Hive , Impala , Kudu.. Hangisini Seçmeliyim?

Hive , Impala , Kudu.. Hangisini Seçmeliyim?

Impala, Hive ve Kudu gibi büyük veri ekosisteminde kullanılan araçlar farklı amaçlara hizmet eder ve farklı özelliklere sahiptir. İşte bu üç aracın tercih edilme durumları ve temel farkları:

Impala:
Amaç: Impala, hızlı ve etkileşimli SQL sorguları için tasarlanmıştır. Genellikle analitik sorguları gerçek zamanlı olarak çalıştırmak için kullanılır.


Veri Depolama: Impala, varsayılan olarak HDFS (Hadoop Distributed File System) üzerinde depolanan verileri sorgular. HDFS dosyaları genellikle toplu yüklemeler (ekleme işlemleri) ve tam tablo taramaları için uygundur.


Farklılık: Impala, Hive’dan daha hızlıdır çünkü Hive, MapReduce üzerinde çalışırken Impala, in-memory sorguları kullanır.


Hive:
Amaç: Hive, büyük veri depolama ve işleme için SQL tabanlı bir arayüz sağlar. Verileri yapılandırılmış bir şekilde sorgulamak için kullanılır.


Veri Depolama: Hive, Impala gibi varsayılan olarak HDFS üzerinde depolanan verileri sorgular. Hive, SQL benzeri sorguları MapReduce işlemlerine çevirir.


Farklılık: Hive, daha geniş bir kullanım durumu yelpazesine yanıt verebilir ve daha karmaşık sorgular için daha uygundur. Ancak Impala daha hızlıdır.


Kudu:
Amaç: Kudu, hızlı ve değişen veriler üzerinde hızlı analitik işlemler yapmayı kolaylaştıran bir dağıtık veri depolama motorudur.


Veri Depolama: Kudu, Impala ile sıkı bir şekilde entegre edilmiştir. Impala’nın SQL sözdizimini kullanarak Kudu tabletlerine veri ekleyebilir, sorgulayabilir, güncelleyebilir ve silebilirsiniz. Kudu API’larını kullanmak yerine Impala’yı kullanarak özel bir Kudu uygulaması oluşturabilirsiniz.


Farklılık: Kudu, hızlı veri üzerinde hızlı analitik yapmak için tasarlanmıştır ve Impala ile birlikte kullanıldığında etkili bir çözüm sunar.


Tercihler:

Impala: Etkileşimli sorgular ve gerçek zamanlı analitik işlemler gerekiyorsa kullanılabilir.


Hive: Yapılandırılmış verileri sorgulamak ve daha geniş bir kullanım durumu yelpazesine yanıt vermek gerekiyorsa kullanılabilir.


Kudu: Hızlı veri üzerinde hızlı analitik yapmak isteniyorsa ve Impala ile entegrasyon gerekiyorsa kullanılabilir.

Ayhan ARDA

Share Button

Yayımlandı

kategorisi

, , ,

yazarı:

Etiketler:

Yorumlar

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Bu site, istenmeyenleri azaltmak için Akismet kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiği hakkında daha fazla bilgi edinin.