Apa perbedaan antara Hadoop, Hive, dan AWS RedShift?


Jawaban 1:

Hadoop adalah kerangka kerja komputasi terdistribusi (Misalnya MapReduce) dan penyimpanan (HDFS).

Hive adalah bagian dari ekosistem hadoop dan menyediakan antarmuka seperti sql untuk hadoop.

Redshift adalah sistem database milik Amazon. Fungsionalitasnya sebanding dengan Hive di atas Hadoop: tetapi kurang banyak opsi. Meskipun tampaknya secara signifikan lebih cepat, dijelaskan dalam tolok ukur pertama.


Jawaban 2:

Tidak lagi benar untuk mengatakan bahwa Hadoop tidak baik untuk SQL. Dengan peningkatan dramatis dalam Hive, Impala dan Lingual, semakin banyak alat baru untuk mengakses data di Hadoop adalah melalui SQL. Ketika Spark menjadi lebih dominan, alat-alat seperti Hive on Spark dan Spark SQL mengurangi setiap kelebihan yang dimiliki Redshift dalam hal kinerja.


Jawaban 3:

Ketiga istilah tersebut milik Ilmu Data. Hadoop: Hadoop adalah kerangka kerja yang mendefinisikan cara Big Data dapat disimpan dan diproses. Awalnya itu hanya memiliki dua komponen: HDFS (lapisan penyimpanan) dan MapReduce (lapisan pemrosesan), tapi sekarang Hadoop telah menjadi sistem-eko besar di mana ada banyak kerangka pemrosesan aliran dan proses batch canggih lainnya seperti Spark, Storm, Kafka, dll. Tujuan utama Hadoop adalah untuk melakukan pemrosesan data menggunakan kekuatan arsitektur komputasi terdistribusi.

Hive: Hive adalah alat seperti SQL yang digunakan oleh Analis Data untuk membuat pertanyaan sederhana pada data yang disimpan di dalam HDFS. Alat ini dikembangkan oleh Facebook. Hive diperkenalkan untuk mengurangi jumlah upaya yang diperlukan dalam menulis program berbasis Java untuk mengambil data yang diproses yang disimpan dalam HDFS.

AWS RedShift: AWS RedShift adalah layanan Cloud pada platform AWS yang membantu organisasi untuk mengembangkan sistem data warehouse bertenaga Cloud. AWS RedShift dapat menangani petabyte data tanpa perlu mengelola infrastruktur, perangkat lunak, atau platform. Ini adalah PaaS, berguna untuk analisis bisnis Data.