Apache Hive este un sistem de depozit de date distribuit, tolerant la erori, care permite analiza la scară masivă.
Un depozit de date este un sistem de management al datelor care stochează cantități mari de date istorice derivate din diverse surse în scopul analizei și raportării datelor. Aceasta, la rândul său, sprijină inteligența de afaceri care duce la luarea deciziilor mai informate.
Datele utilizate în Apache Hive sunt stocate în Apache Hadoop, un cadru de stocare a datelor open-source pentru stocarea și procesarea distribuită a datelor. Apache Hive este construit pe Apache Hadoop și astfel stochează și extrage date din Apache Hadoop. Cu toate acestea, pot fi utilizate și alte sisteme de stocare a datelor, precum Apache HBase.
Cel mai bun lucru despre Apache Hive este că permite utilizatorilor să citească, să scrie și să gestioneze seturi mari de date și să interogă și să analizeze datele folosind Hive Query Language (HQL), similar cu SQL.
Cuprins
Cum funcționează Apache Hive
Apache Hive oferă o interfață de nivel înalt, asemănătoare SQL, pentru interogarea și gestionarea unor cantități mari de date stocate în sistemul de fișiere distribuit Hadoop (HDFS). Când un utilizator execută o interogare în Apache Hive, interogarea este tradusă într-o serie de joburi MapReduce executate de cluster-ul Hadoop.
MapReduce este un model pentru procesarea unor cantități mari de date în paralel pe grupuri distribuite de computere. Odată ce lucrările MapReduce sunt finalizate, rezultatele acestora sunt procesate și combinate pentru a produce un singur rezultat final. Rezultatul final poate fi stocat într-un tabel Hive sau exportat în HDFS pentru procesare sau analiză ulterioară.
Interogările din Hive pot fi executate mai rapid prin utilizarea partițiilor pentru a împărți tabelele Hive în diferite părți pe baza informațiilor din tabel. Aceste partiții pot fi defalcate și mai mult pentru a permite interogarea foarte rapidă a seturilor mari de date. Acest proces este cunoscut sub numele de bucketing.
Apache Hive este o necesitate pentru organizațiile care lucrează cu date mari. Acest lucru se datorează faptului că le permite să gestioneze cu ușurință seturi mari de date, să proceseze datele într-un mod foarte rapid și să efectueze cu ușurință analize complexe de date asupra datelor. Acest lucru conduce la rapoarte cuprinzătoare și detaliate din datele disponibile, permițând o mai bună luare a deciziilor.
Beneficiile utilizării Apache Hive
Unele dintre beneficiile utilizării Apache Hive includ următoarele:
Ușor de folosit
Permițând interogarea datelor folosind HQL, similar cu SQL, utilizarea Apache Hive devine accesibilă atât programatorilor, cât și non-programatorilor. Prin urmare, analiza datelor se poate face pe seturi mari de date fără a învăța vreun limbaj sau sintaxă nouă. Acesta a contribuit cheie la adoptarea și utilizarea Apache Hive de către organizații.
Rapid
Apache Hive permite analiza foarte rapidă a datelor de seturi mari de date prin procesare în loturi. În procesarea în loturi, seturi mari de date sunt colectate și procesate în grupuri. Rezultatele sunt ulterior combinate pentru a produce rezultatele finale. Prin procesarea în lot, Apache Hive permite procesarea rapidă și analiza datelor.
De încredere
Hive utilizează sistemul de fișiere distribuit Hadoop (HDFS) pentru stocarea datelor. Lucrând împreună, datele pot fi replicate atunci când sunt analizate. Acest lucru creează un mediu tolerant la erori în care datele nu pot fi pierdute chiar și atunci când sistemele computerelor funcționează defectuos.
Acest lucru permite Apache Hive să fie foarte fiabil și tolerant la erori, ceea ce îl face să iasă în evidență printre alte sisteme de depozit de date.
Scalabil
Apache Hive este proiectat într-o manieră care îi permite să scaleze și să gestioneze cu ușurință seturi de date în creștere. Acest lucru oferă utilizatorilor o soluție de depozit de date care se scalează în funcție de nevoile lor.
Eficient din punct de vedere al costurilor
În comparație cu alte soluții de depozitare de date, Apache Hive, care este open source, este relativ mai ieftin de rulat și, prin urmare, cea mai bună opțiune pentru organizațiile dornice să minimizeze costurile operațiunilor fiind profitabile.
Apache Hive este o soluție de depozitare de date robustă și fiabilă, care nu numai că se scalează în funcție de nevoile utilizatorului, ci oferă și o soluție de depozitare de date rapidă, rentabilă și ușor de utilizat.
Caracteristici Apache Hive
Caracteristicile cheie ale Apache hive includ:
#1. Hive Server 2 (HS2)
Acceptă autentificarea și concurența multiclient și este conceput pentru a oferi un suport mai bun pentru clienții API deschisi, cum ar fi Java Database Connectivity (JDBC) și Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Hive Metastore Server (HMS)
HMS acționează ca un depozit central pentru metadatele Hive Tables și partiții pentru o bază de date relațională. Metadatele stocate în HMS sunt puse la dispoziția clienților folosind API-ul serviciului metastore.
#3. Acidul de stup
Hive se asigură că toate tranzacțiile efectuate sunt conforme cu ACID. ACID reprezintă cele patru trăsături dezirabile ale tranzacțiilor cu baze de date. Aceasta include atomicitatea, consistența, izolarea și durabilitatea.
#4. Compactarea datelor Hive
compactarea datelor este procesul de reducere a dimensiunii datelor care sunt stocate și transmise fără a compromite calitatea și integritatea datelor. Acest lucru se realizează prin eliminarea redundanței și a datelor irelevante sau prin utilizarea unei codări speciale fără a compromite calitatea și integritatea datelor compactate. Hive oferă asistență imediată pentru compactarea datelor.
#5. Replicarea stupului
Hive are un cadru care acceptă replicarea metadatelor Hive și modificările datelor între clustere în scopul creării de copii de rezervă și recuperării datelor.
#6. Securitate și observabilitate
Hive poate fi integrat cu Apache Ranger, un cadru care permite monitorizarea și gestionarea securității datelor și cu Apache Atlas, care permite întreprinderilor să-și îndeplinească cerințele de conformitate. Hive acceptă, de asemenea, autentificarea Kerberos, un protocol de rețea care securizează comunicarea într-o rețea. Cei trei împreună îl fac pe Hive sigur și observabil.
#7. Stup LLAP
Hive are procesare analitică cu latență scăzută (LLAP), ceea ce face Hive foarte rapid prin optimizarea stocării în cache a datelor și prin utilizarea infrastructurii de interogare persistente.
#8. Optimizare bazată pe costuri
Hive folosește un optimizator de interogări bazat pe costuri și un cadru de execuție a interogărilor de la Apache Calcite pentru a-și optimiza interogările SQL. Apache Calcite este utilizat în construirea bazelor de date și a sistemelor de gestionare a datelor.
Caracteristicile de mai sus fac din Apache Hive un sistem excelent de depozit de date
Cazuri de utilizare pentru Apache Hive
Apache Hive este un depozit de date versatilă și o soluție de analiză a datelor care permite utilizatorilor să proceseze și să analizeze cu ușurință cantități mari de date. Unele dintre cazurile de utilizare pentru Apache Hive includ:
Analiza datelor
Apache Hive acceptă analiza seturilor mari de date folosind instrucțiuni de tip SQL. Acest lucru permite organizațiilor să identifice modele în date și să tragă concluzii semnificative din datele extrase. Acest lucru este util în realizarea de design. Exemple de companii care folosesc Apache Hive pentru analiza și interogare de date includ AirBnB, FINRA și Vanguard.
Procesare în loturi
Aceasta implică utilizarea Apache Hive pentru a procesa seturi de date foarte mari prin procesarea distribuită a datelor în grupuri. Acest lucru are avantajul de a permite procesarea rapidă a seturilor de date mari. Un exemplu de companie care folosește Apache Hive în acest scop este Guardian, o companie de asigurări și administrare a averii.
Depozitarea datelor
aceasta implică utilizarea Apache hive pentru a stoca și gestiona seturi de date foarte mari. În plus, datele stocate pot fi analizate și rapoarte generate din. Companiile care folosesc Apache Hive ca soluție de depozit de date includ JPMorgan Chase și Target.
Marketing si analiza clientilor
organizațiile pot folosi Apache Hive pentru a-și analiza datele clienților, a realiza segmentarea clienților și pentru a-și putea înțelege mai bine clienții și pentru a-și ajusta eforturile de marketing pentru a se potrivi cu înțelegerea clienților lor. Aceasta este o aplicație pentru care pot folosi Apache Hive toate companiile care gestionează datele clienților.
Procesare ETL (Extract, Transform, Load).
Când lucrați cu multe date într-un depozit de date, este necesar să efectuați operațiuni precum curățarea, extragerea și transformarea datelor înainte ca datele să poată fi încărcate și stocate într-un sistem de depozit de date.
În acest fel, procesarea și analiza datelor vor fi rapide, ușoare și fără erori. Apache Hive poate efectua toate aceste operațiuni înainte ca datele să fie încărcate într-un depozit de date.
Cele de mai sus formează principalele cazuri de utilizare pentru Apache Hive
Resurse de învățare
Apache hive este un instrument foarte util pentru depozitarea datelor și analiza datelor de seturi mari de date. Organizațiile și persoanele care lucrează cu seturi de date mari vor beneficia de utilizarea Apache hive. Pentru a afla mai multe despre Apache Hive și despre cum să îl utilizați, luați în considerare următoarele resurse:
#1. Hive To ADVANCE Hive (Utilizare în timp real)
Hive to Advance Hive este cel mai bine vândut curs despre Udemy creat de J Garg, un consultant senior de date mari cu peste un deceniu de experiență în lucrul cu tehnologiile Apache pentru analiza datelor și formarea altor utilizatori.
Acesta este un curs unic, care îi duce pe cursanți de la elementele de bază ale Apache Hive la concepte avansate și include, de asemenea, o secțiune despre cazurile de utilizare utilizate în interviurile Apache Hive Job. De asemenea, oferă seturi de date și interogări Apache Hive pe care cursanții le pot folosi pentru a exersa în timp ce învață.
Unele dintre conceptele Apache Hive acoperite includ funcții avansate în Hive, tehnici de compresie în Hive, setări de configurare ale Hive, lucrul cu mai multe tabele în Hive și încărcarea datelor nestructurate în Hive.
Puterea acestui curs constă în acoperirea în profunzime a conceptelor Hive avansate utilizate în proiecte din lumea reală.
#2. Apache Hive pentru ingineri de date
Acesta este un curs Udemy practic, bazat pe proiecte, care îi învață pe cursanți cum să lucreze cu Apache Hive de la un nivel începător la un nivel avansat, lucrând la proiecte din lumea reală.
Cursul începe cu o prezentare generală a Apache Hive și acoperă de ce este un instrument necesar pentru inginerii de date. Apoi explorează arhitectura Hive, instalarea acesteia și configurațiile necesare Apache Hive. După ce a pus bazele, cursul continuă să acopere fluxurile de interogări ale stupului, caracteristicile stupului, limitările și modelul de date utilizat în stupul Apache.
De asemenea, acoperă tipul de date, limbajul de definire a datelor și limbajul de manipulare a datelor în Hive. Secțiunile finale acoperă concepte Hive avansate, cum ar fi vizualizări, partiționare, compartimentare, îmbinări și funcții și operatori încorporați.
Pentru a acoperi totul, cursul acoperă întrebări și răspunsuri frecvente la interviu. Acesta este un curs excelent pentru a afla despre Apache Hive și cum poate fi aplicat în lumea reală.
#3. Apache Hive Basic pentru a avansa
Apache Hive Basic to advance este un curs susținut de Anshul Jain, un inginer senior de date cu o mulțime de experiență în lucrul cu Apache Hive și alte instrumente de date mari.
Acesta prezintă conceptele Apache Hive într-un mod ușor de înțeles și este potrivit pentru începătorii care doresc să învețe frânghiile Apache Hive.
Cursul acoperă clauze HQL, funcții ferestre, vizualizare materializată, operațiuni CRUD în Hive, schimb de partiții și optimizare a performanței pentru a permite interogarea rapidă a datelor.
Acest curs vă va oferi o experiență practică cu Apache Hive, pe lângă faptul că vă va ajuta să rezolvați întrebările frecvente la interviu pe care probabil le veți întâlni atunci când aplicați pentru un loc de muncă.
#4. Apache Hive Essentials
Această carte este utilă în special pentru analiștii de date, dezvoltatorii sau oricui este interesat să învețe cum să folosească Apache Hive.
Autorul are peste un deceniu de experiență de lucru ca practician de date mari în proiectarea și implementarea arhitecturii și a analizelor de date mari pentru întreprinderi în diverse industrii.
Cartea acoperă cum să creați și să configurați un mediu Hive, să descrieți în mod eficient datele folosind limbajul de definire al lui Hive și să vă conectați și să filtrați seturi de date în Hive.
În plus, acoperă transformările datelor folosind sortarea, ordonarea și funcțiile Hive, cum să agregați și să eșantionați datele și cum să creșteți performanța interogărilor Hive și să îmbunătățiți securitatea în Hive. În cele din urmă, acoperă personalizările din Apache Hive, învățând utilizatorii cum să modifice Apache Hive pentru a-și satisface nevoile de date mari.
#5. Cartea de bucate Apache Hive
Apache Hive Cookbook, disponibilă în Kindle și paperback, oferă o abordare practică și ușor de urmărit despre Apache Hive, permițându-vă să învățați și să înțelegeți Apache Hive și integrarea acestuia cu cadre populare în big data.
Această carte, destinată cititorilor cu cunoștințe anterioare de SQL, acoperă modul de configurare a Apache Hive cu Hadoop, serviciile în Hive, modelul de date Hive și limbajul de definire și manipulare a datelor Hive.
În plus, acoperă caracteristicile de extensibilitate în Hive, optimizarea îmbinărilor și îmbinărilor, statisticile în Hive, funcțiile Hive, reglarea Hive pentru optimizare și securitatea în Hive și se încheie cu o acoperire aprofundată a integrării Hive cu alte cadre.
Concluzie
Este de remarcat faptul că Apache Hive este cel mai bine utilizat pentru sarcinile tradiționale de depozitare a datelor și nepotrivit pentru procesarea tranzacțiilor online. Apache este proiectat pentru a maximiza performanța, scalabilitatea, toleranța la erori și cuplarea slabă cu formatele sale de intrare.
Organizațiile care manipulează și procesează cantități mari de date vor beneficia enorm de pe urma caracteristicilor robuste oferite de Apache Hive. Aceste caracteristici sunt foarte utile în stocarea și analiza seturilor mari de date.
De asemenea, puteți explora unele diferențe majore între Apache Hive și Apache Impala.