Apache Hive utgör ett distribuerat och feltolerant datalagersystem, skapat för att möjliggöra storskaliga analyser.
Ett datalager fungerar som ett system för datahantering där stora mängder historisk information, som härrör från olika källor, lagras. Syftet är att analysera och rapportera denna data. Denna process stöder i sin tur affärsinformation, vilket leder till mer underbyggda beslut.
Den information som används i Apache Hive lagras i Apache Hadoop, ett öppen källkodsramverk för distribuerad datalagring och databearbetning. Apache Hive är konstruerat ovanpå Apache Hadoop och använder det för att lagra och extrahera data. Men andra lagringssystem, såsom Apache HBase, kan också användas.
En av de stora fördelarna med Apache Hive är att användare kan läsa, skriva, hantera och analysera enorma datamängder genom att använda Hive Query Language (HQL), vilket liknar SQL.
Hur Apache Hive fungerar
Apache Hive tillhandahåller ett SQL-liknande gränssnitt på hög nivå för att bearbeta och hantera stora datamängder lagrade i Hadoop Distributed File System (HDFS). När en användare gör en förfrågan i Apache Hive, omvandlas frågan till en serie MapReduce-jobb som körs av Hadoop-klustret.
MapReduce är en modell som används för att bearbeta stora mängder data parallellt över distribuerade datornätverk. När MapReduce-jobben är klara bearbetas och kombineras resultaten för att skapa ett slutligt resultat. Detta resultat kan sparas i en Hive-tabell eller exporteras till HDFS för ytterligare bearbetning eller analys.
Frågor i Hive kan utföras snabbare genom att använda partitioner. Dessa delar upp Hive-tabeller baserat på informationen i tabellen. Dessa partitioner kan delas upp ytterligare för att möjliggöra snabb sökning av stora datamängder, en process som kallas ”bucketing”.
Apache Hive är oumbärligt för organisationer som hanterar stora datamängder. Det gör att de enkelt kan hantera stora datamängder, bearbeta data snabbt och genomföra komplexa analyser. Detta leder till detaljerade rapporter som i sin tur främjar bättre beslutsfattande.
Fördelar med att använda Apache Hive
Här är några av fördelarna med att använda Apache Hive:
Lättanvänt
Genom att använda HQL, som liknar SQL, är Apache Hive tillgängligt för både programmerare och icke-programmerare. Detta gör att dataanalyser kan genomföras på stora datamängder utan att lära sig nya språk eller syntax. Denna användarvänlighet har varit en viktig faktor för spridningen av Apache Hive bland företag.
Snabb
Apache Hive möjliggör snabb dataanalys av stora datamängder genom batchbearbetning. Här samlas stora datamängder in och behandlas i omgångar. Resultaten kombineras sedan för att producera det slutgiltiga resultatet. Tack vare batchbearbetning kan Apache Hive erbjuda snabb bearbetning och dataanalys.
Pålitligt
Hive använder Hadoop Distributed File System (HDFS) för datalagring. Genom detta samarbete kan data replikeras under analysprocessen. Detta skapar en feltolerant miljö där data inte riskerar att förloras, även om datorerna skulle krascha.
Detta gör Apache Hive mycket tillförlitligt och feltolerant, vilket särskiljer det från andra datalagersystem.
Skalbart
Apache Hive är designat för att enkelt kunna skalas upp och hantera växande datamängder. Detta ger användarna en datalagerlösning som anpassar sig efter deras behov.
Kostnadseffektivt
Eftersom Apache Hive är en öppen källkodslösning, är det jämförelsevis billigare att underhålla än andra datalagerlösningar. Det gör det till ett attraktivt alternativ för organisationer som vill minimera sina kostnader och öka lönsamheten.
Apache Hive är en robust och pålitlig datalagerlösning som inte bara skalar efter användarens behov, utan också erbjuder en snabb, kostnadseffektiv och användarvänlig datahantering.
Apache Hive-funktioner
Här är några av nyckelfunktionerna i Apache Hive:
#1. Hive Server 2(HS2)
Det stöder autentisering och hanterar flera klienter samtidigt, och det är konstruerat för att erbjuda förbättrat stöd för öppna API-klienter som Java Database Connectivity (JDBC) och Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Hive Metastore Server (HMS)
HMS fungerar som ett centralt lager för metadata från Hive-tabeller och partitioner i en relationsdatabas. Metadata som lagras i HMS blir tillgänglig för klienter som använder metastore service API.
#3. Hive ACID
Hive säkerställer att alla transaktioner som genomförs följer ACID-standarderna. ACID står för de fyra önskvärda egenskaperna hos databastransaktioner: atomicitet, konsistens, isolering och hållbarhet.
#4. Hive datakomprimering
Datakomprimering minskar storleken på data som lagras och överförs utan att förlora kvalitet eller integritet. Detta görs genom att ta bort överflödig och irrelevant information, eller genom att använda speciell kodning. Hive har inbyggt stöd för datakomprimering.
#5. Hive replikering
Hive har en struktur som möjliggör replikering av Hive metadata och dataändringar mellan kluster för att skapa säkerhetskopior och dataåterställning.
#6. Säkerhet och observerbarhet
Hive kan integreras med Apache Ranger för att övervaka och hantera datasäkerhet och Apache Atlas för att uppfylla efterlevnadskrav. Hive stöder även Kerberos-autentisering, ett nätverksprotokoll för säker kommunikation. Tillsammans gör dessa funktioner Hive säkert och överblickbart.
#7. Hive LLAP
Hive har Low Latency Analytical Processing (LLAP), vilket gör Hive mycket snabb genom att optimera datachachning och använda beständig frågeinfrastruktur.
#8. Kostnadsbaserad optimering
Hive använder en kostnadsbaserad frågeoptimerare och frågekörningsramverk från Apache Calcite för att optimera SQL-frågor. Apache Calcite används för att bygga databaser och datahanteringssystem.
Dessa funktioner gör Apache Hive till ett utmärkt datalagersystem.
Användningsområden för Apache Hive
Apache Hive är en mångsidig lösning för datalagring och analys. Den ger användare möjlighet att enkelt bearbeta och analysera stora mängder data. Några vanliga användningsområden för Apache Hive inkluderar:
Dataanalys
Apache Hive stöder analys av stora datamängder med SQL-liknande kommandon. Detta hjälper företag att hitta mönster i data och dra relevanta slutsatser. Detta är till exempel användbart för produktutveckling. Företag som AirBnB, FINRA och Vanguard använder Apache Hive för dataanalys och förfrågningar.
Batchbearbetning
Detta innebär att man använder Apache Hive för att bearbeta mycket stora datamängder genom distribuerad databearbetning i omgångar. Det gör att stora datamängder kan bearbetas snabbt. Guardian, ett försäkrings- och kapitalförvaltningsbolag, använder Apache Hive för detta ändamål.
Datalagring
Apache Hive kan användas för att lagra och hantera stora datamängder. Utöver detta kan lagrad data analyseras och rapporter genereras. Företag som JPMorgan Chase och Target använder Apache Hive som en datalagerlösning.
Marknadsföring och kundanalys
Företag kan använda Apache Hive för att analysera kunddata, utföra kundsegmentering och få en bättre förståelse för sina kunder. Det gör det möjligt att anpassa marknadsföringsinsatserna. Denna applikation är relevant för alla företag som hanterar kunddata.
ETL (Extract, Transform, Load) bearbetning
När man hanterar stora datamängder i ett datalager behöver man utföra operationer som datarensning, extrahering och transformation innan data kan laddas och sparas i ett datalagersystem.
Detta gör bearbetning och analys enklare, snabbare och mer exakt. Apache Hive kan utföra alla dessa operationer innan data laddas in i ett datalager.
Ovanstående är de huvudsakliga användningsområdena för Apache Hive.
Lärresurser
Apache Hive är ett mycket användbart verktyg för datalagring och dataanalys av stora datamängder. Organisationer och individer som arbetar med stora datamängder kan ha stor nytta av att använda Apache Hive. För att lära dig mer om Apache Hive, överväg följande resurser:
#1. Hive To ADVANCE Hive (Användning i realtid)
Hive to Advance Hive är en populär kurs på Udemy skapad av J Garg, en erfaren big data-konsult. Han har över ett decenniums erfarenhet av att arbeta med Apache-teknologier för dataanalys och undervisa andra.
Kursen går igenom grunderna i Apache Hive till avancerade koncept, och inkluderar även ett avsnitt om användningsområden som används i intervjuer. Den innehåller även datamängder och Apache Hive-frågor för att praktisera under inlärningen.
Några av de Apache Hive-koncept som behandlas är avancerade funktioner i Hive, komprimeringstekniker, konfigurationsinställningar, arbete med flera tabeller och laddning av ostrukturerad data.
Denna kurs utmärker sig genom sin djupgående täckning av avancerade Hive-koncept som används i verkliga projekt.
#2. Apache Hive för dataingenjörer
Detta är en praktisk, projektbaserad Udemy-kurs som lär ut hur man arbetar med Apache Hive, från nybörjarnivå till avancerad nivå, genom att arbeta med verkliga projekt.
Kursen börjar med en översikt över Apache Hive och dess betydelse för dataingenjörer. Därefter utforskas Hive-arkitekturen, installation och nödvändiga konfigurationer. Efter grunden fortsätter kursen med att behandla bikupans frågeflöden, dess funktioner, begränsningar och den datamodell som används.
Den täcker också datatyper, datadefinitionsspråk och datamanipuleringsspråk i Hive. De sista avsnitten behandlar avancerade koncept som vyer, partitionering, bucketing, sammanfogningar och inbyggda funktioner.
Kursen går också igenom vanliga intervjufrågor och svar. Detta är en utmärkt kurs för att lära sig om Apache Hive och dess praktiska tillämpningar.
#3. Apache Hive Basic till Advance
Apache Hive Basic to advance är en kurs skapad av Anshul Jain, en erfaren dataingenjör. Han har arbetat mycket med Apache Hive och andra big data-verktyg.
Kursen presenterar Apache Hive-koncept på ett lättförståeligt sätt och är lämplig för nybörjare som vill lära sig Apache Hive.
Kursen behandlar HQL-klausuler, fönsterfunktioner, materialiserad vy, CRUD-operationer i Hive, utbyte av partitioner och prestandaoptimering för att snabba upp dataförfrågningar.
Denna kurs ger en praktisk erfarenhet av Apache Hive och hjälper dig att hantera vanliga intervjufrågor inom området.
#4. Apache Hive Essentials
Den här boken är särskilt användbar för dataanalytiker, utvecklare eller de som är intresserade av att lära sig hur man använder Apache Hive.
Författaren har över ett decenniums erfarenhet av att designa och implementera big data-arkitektur och analyser för företag inom olika branscher.
Boken förklarar hur man skapar och konfigurerar en Hive-miljö, effektivt beskriver data med Hives definitionspråk och kopplar ihop och filtrerar datamängder.
Den täcker även datatransformationer, sortering, ordning, funktioner, hur man aggregerar och samplar data, hur man ökar prestandan och förbättrar säkerheten i Hive. Slutligen behandlas anpassning i Apache Hive och hur man anpassar det för att uppfylla specifika databehov.
#5. Apache Hive kokbok
Apache Hive Cookbook, finns både som Kindle och pocketbok, ger en enkel och praktisk introduktion till Apache Hive. Den lär ut hur man förstår och använder Apache Hive och hur det integreras med andra ramverk inom big data.
Den här boken är riktad till läsare med grundläggande kunskaper i SQL. Den tar upp hur man konfigurerar Apache Hive med Hadoop, tjänster i Hive, Hive-datamodellen, samt definitions- och manipulationsspråk.
Dessutom behandlas utökningsfunktioner, sammanfogningar och optimering, statistik, funktioner, trimning för optimering, säkerhet samt hur man integrerar Hive med andra ramverk.
Slutsats
Det är viktigt att komma ihåg att Apache Hive är bäst lämpat för traditionella datalagringsuppgifter och inte för online-transaktioner. Apache Hive är designat för att maximera prestanda, skalbarhet, feltolerans och flexibilitet gällande inmatningsformat.
Organisationer som hanterar och bearbetar stora mängder data kommer att ha stor nytta av de robusta funktioner som Apache Hive erbjuder. Dessa funktioner är mycket användbara för att lagra och analysera stora datamängder.
Du kan också undersöka skillnaderna mellan Apache Hive och Apache Impala.