Apache Hive förklaras på 5 minuter eller mindre [+5 Learning Resources]

Apache Hive är ett distribuerat, feltolerant datalagersystem som möjliggör analyser i stor skala.

Ett datalager är ett datahanteringssystem som lagrar stora mängder historisk data som härrör från olika källor i syfte att analysera och rapportera data. Detta stöder i sin tur business intelligence som leder till mer välgrundat beslutsfattande.

Datan som används i Apache Hive lagras i Apache Hadoop, ett ramverk för datalagring med öppen källkod för distribuerad datalagring och bearbetning. Apache Hive är byggt ovanpå Apache Hadoop och lagrar och extraherar därmed data från Apache Hadoop. Men andra datalagringssystem, som Apache HBase, kan också användas.

Det bästa med Apache Hive är att det tillåter användare att läsa, skriva och hantera stora datamängder och fråga och analysera data med hjälp av Hive Query Language (HQL), liknande SQL.

Hur Apache Hive fungerar

Apache Hive tillhandahåller ett SQL-liknande gränssnitt på hög nivå för att fråga och hantera stora mängder data lagrade i Hadoop Distributed File System (HDFS). När en användare kör en fråga i Apache Hive, översätts frågan till en serie MapReduce-jobb som körs av Hadoop-klustret.

MapReduce är en modell för att bearbeta stora mängder data parallellt över distribuerade kluster av datorer. När MapReduce-jobben är klara bearbetas deras resultat och kombineras för att producera ett enda slutresultat. Det slutliga resultatet kan lagras i en Hive-tabell eller exporteras till HDFS för vidare bearbetning eller analys.

Frågor i Hive kan exekveras snabbare genom att använda partitioner för att dela upp Hive-tabeller i olika delar baserat på tabellinformationen. Dessa partitioner kan brytas ner ytterligare för att möjliggöra mycket snabb sökning av stora datamängder. Denna process är känd som bucketing.

Apache Hive är ett måste för organisationer som arbetar med big data. Detta eftersom det tillåter dem att enkelt hantera stora datamängder, bearbeta data på ett mycket snabbt sätt och enkelt utföra komplex dataanalys på datan. Detta leder till omfattande och detaljerade rapporter från tillgänglig data som möjliggör bättre beslutsfattande.

Fördelar med att använda Apache Hive

Några av fördelarna med att använda Apache Hive inkluderar följande:

Lätt att använda

Genom att tillåta sökning av data med HQL, liknande SQL, blir Apache Hive tillgängligt för både programmerare och icke-programmerare. Därför kan dataanalys göras på stora datamängder utan att lära sig något nytt språk eller syntax. Detta har varit en viktig bidragande orsak till antagandet och användningen av Apache Hive av organisationer.

Snabb

Apache Hive möjliggör mycket snabb dataanalys av stora datamängder genom batchbearbetning. Vid batchbearbetning samlas stora datamängder in och bearbetas i grupper. Resultaten kombineras senare för att producera det slutliga resultatet. Genom batchbearbetning möjliggör Apache Hive snabb bearbetning och dataanalys.

Pålitlig

Hive använder Hadoop Distributed File System (HDFS) för datalagring. Genom att arbeta tillsammans kan data replikeras när de analyseras. Detta skapar en feltolerant miljö där data inte kan gå förlorade även när datorsystem inte fungerar.

Detta gör att Apache Hive är mycket pålitlig och feltolerant, vilket gör att den sticker ut bland andra datalagersystem.

Skalbar

Apache Hive är designad på ett sätt som gör att den enkelt kan skala och hantera ökande datamängder. Detta ger användarna en datalagerlösning som skalas efter deras behov.

Kostnadseffektiv

Jämfört med andra datalagerlösningar är Apache Hive, som är öppen källkod, relativt billigare att driva och därmed det bästa alternativet för organisationer som vill minimera kostnaderna för att verksamheten ska vara lönsam.

Apache Hive är en robust och pålitlig datalagerlösning som inte bara skalas efter en användares behov utan också ger en snabb, kostnadseffektiv och lättanvänd datalagerlösning.

Apache Hive-funktioner

Nyckelfunktioner i Apache-hive inkluderar:

#1. Hive Server 2(HS2)

Den stöder autentisering och multi-klient samtidighet och är utformad för att erbjuda bättre 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 för en relationsdatabas. Metadata som lagras i HMS görs tillgänglig för klienter som använder metastore service API.

#3. Bikupa SYRA

Hive säkerställer att alla transaktioner som görs är ACID-kompatibla. ACID representerar de fyra önskvärda egenskaperna hos databastransaktioner. Detta inkluderar atomicitet, konsistens, isolering och hållbarhet.

#4. Hive datakomprimering

datakomprimering är processen att minska datastorleken som lagras och överförs utan att kompromissa med kvaliteten och integriteten hos datan. Detta görs genom att ta bort redundans och irrelevant data eller använda speciell kodning utan att kompromissa med kvaliteten och integriteten hos de data som komprimeras. Hive erbjuder direkt stöd för datakomprimering.

#5. Hive replikering

Hive har ett ramverk som stöder replikering av Hive-metadata och dataändringar mellan kluster i syfte att skapa säkerhetskopior och dataåterställning.

#6. Säkerhet och observerbarhet

Hive kan integreras med Apache Ranger, ett ramverk som möjliggör övervakning och hantering av datasäkerhet, och med Apache Atlas, som gör det möjligt för företag att uppfylla sina efterlevnadskrav. Hive stöder även Kerberos-autentisering, ett nätverksprotokoll som säkrar kommunikation i ett nätverk. De tre tillsammans gör Hive säker och observerbar.

#7. Hive LLAP

Hive har Low Latency Analytical Processing (LLAP) vilket gör Hive mycket snabb genom att optimera datacachning och använda beständig frågeinfrastruktur.

#8. Kostnadsbaserad optimering

Hive använder en kostnadsbaserad frågeoptimerare och frågekörningsframer från Apache Calcite för att optimera sina SQL-frågor. Apache Calcite används för att bygga databaser och datahanteringssystem.

Ovanstående funktioner gör Apache Hive till ett utmärkt datalagersystem

Användningsfodral för Apache Hive

Apache Hive är ett mångsidigt datalager och dataanalyslösning som låter användare enkelt bearbeta och analysera stora mängder data. Några av användningsfallen för Apache Hive inkluderar:

Dataanalys

Apache Hive stöder analys av stora datamängder med hjälp av SQL-liknande uttalanden. Detta gör att organisationer kan identifiera mönster i data och dra meningsfulla slutsatser från extraherade data. Detta är användbart vid designtillverkning. Exempel på företag som använder Apache Hive för dataanalys och förfrågningar inkluderar AirBnB, FINRA och Vanguard.

Satsvis bearbetning

Detta innebär att man använder Apache Hive för att bearbeta mycket stora datamängder genom distribuerad databehandling i grupper. Detta har fördelen att möjliggöra snabb bearbetning av stora datamängder. Ett exempel på ett företag som använder Apache Hive för detta ändamål är Guardian, ett försäkrings- och förmögenhetsförvaltningsbolag.

Datalagring

detta innebär att man använder Apache-hive för att lagra och hantera mycket stora datamängder. Utöver detta kan lagrade data analyseras och rapporter genereras från. Företag som använder Apache Hive som en datalagerlösning inkluderar JPMorgan Chase och Target.

Marknadsföring och kundanalys

organisationer kan använda Apache Hive för att analysera sina kunddata, utföra kundsegmentering och kunna förstå sina kunder bättre och anpassa sina marknadsföringsinsatser för att matcha deras förståelse för sina kunder. Detta är en applikation som alla företag som hanterar kunddata kan använda Apache Hive till.

ETL (Extract, Transform, Load) bearbetning

När man arbetar med mycket data i ett datalager är det nödvändigt att utföra operationer som datarensning, extrahering och transformation innan data kan laddas och lagras i ett datalagersystem.

På så sätt blir databehandling och analys snabb, enkel och felfri. Apache Hive kan utföra alla dessa operationer innan data laddas in i ett datalager.

Ovanstående utgör de huvudsakliga användningsfallen 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 dra nytta av att använda Apache-hive. För att lära dig mer om Apache Hive och hur du använder den, överväg följande resurser:

#1. Hive To ADVANCE Hive (användning i realtid)

Hive to Advance Hive är en bästsäljande kurs om Udemy skapad av J Garg, en senior big data-konsult med över ett decenniums erfarenhet av att arbeta med Apache-teknologier för dataanalys och utbildning av andra användare.

Det här är en unik kurs som tar elever från grunderna i Apache Hive till avancerade koncept och innehåller även ett avsnitt om användningsfall som används i Apache Hive-jobbintervjuer. Den tillhandahåller också datamängder och Apache Hive-frågor som eleverna kan använda för att öva medan de lär sig.

Några av Apache Hive-koncepten som täcks inkluderar avancerade funktioner i Hive, komprimeringstekniker i Hive, konfigurationsinställningar för Hive, arbete med flera tabeller i Hive och laddning av ostrukturerad data i Hive.

Styrkan med denna kurs ligger i den djupgående täckningen av avancerade Hive-koncept som används i verkliga projekt.

#2. Apache Hive för dataingenjörer

Detta är en praktisk, projektbaserad Udemy-kurs som lär eleverna hur man arbetar med Apache Hive från en nybörjarnivå till en avancerad nivå genom att arbeta med verkliga projekt.

Kursen börjar med en översikt över Apache Hive och tar upp varför det är ett nödvändigt verktyg för dataingenjörer. Den utforskar sedan Hive-arkitekturen, dess installation och de nödvändiga Apache Hive-konfigurationerna. Efter att ha lagt grunden fortsätter kursen med att täcka bikupfrågeflöden, bikupans funktioner, begränsningar och datamodellen som används i Apache-hive.

Den täcker också datatyp, datadefinitionsspråk och datamanipuleringsspråk i Hive. De sista avsnitten täcker avancerade Hive-koncept som vyer, partitionering, bucketing, sammanfogningar och inbyggda funktioner och operatörer.

För att täcka det hela täcker kursen ofta ställda intervjufrågor och svar. Det här är en utmärkt kurs för att lära dig om Apache Hive och hur den kan tillämpas i den verkliga världen.

#3. Apache Hive Basic för att avancera

Apache Hive Basic to advance är en kurs av Anshul Jain, en senior dataingenjör med massor av erfarenhet av att arbeta med Apache Hive och andra Big data-verktyg.

Detta presenterar Apache Hive-koncept på ett lättförståeligt sätt och är lämpligt för nybörjare som vill lära sig Apache Hives rep.

Kursen omfattar HQL-klausuler, fönsterfunktioner, materialiserad vy, CRUD-operationer i Hive, utbyte av partitioner och prestandaoptimering för att möjliggöra snabb dataförfrågning.

Den här kursen ger dig en praktisk upplevelse av Apache Hive och hjälper dig att ta itu med vanliga intervjufrågor som du sannolikt kommer att stöta på när du ansöker om ett jobb.

#4. Apache Hive Essentials

Den här boken är särskilt användbar för dataanalytiker, utvecklare eller alla som är intresserade av att lära sig hur man använder Apache Hive.

Författaren har över ett decenniums erfarenhet av att arbeta som stordatautövare med att designa och implementera stordataarkitektur och analyser för företag inom olika branscher.

Boken tar upp hur man skapar och ställer in en Hive-miljö, effektivt beskriver data med hjälp av Hives definitionsspråk och går med i och filtrerar datamängder i Hive.

Dessutom täcker den datatransformationer med hjälp av Hive-sortering, -ordning och -funktioner, hur man aggregerar och samplar data och hur man ökar prestandan för Hive-frågor och förbättrar säkerheten i Hive. Slutligen täcker det anpassningar i Apache Hive, och lär användarna hur man justerar Apache Hive för att tillgodose deras stora databehov.

#5. Apache Hive kokbok

Apache Hive Cookbook, tillgänglig i Kindle och pocketbok, ger en lätt att följa, praktisk version av Apache Hive, så att du kan lära dig och förstå Apache Hive och dess integration med populära ramverk inom big data.

Den här boken, avsedd för läsare med förkunskaper om SQL, täcker hur man konfigurerar Apache Hive med Hadoop, tjänster i Hive, Hive-datamodellen och Hive-datadefinitions- och manipulationsspråk.

Dessutom täcker det utökningsfunktioner i Hive, joins and join-optimering, statistik i Hive, Hive-funktioner, Hive-tuning för optimering och säkerhet i Hive, och avslutas med en djupgående täckning av integrationen av Hive med andra ramverk.

Slutsats

Det är värt att notera att Apache Hive bäst används för traditionella datalagringsuppgifter och olämplig för bearbetning av onlinetransaktioner. Apache är designad för att maximera prestanda, skalbarhet, feltolerans och lös koppling med dess inmatningsformat.

Organisationer som hanterar och bearbetar stora mängder data kommer att dra enorm nytta av de robusta funktionerna som erbjuds av Apache Hive. Dessa funktioner är mycket användbara för att lagra och analysera stora datamängder.

Du kan också utforska några stora skillnader mellan Apache Hive och Apache Impala.