Perbedaan Antara HBase dan Hive

HBase dan Hive keduanya struktur data warehouse berbasis Hadoop yang berbeda secara signifikan tentang bagaimana mereka menyimpan dan meminta data. Mengelola dan memproses volume besar data berbasis web menjadi semakin sulit melalui alat manajemen basis data konvensional. Di sinilah HBase datang ke gambar. HBase adalah pilihan yang lebih disukai untuk menangani sejumlah besar data. Misalnya, jika Anda perlu menyaring melalui banyak toko email untuk menarik satu untuk audit atau untuk tujuan lain, ini akan menjadi kasus penggunaan yang sempurna untuk HBase. Hive, di sisi lain, lebih seperti sistem pelaporan data warehouse tradisional yang berjalan di atas Hadoop. Hive menawarkan bahasa query seperti SQL yang memungkinkan Anda untuk meminta data semi-terstruktur yang disimpan di Hadoop. Ini membutuhkan upaya yang tidak perlu karena harus menulis kode MapReduce. Meskipun, baik HBase dan Hive digunakan sebagai penyimpan data untuk menyimpan data yang tidak terstruktur, mereka berbeda.

Apa itu Hbase??

HBase adalah sumber terbuka, non-relasional, sistem manajemen basis data yang terinspirasi oleh arsitektur Big Table Google dan ditulis dalam Java. HBase pada dasarnya adalah database NoSQL terdistribusi berorientasi kolom yang berjalan di atas Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS). Ini dirancang dan dikembangkan oleh banyak insinyur di bawah kerangka Apache Software Foundation. Itu duduk di Apache Hadoop dan ditenagai oleh struktur file yang toleran terhadap kesalahan yang dikenal sebagai HDFS. Ini menyediakan cara untuk menyimpan set data yang jarang, yang umum dalam kasus penggunaan data besar. Ini memungkinkan pembacaan cepat data akses acak dari sejumlah besar data berdasarkan nilai-nilai utama. Namun, ini tidak dirancang untuk melakukan agregasi data.

Apa itu Sarang?

Hive bukanlah basis data tetapi paket pergudangan yang dibangun di atas Hadoop. Hive adalah teknologi yang berbeda dari HBase; itu struktur data dalam satu set tabel yang dapat bergabung, diagregasi dan ditanyai menggunakan bahasa query yang disebut Hive Query Language (HQL) yang sangat mirip dengan SQL, yang digunakan untuk pemrosesan batch data besar. Ini memungkinkan Anda untuk meminta data semi-terstruktur yang disimpan di Hadoop, yang pada akhirnya berubah menjadi pekerjaan MapReduce, dieksekusi baik secara lokal atau pada cluster MapReduce yang didistribusikan. Hive pada dasarnya adalah sistem gudang data untuk Hadoop yang memfasilitasi peringkasan data yang mudah, permintaan ad-hoc, dan analisis kumpulan data besar yang disimpan dalam sistem file yang kompatibel dengan Hadoop. Data dapat dibaca dan ditulis dari Hive dan HBase dan sebaliknya. Namun, itu tidak dapat digunakan untuk pemrosesan data waktu nyata.

Perbedaan antara HBase dan Hive

Teknologi

- Meskipun HBase dan Hive keduanya struktur data warehouse berbasis Hadoop yang digunakan untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar, mereka berbeda secara signifikan tentang bagaimana mereka menyimpan dan meminta data. HBase pada dasarnya adalah database NoSQL terdistribusi berorientasi kolom yang berjalan di atas Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS) dan menyediakan cara toleran kesalahan untuk menyimpan set data yang jarang, yang umum dalam kasus penggunaan data besar. Hive, di sisi lain, bukan basis data tetapi paket penyimpanan data yang dibangun di atas Hadoop. Hive lebih seperti sistem pelaporan pergudangan data tradisional.

Arsitektur

- HBase adalah basis data NoSQL dan implementasi open-source dari arsitektur Big Table Google yang berada di Apache Hadoop dan didukung oleh struktur file terdistribusi yang dikenal sebagai HDFS. Ini adalah solusi penyimpanan terukur untuk mengakomodasi jumlah data yang hampir tak ada habisnya. Ini adalah arsitektur penyimpanan data yang digunakan untuk menyimpan data yang tidak terstruktur. Hive, di sisi lain, adalah mesin SQL yang dibangun di atas HDFS dan memanfaatkan MapReduce secara internal, yang memungkinkan permintaan data yang disimpan pada HDFS melalui bahasa query seperti SQL yang disebut HQL (Hive Query Language).

Menggunakan

- HBase digunakan untuk membangun layanan lapisan ubin yang berbiaya rendah, fleksibel, dan mudah - Sistem informasi geografis berbasis Hadoop (HBGIS) - untuk penyimpanan data besar-besaran. Ini adalah format penyimpanan kolom pada disk yang menyediakan cara untuk menyimpan set data yang jarang, yang umum dalam kasus penggunaan data besar. Ini memungkinkan pembacaan cepat data akses acak dari sejumlah besar data berdasarkan nilai-nilai utama. Hive, di sisi lain, adalah standar untuk query SQL atas petabyte data di Hadoop dan menyediakan bahasa query seperti SQL yang disebut HQL untuk meminta data yang disimpan dalam cluster Hadoop.

HBase vs. Hive: Grafik Perbandingan

Ringkasan

Meskipun HBase dan Hive keduanya struktur data warehouse berbasis Hadoop yang digunakan untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar, mereka berbeda secara signifikan tentang bagaimana mereka menyimpan dan meminta data. HBase adalah sistem manajemen basis data berorientasi kolom yang digunakan untuk penyimpanan data besar-besaran dan menyediakan cara untuk menyimpan set data yang jarang, yang umum dalam beberapa kasus penggunaan data besar. Hive, di sisi lain, lebih seperti sistem pelaporan data warehouse tradisional yang dibangun di atas Hadoop digunakan untuk menjalankan pemrosesan melalui jadwal pekerjaan dan kemudian memuat hasilnya ke dalam tabel jenis ringkasan yang dapat lebih lanjut ditanyakan oleh aplikasi klien.