma única de analizar Big Data en el clúster de Hadoop. Según la discusión anterior, el usuario puede elegir entre Apache Pig y Apache Hive para sus requisitos.
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