Diferença entre o Apache Pig e o Apache Hive
A história do Apache Pig começa no ano de 2006, quando o pesquisador do Yahoo estava lutando com os códigos Java do MapReduce. Foi difícil reutilizar e manter o código para compilação. Ao mesmo tempo, eles observaram que os usuários do MapReduce não estavam confortáveis com linguagens declarativas como SQL. Eles começaram a trabalhar em uma nova linguagem que deveria se encaixar em um ponto ideal entre o estilo declarativo do SQL, o estilo de baixo nível e o procedimento do MapReduce. Isso resultou no nascimento do Pig e a primeira versão do Pig ocorreu em setembro de 2008 e até o final de 2009 cerca de metade dos empregos no Yahoo eram empregos no Pig.
A história do Apache Hive começa no ano de 2007, quando programadores que não são Java precisam lutar enquanto usam o Hadoop MapReduce. O profissional de TI com experiência em banco de dados estava enfrentando desafios para trabalhar no Hadoop Cluster. Inicialmente, os pesquisadores que trabalhavam no Facebook criaram a linguagem Hive. Essa linguagem era muito semelhante à linguagem SQL. Assim, a linguagem foi chamada Hive Query Language (HQL) e, posteriormente, torna-se projeto da comunidade Apache de código aberto. Depois de se tornar projeto da Comunidade Apache, houve um grande desenvolvimento no Apache Hive. O Facebook foi a primeira empresa a criar o Apache Hive.
Deixe-me explicar sobre o Apache Pig vs o Apache Hive em mais detalhes.
Apresentando o Apache Pig vs Apache Hive
O Apache Pig é uma plataforma para analisar grandes conjuntos de dados que consiste em uma linguagem de alto nível para expressar programas de análise de dados, juntamente com a infraestrutura para avaliar esses programas. O Apache é um projeto de código aberto da Comunidade Apache. O Apache Pig fornece uma linguagem simples chamada Pig Latin, para consultas e manipulação de dados.
O Pig está sendo utilizado por empresas como Yahoo, Google e Microsoft para coletar grandes quantidades de conjuntos de dados na forma de fluxos de cliques, registros de pesquisa e rastreamentos da Web.
- O Apache Pig fornece tipos de dados aninhados, como Mapas, Tuplas e Bolsas
- Apache Pig Segue a abordagem de várias consultas para evitar varreduras múltiplas dos conjuntos de dados.
- Programadores familiarizados com a linguagem de script preferem o Apache Pig
- O porco é fácil se você conhece bem o SQL
- Não há necessidade de criar esquema para trabalhar no Apache Pig
- O Pig também oferece suporte às principais operações de dados, como Pedidos, Filtros e Junções
- A estrutura do Apache Pig traduz o Pig Latin em sequências de programas MapReduce
O software de armazém de dados Apache Hive facilita a leitura, gravação e gerenciamento de grandes conjuntos de dados residentes no armazenamento distribuído usando SQL. O Apache Hive é um projeto de código-fonte aberto Apache, construído sobre o Hadoop, para consultar, resumir e analisar grandes conjuntos de dados usando uma interface semelhante a SQL. O Apache hive fornece a linguagem semelhante ao SQL chamada HiveQL, que converte consultas de forma transparente ao MapReduce para execução em grandes conjuntos de dados armazenados no HDFS (Hadoop Distributed File System).
- O Apache Hive é uma infraestrutura de data warehouse.
- O Apache Hive é uma ferramenta ETL (Extraction-Transformation-Loading)
- A seção do Apache é semelhante ao SQL
- O Apache Hive permite mapeadores e redutores personalizados
- O Apache Hive aumenta a flexibilidade do design do esquema usando serialização e desserialização de dados
- Apache hive é uma ferramenta analítica
Comparação cara a cara entre Apache Pig vs Apache Hive (Infográficos):
Principais diferenças entre o Apache Pig e o Apache Hive:
- O Apache Pig é mais rápido comparando o Apache Hive
- O Apache Pig e o Apache Hive são executados no topo do Hadoop MapReduce
- O Apache Pig é melhor para Estruturado e Semiestruturado, enquanto o Apache Hive é melhor para dados estruturados
- O Apache Pig é uma linguagem processual, enquanto o Apache Hive é uma linguagem declarativa
- O Apache Pig suporta o recurso de cogrupo para associações externas, enquanto o Apache Hive não suporta
- O Apache Pig não possui um banco de dados predefinido para armazenar tabela / esquema, enquanto o Apache Hive possui tabelas / esquema predefinidos e armazena suas informações em um banco de dados.
- O Apache Pig também é adequado para estruturas de dados complexas e aninhadas, enquanto o Apache Hive é menos adequado para dados complexos
- Pesquisadores e programadores usam o porco Apache, enquanto os analistas de dados usam o Apache Hive
Quando usar o Apache Pig:
- Quando você é um programador e conhece a linguagem de script
- Quando você não deseja criar um esquema ao carregar
- Requisitos de ETL
- Quando você está trabalhando no lado do cliente do cluster Hadoop
- Quando você está trabalhando no formato de arquivo Avro Hadoop
Quando usar o Apache Hive:
- Requisitos de armazenamento de dados
- Consultas analíticas de dados históricos
- Análise de dados familiarizada com SQL
- Enquanto trabalhava em dados estruturados
- Por analistas de dados
- Para visualizar e criar relatórios
Tabela de comparação Apache Pig vs Apache Hive
Estou discutindo os principais artefatos e distinguindo entre o Apache Pig e o Apache Hive.
| Porco Apache | Apache Hive | |
| Processamento de dados | O Apache Pig é uma linguagem de fluxo de dados de alto nível | O Apache Hive é usado para processamento em lote, ou seja, OLAP (Online Analytical Processing) |
| Velocidade de processamento | O Apache Pig possui uma latência mais alta devido à execução da tarefa MapReduce em segundo plano | O Apache Hive também possui latência mais alta devido à execução da tarefa MapReduce em segundo plano |
| Compatibilidade com o Hadoop | O Apache Pig roda em cima do MapReduce | O Apache Hive também roda sobre o MapReduce |
| Definição | O Apache Pig é um sistema de fluxo de dados de alto nível e código aberto que fornece uma plataforma de linguagem simples, conhecida como Pig Latin, que pode ser usada para manipular dados e consultas. | O Apache Hive é de código aberto e semelhante ao SQL usado para consultas analíticas |
| Idioma usado | O Apache Pig usa uma linguagem de fluxo de dados procedural chamada Pig Latin | O Apache Hive usa uma linguagem declarativa chamada HiveQL |
| Esquema | O Apache Pig não tem um conceito de esquema. Você pode armazenar dados em um alias. | O Apache hive suporta o Esquema para inserir dados em tabelas |
| Interface web | O Apache Pig não suporta Interface da Web | O Apache Hive suporta interface da web |
| Operações | O Apache Pig é usado para dados estruturados e semiestruturados | O Apache Hive é usado para dados estruturados. |
| Especificação do Usuário | O Apache Pig é usado por pesquisadores e programadores | O Apache Hive é usado pelo Data Analyst |
| Opera em | O Apache Pig opera no lado do cliente do cluster | Apache hive Opera no lado do servidor do cluster |
| Métodos de Partição | Não há conceito de partição no Apache Pig | O Apache Hive suporta os recursos Sharding |
| Formato de arquivo | Apache Pig suporta o formato de arquivo Avro | O Apache hive diretamente não suporta o formato Avro, mas pode suportar o uso de "org.apache.hadoop.hive.serde2.avro" |
| JDBC / ODBC | O Apache Pig não suporta | Apache hive suporta, mas limitado |
| Depuração | É fácil depurar scripts do Pig | Podemos depurar, mas é um pouco complexo |
Conclusão - Entre o Apache Pig e o Apache Hive:
O Apache Pig e o Apache Hive, ambos são comumente usados no cluster Hadoop. O Apache Pig e o Apache Hive são uma ferramenta poderosa para análise de dados e ETL. O Apache Pig e o Apache Hive são usados principalmente no ambiente de produção. Um usuário precisa selecionar uma ferramenta com base nos tipos de dados e na saída esperada. Ambas as ferramentas fornecem uma maneira exclusiva de analisar o Big Data no cluster Hadoop. Com base na discussão acima, o usuário pode escolher entre o Apache Pig e o Apache Hive para seus requisitos.
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