Apache Hive to rozproszony, odporny na awarie system hurtowni danych, który umożliwia przeprowadzanie analiz na masową skalę.
Hurtownia danych to system zarządzania danymi, który przechowuje duże ilości danych historycznych pochodzących z różnych źródeł w celu analizy danych i raportowania. To z kolei wspiera analitykę biznesową, prowadząc do bardziej świadomego podejmowania decyzji.
Dane używane w Apache Hive są przechowywane w Apache Hadoop, platformie przechowywania danych typu open source do rozproszonego przechowywania i przetwarzania danych. Apache Hive jest zbudowany na bazie Apache Hadoop, dzięki czemu przechowuje i wyodrębnia dane z Apache Hadoop. Jednak można również użyć innych systemów przechowywania danych, takich jak Apache HBase.
Najlepszą rzeczą w Apache Hive jest to, że umożliwia użytkownikom odczytywanie, zapisywanie i zarządzanie dużymi zbiorami danych oraz wykonywanie zapytań i analizowanie danych przy użyciu języka Hive Query Language (HQL), podobnego do SQL.
Jak działa Apache Hive
Apache Hive zapewnia interfejs wysokiego poziomu podobny do języka SQL do wykonywania zapytań i zarządzania dużymi ilościami danych przechowywanych w rozproszonym systemie plików Hadoop (HDFS). Gdy użytkownik wykonuje zapytanie w Apache Hive, zapytanie jest tłumaczone na serię zadań MapReduce wykonywanych przez klaster Hadoop.
MapReduce to model przetwarzania dużych ilości danych równolegle w rozproszonych klastrach komputerów. Po zakończeniu zadań MapReduce ich wyniki są przetwarzane i łączone w celu uzyskania jednego wyniku końcowego. Ostateczny wynik można zapisać w tabeli Hive lub wyeksportować do systemu plików HDFS w celu dalszego przetwarzania lub analizy.
Zapytania w Hive można wykonywać szybciej, używając partycji do dzielenia tabel Hive na różne części na podstawie informacji o tabeli. Te partycje można podzielić jeszcze bardziej, aby umożliwić bardzo szybkie wykonywanie zapytań dotyczących dużych zestawów danych. Ten proces jest znany jako kubełkowanie.
Apache Hive jest niezbędnym narzędziem dla organizacji pracujących z dużymi zbiorami danych. Dzieje się tak, ponieważ umożliwia im łatwe zarządzanie dużymi zbiorami danych, przetwarzanie danych w bardzo szybki sposób i łatwe przeprowadzanie złożonej analizy danych na danych. Prowadzi to do kompleksowych i szczegółowych raportów z dostępnych danych pozwalających na lepsze podejmowanie decyzji.
Korzyści z używania Apache Hive
Oto niektóre z zalet korzystania z Apache Hive:
Łatwy w użyciu
Umożliwiając wysyłanie zapytań do danych przy użyciu HQL, podobnie jak SQL, korzystanie z Apache Hive staje się dostępne zarówno dla programistów, jak i osób niebędących programistami. Dlatego analizę danych można przeprowadzić na dużych zbiorach danych bez uczenia się nowego języka lub składni. Był to kluczowy czynnik, który przyczynił się do przyjęcia i używania Apache Hive przez organizacje.
Szybko
Apache Hive pozwala na bardzo szybką analizę dużych zbiorów danych poprzez przetwarzanie wsadowe. W przetwarzaniu wsadowym duże zbiory danych są gromadzone i przetwarzane w grupach. Wyniki są później łączone w celu uzyskania ostatecznych wyników. Dzięki przetwarzaniu wsadowemu Apache Hive umożliwia szybkie przetwarzanie i analizę danych.
Niezawodny
Hive używa rozproszonego systemu plików Hadoop (HDFS) do przechowywania danych. Dzięki współpracy dane mogą być replikowane podczas ich analizy. Tworzy to środowisko odporne na awarie, w którym dane nie mogą zostać utracone nawet w przypadku awarii systemów komputerowych.
Dzięki temu Apache Hive jest bardzo niezawodny i odporny na awarie, co wyróżnia go spośród innych systemów hurtowni danych.
Skalowalny
Apache Hive został zaprojektowany w sposób, który pozwala na łatwe skalowanie i obsługę rosnących zestawów danych. Zapewnia to użytkownikom rozwiązanie hurtowni danych, które można skalować zgodnie z ich potrzebami.
Ekonomiczny
W porównaniu z innymi rozwiązaniami do przechowywania danych, Apache Hive, który jest open source, jest relatywnie tańszy w eksploatacji, a tym samym jest najlepszą opcją dla organizacji, którym zależy na minimalizacji kosztów prowadzenia działalności.
Apache Hive to solidne i niezawodne rozwiązanie do przechowywania danych, które nie tylko skaluje się zgodnie z potrzebami użytkownika, ale także zapewnia szybkie, ekonomiczne i łatwe w użyciu rozwiązanie do przechowywania danych.
Funkcje Apache Hive
Kluczowe funkcje Apache Hive obejmują:
# 1. Serwer Hive 2 (HS2)
Obsługuje uwierzytelnianie i współbieżność wielu klientów oraz zapewnia lepszą obsługę otwartych klientów API, takich jak Java Database Connectivity (JDBC) i Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Hive Metastore Server (HMS)
HMS działa jako centralny magazyn metadanych tabel Hive i partycji dla relacyjnej bazy danych. Metadane przechowywane w HMS są udostępniane klientom za pomocą API usługi metastore.
#3. KWAS ulowy
Hive zapewnia, że wszystkie wykonane transakcje są zgodne z ACID. ACID reprezentuje cztery pożądane cechy transakcji bazodanowych. Obejmuje to atomowość, spójność, izolację i trwałość.
#4. Zagęszczanie danych Hive
zagęszczanie danych to proces zmniejszania rozmiaru danych, które są przechowywane i przesyłane bez uszczerbku dla jakości i integralności danych. Odbywa się to poprzez usunięcie zbędnych i nieistotnych danych lub użycie specjalnego kodowania bez uszczerbku dla jakości i integralności danych, które są kompaktowane. Hive oferuje gotową obsługę kompaktowania danych.
#5. Replikacja Hive
Hive ma platformę, która obsługuje replikację metadanych Hive i zmian danych między klastrami w celu tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania danych.
#6. Bezpieczeństwo i obserwowalność
Hive można zintegrować z Apache Ranger, platformą umożliwiającą monitorowanie i zarządzanie bezpieczeństwem danych, oraz z Apache Atlas, który umożliwia przedsiębiorstwom spełnienie ich wymagań dotyczących zgodności. Hive obsługuje również uwierzytelnianie Kerberos, protokół sieciowy, który zabezpiecza komunikację w sieci. Te trzy razem sprawiają, że Hive jest bezpieczny i obserwowalny.
#7. Ul LLAP
Hive ma przetwarzanie analityczne o niskim opóźnieniu (LLAP), dzięki czemu Hive jest bardzo szybki dzięki optymalizacji buforowania danych i użyciu trwałej infrastruktury zapytań.
#8. Optymalizacja kosztowa
Hive używa opartego na kosztach optymalizatora zapytań i mechanizmu ramkowania wykonywania zapytań firmy Apache Calcite w celu optymalizacji swoich zapytań SQL. Apache Calcite jest wykorzystywany do budowy baz danych i systemów zarządzania danymi.
Powyższe cechy sprawiają, że Apache Hive jest doskonałym systemem hurtowni danych
Przypadki użycia dla Apache Hive
Apache Hive to wszechstronna hurtownia danych i rozwiązanie do analizy danych, które pozwala użytkownikom łatwo przetwarzać i analizować duże ilości danych. Niektóre przypadki użycia Apache Hive obejmują:
Analiza danych
Apache Hive obsługuje analizę dużych zestawów danych przy użyciu instrukcji podobnych do języka SQL. Pozwala to organizacjom identyfikować wzorce w danych i wyciągać sensowne wnioski z wyodrębnionych danych. Jest to przydatne w tworzeniu projektów. Przykłady firm korzystających z Apache Hive do analizy danych i zapytań obejmują AirBnB, FINRA i Vanguard.
Przetwarzanie wsadowe
Wiąże się to z wykorzystaniem Apache Hive do przetwarzania bardzo dużych zbiorów danych poprzez rozproszone przetwarzanie danych w grupach. Ma to tę zaletę, że umożliwia szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych. Przykładem firmy, która wykorzystuje do tego celu Apache Hive, jest Guardian, firma ubezpieczeniowa i zarządzająca majątkiem.
Magazyn danych
wymaga to użycia Apache Hive do przechowywania bardzo dużych zbiorów danych i zarządzania nimi. Oprócz tego, przechowywane dane mogą być analizowane, a raporty generowane z. Firmy korzystające z Apache Hive jako rozwiązania hurtowni danych to JPMorgan Chase i Target.
Marketing i analiza klienta
organizacje mogą używać Apache Hive do analizowania danych swoich klientów, przeprowadzania segmentacji klientów i lepszego zrozumienia swoich klientów oraz dostosowywania działań marketingowych, aby pasowały do ich zrozumienia klientów. Jest to aplikacja, dla której wszystkie firmy obsługujące dane klientów mogą korzystać z Apache Hive.
Przetwarzanie ETL (wyodrębnij, przekształć, załaduj).
Podczas pracy z dużą ilością danych w hurtowni danych konieczne jest wykonanie operacji, takich jak czyszczenie danych, ekstrakcja i transformacja, zanim dane będą mogły zostać załadowane i zapisane w systemie hurtowni danych.
W ten sposób przetwarzanie i analiza danych będzie szybka, łatwa i wolna od błędów. Apache Hive może wykonać wszystkie te operacje, zanim dane zostaną załadowane do hurtowni danych.
Powyższe stanowią główne przypadki użycia Apache Hive
Zasoby edukacyjne
Apache Hive to bardzo przydatne narzędzie do hurtowni danych i analizy dużych zbiorów danych. Organizacje i osoby pracujące z dużymi zbiorami danych odniosą korzyści z używania Apache Hive. Aby dowiedzieć się więcej o Apache Hive i sposobach korzystania z niego, skorzystaj z następujących zasobów:
# 1. Hive do ADVANCE Hive (wykorzystanie w czasie rzeczywistym)
Hive to Advance Hive to najlepiej sprzedający się kurs na Udemy stworzony przez J Garga, starszego konsultanta ds. Big Data z ponad dziesięcioletnim doświadczeniem w pracy z technologiami Apache do analizy danych i szkolenia innych użytkowników.
Jest to jedyny w swoim rodzaju kurs, który przenosi uczniów od podstaw Apache Hive do zaawansowanych koncepcji, a także zawiera sekcję dotyczącą przypadków użycia używanych podczas rozmów kwalifikacyjnych Apache Hive Job. Zapewnia również zestawy danych i zapytania Apache Hive, z których uczniowie mogą korzystać podczas nauki.
Niektóre z omówionych koncepcji Apache Hive obejmują zaawansowane funkcje w Hive, techniki kompresji w Hive, ustawienia konfiguracyjne Hive, pracę z wieloma tabelami w Hive i ładowanie nieustrukturyzowanych danych w Hive.
Siła tego kursu polega na dogłębnym omówieniu zaawansowanych koncepcji Hive używanych w rzeczywistych projektach.
#2. Apache Hive dla inżynierów danych
Jest to praktyczny, oparty na projektach kurs Udemy, który uczy uczniów, jak pracować z Apache Hive od poziomu początkującego do zaawansowanego, pracując nad rzeczywistymi projektami.
Kurs rozpoczyna się od omówienia Apache Hive i wyjaśnia, dlaczego jest to niezbędne narzędzie dla inżynierów danych. Następnie bada architekturę Hive, jej instalację i niezbędne konfiguracje Apache Hive. Po zbudowaniu podstaw kurs przechodzi do omówienia przepływów zapytań Hive, funkcji Hive, ograniczeń i modelu danych używanego w Apache Hive.
Obejmuje również typ danych, język definicji danych i język manipulacji danymi w programie Hive. W końcowych sekcjach omówiono zaawansowane koncepcje programu Hive, takie jak widoki, partycjonowanie, segmentowanie, łączenia oraz wbudowane funkcje i operatory.
Podsumowując, kurs obejmuje najczęściej zadawane pytania podczas wywiadów i odpowiedzi. To doskonały kurs, aby dowiedzieć się więcej o Apache Hive i o tym, jak można go zastosować w prawdziwym świecie.
#3. Apache Hive Basic, aby przejść dalej
Apache Hive Basic to kurs prowadzony przez Anshula Jaina, starszego inżyniera danych z ogromnym doświadczeniem w pracy z Apache Hive i innymi narzędziami Big Data.
Przedstawia koncepcje Apache Hive w łatwy do zrozumienia 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 i optymalizację wydajności w celu umożliwienia szybkiego zapytania o dane.
Ten kurs zapewni praktyczne doświadczenie z Apache Hive, a także pomoże odpowiedzieć na typowe pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej, które prawdopodobnie napotkasz podczas ubiegania się o pracę.
#4. Podstawowe informacje o Apache Hive
Ta książka jest szczególnie przydatna dla analityków danych, programistów i wszystkich osób zainteresowanych nauką korzystania z Apache Hive.
Autor ma ponad dziesięcioletnie doświadczenie w pracy jako praktyk zajmujący się dużymi danymi, 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 zestawów danych w Hive.
Ponadto obejmuje transformacje danych przy użyciu sortowania, porządkowania i funkcji Hive, agregowanie i próbkowanie danych oraz zwiększanie wydajności zapytań Hive i zwiększanie bezpieczeństwa w Hive. Na koniec obejmuje dostosowania w Apache Hive, ucząc użytkowników, jak dostosować Apache Hive do swoich potrzeb w zakresie dużych zbiorów danych.
#5. Książka kucharska Apache Hive
Książka kucharska Apache Hive, dostępna w Kindle i w miękkiej oprawie, zapewnia łatwe do naśladowania, praktyczne podejście do Apache Hive, umożliwiając poznanie i zrozumienie Apache Hive oraz jego integracji z popularnymi platformami do obsługi dużych zbiorów danych.
Ta książka, przeznaczona dla czytelników z wcześniejszą znajomością języka SQL, opisuje, jak skonfigurować Apache Hive z Hadoop, usługi w Hive, model danych Hive oraz język definicji i manipulacji danymi Hive.
Ponadto obejmuje funkcje rozszerzalności w Hive, łączenie i optymalizację łączenia, statystyki w Hive, funkcje Hive, optymalizację Hive i bezpieczeństwo w Hive, a kończy się dogłębnym omówieniem integracji Hive z innymi platformami.
Wniosek
Warto zauważyć, że Apache Hive najlepiej nadaje się do zadań związanych z tradycyjnymi hurtowniami danych i nie nadaje się do przetwarzania transakcji online. Apache został zaprojektowany tak, aby zmaksymalizować wydajność, skalowalność, odporność na błędy i luźne powiązania z formatami wejściowymi.
Organizacje, które obsługują i przetwarzają duże ilości danych, odniosą ogromne korzyści z niezawodnych funkcji oferowanych przez Apache Hive. Te funkcje są bardzo przydatne przy przechowywaniu i analizowaniu dużych zbiorów danych.
Możesz także zbadać kilka głównych różnic między Apache Hive i Apache Impala.
