Wyjaśnienie Apache Hive w 5 minut lub mniej [+5 Learning Resources]

Apache Hive to system składowania danych o rozproszonej architekturze, charakteryzujący się odpornością na awarie i umożliwiający realizację analiz na ogromną skalę.

System hurtowni danych to platforma zarządzania danymi, która przechowuje obszerne zbiory danych historycznych z różnych źródeł, wykorzystywane do analizy i generowania raportów. Umożliwia to wsparcie analityki biznesowej, co przekłada się na podejmowanie bardziej przemyślanych decyzji.

Dane wykorzystywane przez Apache Hive są składowane w Apache Hadoop, otwartej platformie do rozproszonego przechowywania i przetwarzania danych. Hive, zbudowany na fundamencie Hadoop, przechowuje i pobiera dane z tej platformy. Niemniej jednak, istnieje możliwość wykorzystania innych systemów składowania danych, jak np. Apache HBase.

Największą zaletą Apache Hive jest to, że pozwala użytkownikom na operacje odczytu, zapisu i zarządzania dużymi zbiorami danych, jak również na wykonywanie zapytań i analizy z zastosowaniem języka Hive Query Language (HQL), który jest zbliżony do SQL.

Jak funkcjonuje Apache Hive

Apache Hive dostarcza interfejs wysokiego poziomu, przypominający SQL, do zarządzania i wykonywania zapytań na dużych ilościach danych przechowywanych w rozproszonym systemie plików Hadoop (HDFS). W momencie, gdy użytkownik wprowadza zapytanie w Apache Hive, jest ono transformowane w szereg zadań MapReduce realizowanych przez klaster Hadoop.

MapReduce to model przetwarzania dużych ilości danych równolegle, w ramach rozproszonych klastrów komputerowych. Po ukończeniu zadań MapReduce ich rezultaty są przetwarzane i łączone, aby uzyskać pojedynczy wynik końcowy. Ostateczny wynik może być zachowany w tabeli Hive lub wyeksportowany do systemu plików HDFS w celu dalszej obróbki lub analizy.

Realizację zapytań w Hive można przyspieszyć, wykorzystując partycje do podziału tabel Hive na odrębne części, bazując na informacjach o tabeli. Partycje te mogą być dalej dzielone, co umożliwia błyskawiczne wykonywanie zapytań na bardzo rozległych zbiorach danych. Ten proces nosi nazwę kubełkowania.

Apache Hive to kluczowe narzędzie dla firm operujących na dużych zbiorach danych, gdyż umożliwia łatwe zarządzanie, szybkie przetwarzanie i skuteczne wykonywanie złożonych analiz. To z kolei prowadzi do generowania wszechstronnych i szczegółowych raportów opartych na dostępnych danych, co jest fundamentem lepszego podejmowania decyzji.

Korzyści z użytkowania Apache Hive

Oto niektóre z atutów wynikających z wykorzystania Apache Hive:

Prosty w obsłudze

Dzięki możliwości formułowania zapytań do danych przy użyciu HQL, który jest podobny do SQL, Apache Hive staje się dostępny zarówno dla programistów, jak i osób nie posiadających specjalistycznej wiedzy technicznej. Umożliwia to prowadzenie analiz danych na rozległych zbiorach bez konieczności przyswajania nowego języka czy składni. To właśnie prostota obsługi była kluczowym czynnikiem, który przyczynił się do szerokiego przyjęcia i wykorzystania Apache Hive przez wiele organizacji.

Szybkość działania

Apache Hive umożliwia błyskawiczną analizę obszernych zbiorów danych poprzez przetwarzanie wsadowe. W tym procesie duże zbiory danych są grupowane i przetwarzane partiami, a wyniki są następnie agregowane w celu uzyskania finalnego rezultatu. Przetwarzanie wsadowe pozwala Apache Hive na szybkie przetwarzanie i analizę danych.

Niezawodność

Hive do przechowywania danych wykorzystuje rozproszony system plików Hadoop (HDFS). Dzięki takiemu podejściu dane mogą być replikowane podczas analizy, tworząc odporne na awarie środowisko, w którym dane nie mogą zostać utracone, nawet w przypadku wystąpienia problemów z systemami komputerowymi.

Dzięki temu Apache Hive jest bardzo niezawodny i odporny na awarie, co stanowi jego przewagę w porównaniu z innymi systemami hurtowni danych.

Skalowalność

Apache Hive został zaprojektowany z myślą o łatwej skalowalności i obsłudze rosnących zbiorów danych. Użytkownicy otrzymują rozwiązanie hurtowni danych, które można dostosować do ich aktualnych potrzeb.

Efektywność kosztowa

W zestawieniu z innymi rozwiązaniami do przechowywania danych, Apache Hive, jako platforma o otwartym kodzie źródłowym, jest relatywnie tańsza w eksploatacji, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla firm, którym zależy na optymalizacji kosztów operacyjnych.

Apache Hive to solidne i niezawodne rozwiązanie do przechowywania danych, które nie tylko skaluje się w zależności od potrzeb użytkownika, ale również gwarantuje szybkie, ekonomiczne i proste w obsłudze środowisko do zarządzania danymi.

Funkcjonalności Apache Hive

Kluczowe cechy Apache Hive to:

#1. Serwer Hive 2 (HS2)

Zapewnia wsparcie dla uwierzytelniania i współbieżnej obsługi wielu klientów, a także lepszą obsługę otwartych klientów API, takich jak Java Database Connectivity (JDBC) i Open Database Connectivity (ODBC).

#2. Serwer Metadanych Hive (HMS)

HMS pełni rolę centralnego repozytorium metadanych tabel Hive i partycji dla relacyjnej bazy danych. Metadane przechowywane w HMS są udostępniane klientom za pośrednictwem interfejsu API usługi metastore.

#3. ACID w Hive

Hive zapewnia zgodność wszystkich realizowanych transakcji z zasadami ACID, które definiują cztery kluczowe właściwości transakcji bazodanowych: atomowość, spójność, izolację i trwałość.

#4. Kompresja Danych w Hive

Kompresja danych to proces redukcji rozmiaru danych przechowywanych i przesyłanych bez utraty ich jakości i integralności. Realizowana jest poprzez eliminację zbędnych danych lub użycie specjalnego kodowania. Hive oferuje natywną obsługę kompresji danych.

#5. Replikacja w Hive

Hive posiada mechanizm, który wspiera replikację metadanych Hive i zmian danych pomiędzy klastrami, co umożliwia tworzenie kopii zapasowych i odzyskiwanie danych.

#6. Bezpieczeństwo i Monitorowanie

Hive można zintegrować z Apache Ranger, platformą do monitorowania i zarządzania bezpieczeństwem danych, oraz z Apache Atlas, który ułatwia spełnianie wymagań dotyczących zgodności. Hive obsługuje również uwierzytelnianie Kerberos, protokół sieciowy, który zabezpiecza komunikację w sieci. Te trzy elementy razem czynią Hive platformą bezpieczną i łatwą w monitorowaniu.

#7. Hive LLAP

Hive oferuje przetwarzanie analityczne o niskim opóźnieniu (LLAP), które przyspiesza działanie Hive dzięki optymalizacji buforowania danych i wykorzystaniu trwałej infrastruktury zapytań.

#8. Optymalizacja Kosztowa

Hive stosuje optymalizator zapytań oparty na kosztach i mechanizm ramkowania wykonywania zapytań Apache Calcite, co umożliwia optymalizację zapytań SQL. Apache Calcite jest wykorzystywany do budowy systemów bazodanowych i systemów zarządzania danymi.

Powyższe funkcjonalności czynią Apache Hive doskonałym systemem do składowania danych.

Zastosowania Apache Hive

Apache Hive jest uniwersalnym rozwiązaniem do składowania i analizy danych, które pozwala użytkownikom na efektywne przetwarzanie i analizowanie ogromnych ilości danych. Przykłady zastosowań Apache Hive to:

Analiza Danych

Apache Hive wspomaga analizę dużych zbiorów danych za pomocą instrukcji zbliżonych do SQL. Umożliwia to firmom identyfikowanie wzorców w danych i wyciąganie wniosków z wyodrębnionych informacji, co jest przydatne w projektowaniu. Firmy takie jak AirBnB, FINRA i Vanguard wykorzystują Apache Hive do analizy danych i wykonywania zapytań.

Przetwarzanie Wsadowe

Polega na wykorzystaniu Apache Hive do przetwarzania dużych zbiorów danych poprzez rozproszoną obróbkę danych w grupach. Ma to tę zaletę, że pozwala na szybkie przetwarzanie rozległych zbiorów danych. Firma ubezpieczeniowa Guardian stosuje Apache Hive do przetwarzania wsadowego.

Hurtownia Danych

Implikuje użycie Apache Hive do przechowywania i zarządzania bardzo dużymi zbiorami danych, które mogą być następnie poddawane analizie i generowaniu raportów. Firmy takie jak JPMorgan Chase i Target używają Apache Hive jako rozwiązania do budowy hurtowni danych.

Marketing i Analiza Klienta

Organizacje mogą korzystać z Apache Hive do analizy danych o swoich klientach, segmentacji grup docelowych oraz lepszego zrozumienia potrzeb klientów. Umożliwia to dostosowywanie działań marketingowych do zidentyfikowanych potrzeb klientów. Jest to zastosowanie, z którego mogą korzystać wszystkie firmy przetwarzające dane klientów.

Przetwarzanie ETL (Extract, Transform, Load)

Podczas pracy z dużymi ilościami danych w hurtowni konieczne jest wykonanie operacji takich jak czyszczenie, ekstrakcja i transformacja, zanim dane zostaną załadowane do systemu. Apache Hive może wykonać wszystkie te operacje, przygotowując dane do analizy.

Powyższe przykłady stanowią główne zastosowania Apache Hive.

Materiały Edukacyjne

Apache Hive to bardzo przydatne narzędzie do budowy hurtowni danych i analizy dużych zbiorów danych. Organizacje i osoby pracujące z takimi danymi mogą czerpać korzyści z wykorzystania Apache Hive. Poniżej prezentujemy zasoby, które pomogą Ci zgłębić wiedzę o Apache Hive:

#1. Hive do ADVANCE Hive (wykorzystanie w czasie rzeczywistym)

Hive to Advance Hive to popularny kurs na platformie Udemy, stworzony przez J Garga, doświadczonego konsultanta ds. Big Data, z ponad dziesięcioletnim stażem w pracy z technologiami Apache do analizy danych i szkolenia użytkowników.

Jest to unikatowy kurs, który prowadzi uczestników od podstaw Apache Hive do zaawansowanych koncepcji. Zawiera również sekcję poświęconą przypadkom użycia stosowanym w rozmowach kwalifikacyjnych na stanowiska związane z Apache Hive. Udostępnia zestawy danych i zapytania Apache Hive, które uczestnicy mogą wykorzystać podczas nauki.

Kurs obejmuje takie koncepcje jak zaawansowane funkcje w Hive, techniki kompresji danych, ustawienia konfiguracji, pracę z wieloma tabelami oraz ładowanie nieustrukturyzowanych danych w Hive.

Siłą tego kursu jest szczegółowe omówienie zaawansowanych koncepcji Hive, wykorzystywanych w rzeczywistych projektach.

#2. Apache Hive dla Inżynierów Danych

Praktyczny kurs na Udemy, oparty na projektach, który uczy studentów pracy z Apache Hive od poziomu początkującego do zaawansowanego, poprzez realizację rzeczywistych projektów.

Kurs rozpoczyna się od omówienia Apache Hive i uzasadnienia, dlaczego jest to niezbędne narzędzie dla inżynierów danych. Następnie analizuje architekturę Hive, jego instalację i niezbędne konfiguracje. Po zbudowaniu solidnych podstaw, kurs przechodzi do omówienia przepływów zapytań Hive, funkcji, ograniczeń i modelu danych używanego w Apache Hive.

Obejmuje także typy danych, język definicji danych i język manipulacji danymi w Hive. W ostatnich sekcjach omówione są zaawansowane koncepcje, takie jak widoki, partycjonowanie, segmentowanie, łączenia oraz wbudowane funkcje i operatory.

Kurs kończy się przeglądem najczęściej zadawanych pytań podczas rozmów kwalifikacyjnych oraz przykładowymi odpowiedziami. Jest to doskonały kurs, aby dowiedzieć się więcej o Apache Hive i o jego praktycznym zastosowaniu.

#3. Apache Hive Basic, aby przejść dalej

Apache Hive Basic to kurs prowadzony przez Anshula Jaina, doświadczonego inżyniera danych z bogatym doświadczeniem w pracy z Apache Hive i innymi narzędziami Big Data.

Kurs przedstawia koncepcje Apache Hive w przystępny sposób i jest odpowiedni dla początkujących, którzy chcą poznać podstawy Apache Hive.

Kurs obejmuje klauzule HQL, funkcje okien, widok zmaterializowany, operacje CRUD w Hive, wymianę partycji oraz optymalizację wydajności, aby umożliwić szybkie wykonywanie zapytań.

Ten kurs zapewni praktyczne doświadczenie z Apache Hive, a także pomoże przygotować się do typowych pytań pojawiających się na rozmowach kwalifikacyjnych.

#4. Podstawy Apache Hive

Książka ta jest szczególnie wartościowa dla analityków danych, programistów i wszystkich osób zainteresowanych nauką korzystania z Apache Hive.

Autor posiada ponad dziesięcioletnie doświadczenie w pracy jako praktyk Big Data, projektując i wdrażając korporacyjną architekturę i analitykę dużych zbiorów danych w różnych branżach.

Książka omawia tworzenie i konfigurowanie środowiska Hive, efektywne opisywanie danych przy użyciu języka definicji Hive oraz łączenie i filtrowanie zbiorów danych w Hive.

Obejmuje również transformacje danych przy użyciu sortowania, porządkowania i funkcji Hive, agregowanie i próbkowanie danych oraz zwiększanie wydajności zapytań Hive i zwiększanie bezpieczeństwa w Hive. Na zakończenie książka omawia dostosowywanie Apache Hive, ucząc, jak modyfikować platformę do potrzeb związanych z obsługą dużych zbiorów danych.

#5. Książka Kucharska Apache Hive

Książka kucharska Apache Hive, dostępna w formacie Kindle i miękkiej oprawie, oferuje praktyczne podejście do Apache Hive, umożliwiając poznanie i zrozumienie Apache Hive oraz jego integracji z popularnymi platformami do obsługi dużych zbiorów danych.

Książka, przeznaczona dla czytelników z podstawową znajomością języka SQL, opisuje, jak skonfigurować Apache Hive z Hadoop, usługi w Hive, model danych oraz język definicji i manipulacji danymi w Hive.

Oprócz tego obejmuje funkcje rozszerzalności, łączenie i optymalizację łączeń, statystyki, funkcje i optymalizację Hive, a także bezpieczeństwo w Hive. Kończy się omówieniem integracji Hive z innymi platformami.

Podsumowanie

Warto podkreślić, że Apache Hive jest najbardziej efektywny w zadaniach związanych z tradycyjnymi hurtowniami danych i nie nadaje się do przetwarzania transakcji online. Apache został stworzony, aby maksymalizować wydajność, skalowalność, odporność na awarie i elastyczność formatów wejściowych.

Organizacje, które operują i przetwarzają duże ilości danych, mogą czerpać liczne korzyści z niezawodnych funkcji oferowanych przez Apache Hive. Te funkcje są bardzo przydatne w przechowywaniu i analizowaniu rozległych zbiorów danych.

Zachęcamy także do zapoznania się z głównymi różnicami pomiędzy Apache Hive a Apache Impala.