Hive: Hive es un paquete de almacenamiento de datos construido sobre Hadoop. Se utiliza principalmente para el análisis de datos. Por lo general, se dirige a usuarios que ya se sienten cómodos con el lenguaje de consulta estructurado (SQL). Es muy similar a SQL y se llama Hive Query Language (HQL). Hive administra y consulta datos estructurados. Además, Hive abstrae la complejidad de Hadoop. Hive fue desarrollado por Facebook en 2007 para manejar la gran cantidad de datos. No admite:
- No es una base de datos completa.
- No es un sistema de procesamiento en tiempo real.
- No cumple con SQL-92.
- No proporciona inserciones, actualizaciones ni eliminaciones a nivel de fila.
- No admite transacciones y admite subconsultas limitadas.
- Optimización de consultas en una etapa de evolución.
Hbase: HBase es un sistema de administración de bases de datos orientado a columnas que se ejecuta sobre el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS). Es muy adecuado para conjuntos de datos dispersos, que son comunes en muchos casos de uso de big data. Es una base de datos distribuida de código abierto desarrollada por las bases de software Apache. Inicialmente, se llamó Google Big Table, luego pasó a llamarse HBase y está escrito principalmente en Java. Puede almacenar una gran cantidad de datos de terabytes a petabytes. Está diseñado para operaciones de baja latencia y se usa ampliamente para operaciones de lectura y escritura. Almacena una gran cantidad de datos en forma de tablas.
Diferencia entre Hive y HBase:
| S. No. | Parámetros | Colmena | HBase |
|---|---|---|---|
| 1. | Lo esencial | Hive es un motor de consultas que utiliza consultas que en su mayoría son similares a las consultas SQL. | Es el almacenamiento de datos, particularmente para datos no estructurados. |
| 2. | Usado para | Se utiliza principalmente para el procesamiento por lotes (es decir, basado en OLAP). | Se utiliza ampliamente para el procesamiento transaccional (es decir, OLTP). |
| 3. | Procesando | No se puede utilizar para el procesamiento en tiempo real ya que no se pueden obtener resultados de análisis inmediatos. En otras palabras, las operaciones en Hive requieren procesamiento por lotes, normalmente tardan mucho tiempo en completarse. | Se puede utilizar para procesar datos en tiempo real. Las operaciones transaccionales son más rápidas que las operaciones no transaccionales (ya que HBase almacena datos en forma de pares clave-valor). |
| 4. | Consultas | Se utiliza sólo para consultas analíticas. Se utiliza principalmente para analizar Big Data. | Se utiliza para consultas en tiempo real. Se utiliza principalmente para consultar Big Data. |
| 5. | Se ejecuta en | Hive se ejecuta en la parte superior de Hadoop. | HBase se ejecuta sobre HDFS (Sistema de archivos distribuido de Hadoop). |
| 6. | Base de datos | Apache Hive no es una base de datos. | Es compatible con la base de datos NoSQL. |
| 7. | Esquema | Tiene un modelo de esquema. | Está libre del modelo de esquema. |
| 8. | Latencia | Hecho para operaciones de alta latencia, ya que el procesamiento por lotes lleva tiempo. | Hecho para operaciones de latencia de bajo nivel. |
| 9. | Costo | Es caro en comparación con HBase. | Es rentable en comparación con Hive. |
| 10 | Lenguaje de consulta | Hive utiliza HQL (lenguaje de consulta de Hive). | Para realizar actividades CRUD (crear, leer, actualizar y eliminar), HBase no tiene un lenguaje de consulta especializado. HBase incluye un shell basado en Ruby donde puede usar las funciones Get, Put y Scan para editar sus datos. |
| 11 | Nivel de consistencia | Consistencia eventual | Consistencia inmediata |
| 12 | Índices secundarios | No admite índices secundarios. | Es compatible con índices secundarios. |
| 13 | Ejemplo | hubspot |
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Artículo escrito por aishwarya.27 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA