Hive の主な欠点は何ですか?

Apache Hive は強力なデータ処理機能を提供しますが、欠点がないわけではありません。 最も顕著な欠点の 1 つは、パフォーマンスのオーバーヘッドにあります。

Hive クエリを MapReduce、Tez、または Spark ジョブに変換するプロセスでは遅延が発生し、リアルタイムの応答が必要なユースケースに悪影響を与える可能性があります。 このオーバーヘッドは、Hive の SQL に似た言語と基礎となる実行フレームワークの間の変換層の直接的な結果です。

低遅延のデータ処理を必要とするアプリケーションの場合、Hive は理想的な選択肢ではない可能性があります。 クエリの変換と実行に時間がかかると、許容できない遅延が発生し、全体的なユーザー エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。

さらに、翻訳プロセスの複雑さが最適化の課題につながる可能性もあります。 レイテンシを最小限に抑えるために Hive クエリを微調整することは、時間とリソースを大量に消費するタスクになる可能性があり、基盤となる実行フレームワークについての深い知識が必要です。

Hive のもう 1 つの制限は、Hadoop のエコシステムへの依存です。 これによりベンダー ロックインが生じ、将来的に他のデータ処理プラットフォームに切り替える柔軟性が制限される可能性があります。