External Table и Managed Table – это два разных подхода к созданию таблиц в Apache Hive. Каждый подход имеет свои особенности и преимущества, которые применяются в зависимости от потребностей и целей проекта.
External Table – это таблица, которая ссылается на внешние данные, находящиеся в системе хранения данных, такой как Hadoop Distributed File System (HDFS) или Amazon S3. Данные внешней таблицы остаются неизменными, даже если вы удалите или измените определение таблицы. Однако, при удалении внешней таблицы, сами данные никуда не удаляются, они все равно сохраняются в указанной системе хранения данных.
Managed Table – это таблица, которая хранит свои данные внутри Hive. Вся информация о таблице, ее структура и данные, хранятся в метаданных Hive. При удалении управляемой таблицы, данные также будут удалены. Благодаря этому, управляемые таблицы обеспечивают большую надежность, так как данные и их метаданные всегда согласованы.
Выбор между внешней и управляемой таблицей в Hive зависит от различных факторов. Если у вас уже есть данные, которые хранятся внешне в HDFS, Amazon S3 или других поддерживаемых хранилищах данных, то внешняя таблица — лучший выбор. Она позволяет работать с данными, не требуя их переноса или изменения. С другой стороны, управляемая таблица предоставляет более централизованный и надежный подход, где Hive полностью управляет данными и их метаданными.
External table и managed table: в чем разница?
Managed table, также известная как внутренняя или управляемая таблица, представляет собой таблицу, в которой Hive управляет жизненным циклом данных. При создании managed table, Hive создает все необходимые каталоги и файлы, а также управляет процессом загрузки и обработки данных. Это значит, что при удалении managed table, Hive также удалит все связанные с ней данные.
External table, с другой стороны, является таблицей, в которой Hive не управляет физическими данными. При создании external table, Hive только создает метаданные, указывающие на расположение и структуру данных. Фактические данные хранятся внешне, и Hive не удаляет их при удалении external table. Это означает, что данные external table могут быть использованы другими инструментами или процедурами, и изменения внешних данных не повлияют на работу таблицы.
Кроме того, также следует отметить, что при удалении external table, Hive удаляет только метаданные, а физические данные остаются нетронутыми. Это полезно, когда необходимо снова использовать данные external table позднее, без необходимости повторной загрузки их в базу данных.
В итоге, основная разница между managed table и external table заключается в том, что managed table управляет Hive, что касается физических данных, в то время как external table не имеет контроля над физическими данными. Оба типа таблиц могут быть полезными в зависимости от требований и ситуации, поэтому выбор между ними зависит от конкретной ситуации.
Определение external table
В отличие от managed table (управляемой таблицы), которая хранит данные внутри базы данных, external table ссылается на данные, которые уже существуют во внешнем файловом хранилище, таком как Hadoop Distributed File System (HDFS) или Amazon S3.
External table используется, когда данные уже существуют во внешнем источнике и не требуется перемещение их внутрь базы данных. Это удобно для работы с большими объемами данных, которые занимают много места.
При создании external table, необходимо указать метаданные, такие как схема данных и формат файла. Также важно указать расположение данных во внешнем источнике, чтобы база данных знала, где найти данные при выполнении запросов.
Один из главных преимуществ external table заключается в том, что она может считывать и обновлять данные во внешних источниках, не требуя дополнительного копирования или перемещения данных. Это позволяет экономить время и ресурсы, а также обеспечивает гибкость при работе с данными.
Однако следует учитывать, что при работе с external table необходимо обеспечивать доступность внешних источников данных и поддерживать соответствие схемы данных между базой данных и внешним источником. В противном случае, запросы к external table могут возвращать некорректные результаты или генерировать ошибки.
Определение managed table
Managed table (управляемая таблица) в контексте баз данных представляет собой таблицу, в которой управление данными и операции поддержки (создание, удаление, обновление) полностью контролируются базой данных. В отличие от external table (внешней таблицы), где данные хранятся во внешней файловой системе и таблица служит только виртуальным представлением этих данных, в managed table данные хранятся прямо на уровне базы данных.
При использовании managed table все операции с данными, такие как добавление новых записей, изменение существующих данных или удаление записей, выполняются непосредственно во внутреннем хранилище базы данных. База данных самостоятельно управляет физическим размещением и организацией данных в рамках managed table.
Managed table предоставляет множество преимуществ, включая легкость использования и управления, так как администратор базы данных не нужно отслеживать и контролировать расположение и доступ к внешним файлам данных. Он также обеспечивает возможность использования большего количества функциональности и инструментов базы данных, которые не доступны для external table.
Разница в хранении данных
Managed tables в Apache Hive представляют собой таблицы с данными, управляемыми самим Hive. Все данные хранятся в каталоге Hive Warehouse, по умолчанию на Hadoop Distributed File System (HDFS). Управление и обслуживание данных Managed таблицы полностью лежат на плечах Hive.
External tables в Hive также являются таблицами с данными, но они хранятся во внешних источниках данных, вне каталога Hive Warehouse. Эти источники данных могут быть любыми, поддерживающими Hive (HDFS, Amazon S3, Microsoft Azure Blob и другие). Hive сохраняет метаданные этих таблиц, но не управляет их физическим расположением.
Основная разница между Managed и External таблицами заключается в контроле над данными и управлении ими. При использовании Managed таблиц Hive полностью контролирует физическое расположение данных, а в случае External таблиц Hive не предпринимает никаких действий по перемещению и управлению данными, оставляя это на счет внешних источников данных.
Управление метаданными
Метаданные представляют собой информацию о структуре данных в таблице, такую как названия и типы столбцов, разделители и формат файлов. Управление метаданными важно для правильной обработки данных и выполнения запросов к таблице.
У managed table метаданные хранятся в специальной системной базе данных. Это означает, что система управления базами данных автоматически создает и обновляет метаданные для таблицы. При удалении или переименовании таблицы, система будет автоматически удалять или обновлять соответствующие метаданные.
В отличие от этого, у external table метаданные хранятся внешне, обычно в файлах или папках на файловой системе. При создании таблицы, вы явно указываете метаданные и местоположение файлов. Система управления базами данных не будет автоматически обновлять метаданные, поэтому при удалении или переименовании таблицы придется вручную обновить их.
Выбор между external table и managed table зависит от конкретных требований и предпочтений проекта. External table дает большую гибкость и контроль над метаданными, но требует больше усилий для обновления и поддержки, в то время как managed table более автоматизирована и удобна для использования.
Уровень абстракции
Одно из основных отличий между external table и managed table заключается в уровне абстракции, который они предоставляют.
Managed table является высокоуровневым абстрактным понятием, которое предоставляет возможность разработчикам работать с данными на более абстрактном уровне. Они предоставляют удобный интерфейс для создания и управления данными, автоматически управляют их хранением и обновлением. Управляемые таблицы позволяют разработчикам сосредоточиться на манипулировании данными, не беспокоясь о том, где и как они хранятся физически.
External table, с другой стороны, является более низкоуровневым понятием, которое прямо связано с физическим хранением данных. Внешние таблицы не управляют хранением данных и оставляют эту ответственность на плечах разработчика. Они предоставляют возможность создавать простые ссылки на внешние источники данных, такие как файлы на диске или таблицы в другой базе данных.
Другими словами, managed table абстрагирует разработчика от сложностей управления данными и предоставляет простой интерфейс для работы с ними, в то время как external table оставляет большую свободу и гибкость разработчику, чтобы он мог самостоятельно управлять физическим хранением данных.
Итак, выбор между managed table и external table зависит от конкретной задачи и требований проекта. Если вам необходимо простое управление данными и удобный интерфейс, то managed table может быть предпочтительным вариантом. Если же вам требуется большая гибкость и контроль над физическим хранением данных, то external table является лучшим выбором.
Производительность:
При использовании external table данные хранятся во внешнем хранилище, таком как Hadoop Distributed File System (HDFS) или Amazon S3. Это позволяет легко обмениваться данными между различными системами и снижает затраты на хранение данных. Однако, при обработке и анализе данных, каждый запрос к external table требует чтения данных с диска, что может замедлить производительность.
В отличие от этого, managed table хранит данные во внутреннем хранилище, управляемом системой управления данными. Это позволяет более эффективно обрабатывать запросы, так как данные уже находятся в оперативной памяти, что сокращает время доступа и повышает производительность. Однако, использование managed table может ограничить возможности обмена данными между различными системами и повысить затраты на хранение данных.
Выбор между external и managed table зависит от конкретных требований проекта, размера и характера данных, а также предполагаемого обработки запросов. Если необходимо часто выполнять сложные запросы или работать с большими объемами данных, то выбор managed table может обеспечить более высокую производительность. Если же требуется обмениваться данными с другими системами или снизить затраты на хранение данных, то external table может быть предпочтительным вариантом.