Apache Hive — это распределенная, отказоустойчивая система хранилища данных, которая позволяет проводить аналитику в больших масштабах.
Хранилище данных — это система управления данными, в которой хранятся большие объемы исторических данных, полученных из различных источников, с целью анализа данных и составления отчетов. Это, в свою очередь, поддерживает бизнес-аналитику, ведущую к более обоснованному принятию решений.
Данные, используемые в Apache Hive, хранятся в Apache Hadoop, платформе хранения данных с открытым исходным кодом для распределенного хранения и обработки данных. Apache Hive построен на основе Apache Hadoop и, таким образом, сохраняет и извлекает данные из Apache Hadoop. Однако можно использовать и другие системы хранения данных, такие как Apache HBase.
Самое лучшее в Apache Hive — это то, что он позволяет пользователям читать, записывать и управлять большими наборами данных, а также запрашивать и анализировать данные с помощью языка запросов Hive (HQL), аналогичного SQL.
Оглавление
Как работает Apache Hive
Apache Hive предоставляет высокоуровневый интерфейс, подобный SQL, для запросов и управления большими объемами данных, хранящихся в распределенной файловой системе Hadoop (HDFS). Когда пользователь выполняет запрос в Apache Hive, запрос преобразуется в серию заданий MapReduce, выполняемых кластером Hadoop.
MapReduce — это модель для параллельной обработки больших объемов данных в распределенных кластерах компьютеров. После завершения заданий MapReduce их результаты обрабатываются и объединяются для получения единого окончательного результата. Конечный результат можно сохранить в таблице Hive или экспортировать в HDFS для дальнейшей обработки или анализа.
Запросы в Hive можно выполнять быстрее, используя разделы для разделения таблиц Hive на разные части на основе данных таблицы. Эти разделы могут быть разбиты еще больше, чтобы обеспечить очень быстрый запрос больших наборов данных. Этот процесс известен как группировка.
Apache Hive незаменим для организаций, работающих с большими данными. Это связано с тем, что это позволяет им легко управлять большими наборами данных, очень быстро обрабатывать данные и легко выполнять сложный анализ данных. Это приводит к исчерпывающим и подробным отчетам на основе имеющихся данных, что позволяет лучше принимать решения.
Преимущества использования Apache Hive
Некоторые из преимуществ использования Apache Hive включают следующее:
Легко использовать
Благодаря разрешению запросов данных с использованием HQL, аналогичного SQL, использование Apache Hive становится доступным как для программистов, так и для непрограммистов. Таким образом, анализ больших наборов данных можно выполнять без изучения нового языка или синтаксиса. Это сыграло ключевую роль в принятии и использовании Apache Hive организациями.
Быстрый
Apache Hive позволяет очень быстро анализировать большие наборы данных посредством пакетной обработки. При пакетной обработке большие наборы данных собираются и обрабатываются группами. Затем результаты объединяются для получения окончательных результатов. Благодаря пакетной обработке Apache Hive обеспечивает быструю обработку и анализ данных.
Надежный
Hive использует распределенную файловую систему Hadoop (HDFS) для хранения данных. Работая вместе, данные могут быть воспроизведены во время их анализа. Это создает отказоустойчивую среду, в которой данные не могут быть потеряны даже при сбоях в работе компьютерных систем.
Это позволяет Apache Hive быть очень надежным и отказоустойчивым, что выделяет его среди других систем хранения данных.
Масштабируемость
Apache Hive разработан таким образом, что позволяет легко масштабировать и обрабатывать увеличивающиеся наборы данных. Это предоставляет пользователям решение хранилища данных, масштабируемое в соответствии с их потребностями.
Экономически эффективным
По сравнению с другими решениями для хранения данных, Apache Hive с открытым исходным кодом относительно дешевле в эксплуатации и, таким образом, является лучшим вариантом для организаций, стремящихся минимизировать затраты на операции, чтобы получить прибыль.
Apache Hive — это мощное и надежное решение для хранения данных, которое не только масштабируется в соответствии с потребностями пользователя, но и обеспечивает быстрое, экономичное и простое в использовании решение для хранения данных.
Возможности Apache Hive
Основные функции Apache Hive включают в себя:
№1. Сервер улья 2 (HS2)
Он поддерживает аутентификацию и многоклиентский параллелизм и предназначен для лучшей поддержки клиентов с открытым API, таких как Java Database Connectivity (JDBC) и Open Database Connectivity (ODBC).
№ 2. Сервер хранилища метаданных Hive (HMS)
HMS действует как центральное хранилище метаданных таблиц Hive и разделов реляционной базы данных. Метаданные, хранящиеся в HMS, становятся доступными для клиентов с помощью API службы хранилища метаданных.
№3. Улей КИСЛОТА
Hive гарантирует, что все выполненные транзакции соответствуют требованиям ACID. ACID представляет четыре желательных черты транзакций базы данных. Это включает в себя атомарность, согласованность, изоляцию и долговечность.
№ 4. Сжатие данных улья
уплотнение данных — это процесс уменьшения размера данных, которые хранятся и передаются без ущерба для качества и целостности данных. Это делается путем удаления избыточности и нерелевантных данных или использования специального кодирования без ущерба для качества и целостности уплотняемых данных. Hive предлагает готовую поддержку сжатия данных.
№ 5. Репликация улья
Hive имеет структуру, которая поддерживает репликацию метаданных Hive и изменений данных между кластерами с целью создания резервных копий и восстановления данных.
№ 6. Безопасность и наблюдаемость
Hive можно интегрировать с Apache Ranger — платформой, которая обеспечивает мониторинг и управление безопасностью данных, а также с Apache Atlas, которая позволяет предприятиям соответствовать требованиям соответствия. Hive также поддерживает аутентификацию Kerberos — сетевой протокол, обеспечивающий безопасность связи в сети. Все вместе они делают Hive безопасным и доступным для наблюдения.
№ 7. Улей LLAP
Hive имеет аналитическую обработку с низкой задержкой (LLAP), которая делает Hive очень быстрым за счет оптимизации кэширования данных и использования инфраструктуры постоянных запросов.
№8. Оптимизация на основе затрат
Hive использует оптимизатор запросов на основе затрат и модуль выполнения запросов от Apache Calcite для оптимизации своих SQL-запросов. Apache Calcite используется при создании баз данных и систем управления данными.
Вышеуказанные функции делают Apache Hive отличной системой хранения данных.
Примеры использования Apache Hive
Apache Hive — это универсальное хранилище данных и решение для анализа данных, которое позволяет пользователям легко обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Вот некоторые варианты использования Apache Hive:
Анализ данных
Apache Hive поддерживает анализ больших наборов данных с помощью операторов, подобных SQL. Это позволяет организациям выявлять закономерности в данных и делать значимые выводы из извлеченных данных. Это полезно при разработке дизайна. Примеры компаний, которые используют Apache Hive для анализа данных и запросов, включают AirBnB, FINRA и Vanguard.
Пакетная обработка
Это предполагает использование Apache Hive для обработки очень больших наборов данных посредством распределенной обработки данных в группах. Это имеет то преимущество, что позволяет быстро обрабатывать большие наборы данных. Примером компании, которая использует Apache Hive для этой цели, является Guardian, страховая компания и компания по управлению активами.
Хранилище данных
это предполагает использование Apache Hive для хранения очень больших наборов данных и управления ими. В дополнение к этому, сохраненные данные могут быть проанализированы, и на их основе могут быть созданы отчеты. Компании, которые используют Apache Hive в качестве решения для хранилища данных, включают JPMorgan Chase и Target.
Маркетинг и анализ клиентов
организации могут использовать Apache Hive для анализа данных о своих клиентах, выполнения сегментации клиентов и возможности лучше понять своих клиентов, а также корректировать свои маркетинговые усилия, чтобы они соответствовали их пониманию своих клиентов. Это приложение, для которого все компании, обрабатывающие данные клиентов, могут использовать Apache Hive.
Обработка ETL (извлечение, преобразование, загрузка)
При работе с большим количеством данных в хранилище данных необходимо выполнять такие операции, как очистка, извлечение и преобразование данных, прежде чем данные можно будет загрузить и сохранить в системе хранилища данных.
Таким образом, обработка и анализ данных будут быстрыми, простыми и безошибочными. Apache Hive может выполнять все эти операции перед загрузкой данных в хранилище данных.
Вышеизложенное составляет основные варианты использования Apache Hive.
Образовательные ресурсы
Apache Hive — очень полезный инструмент для хранения данных и анализа больших наборов данных. Организации и частные лица, работающие с большими наборами данных, получат выгоду от использования Apache Hive. Чтобы узнать больше об Apache Hive и о том, как его использовать, рассмотрите следующие ресурсы:
№1. Hive To ADVANCE Hive (использование в режиме реального времени)
Hive to Advance Hive — это курс-бестселлер по Udemy, созданный Дж. Гаргом, старшим консультантом по большим данным с более чем десятилетним опытом работы с технологиями Apache для анализа данных и обучения других пользователей.
Это единственный в своем роде курс, который знакомит слушателей с основами Apache Hive с углубленными понятиями, а также включает раздел о примерах использования, используемых на собеседованиях в Apache Hive. Он также предоставляет наборы данных и запросы Apache Hive, которые учащиеся могут использовать для практики во время обучения.
Некоторые из рассматриваемых концепций Apache Hive включают расширенные функции в Hive, методы сжатия в Hive, параметры конфигурации Hive, работу с несколькими таблицами в Hive и загрузку неструктурированных данных в Hive.
Сила этого курса заключается в подробном освещении передовых концепций Hive, используемых в реальных проектах.
№ 2. Apache Hive для инженеров данных
Это практический курс Udemy, основанный на проектах, который учит учащихся работать с Apache Hive от начального до продвинутого уровня, работая над реальными проектами.
Курс начинается с обзора Apache Hive и объясняет, почему это необходимый инструмент для инженеров данных. Затем исследуется архитектура Hive, ее установка и необходимые конфигурации Apache Hive. После закладки основы курс переходит к рассмотрению потоков запросов hive, функций hive, ограничений и модели данных, используемой в Apache hive.
Он также охватывает тип данных, язык определения данных и язык обработки данных в Hive. В последних разделах рассматриваются расширенные концепции Hive, такие как представления, секционирование, группирование, объединение, а также встроенные функции и операторы.
В довершение всего, курс охватывает часто задаваемые вопросы и ответы на собеседованиях. Это отличный курс, чтобы узнать об Apache Hive и о том, как его можно применять в реальном мире.
№3. Apache Hive Basic для продвижения
Apache Hive Basic для продвижения — это курс Аншула Джейна, старшего инженера по данным с огромным опытом работы с Apache Hive и другими инструментами для работы с большими данными.
Это представляет концепции Apache Hive в простой для понимания форме и подходит для начинающих, желающих изучить веревки Apache Hive.
Курс охватывает предложения HQL, оконные функции, материализованное представление, операции CRUD в Hive, обмен разделами и оптимизацию производительности для быстрого запроса данных.
Этот курс даст вам практический опыт работы с Apache Hive, а также поможет ответить на распространенные вопросы на собеседовании, с которыми вы, вероятно, столкнетесь при приеме на работу.
№ 4. Основы Apache Hive
Эта книга будет особенно полезна аналитикам данных, разработчикам и всем, кто хочет узнать, как использовать Apache Hive.
Автор имеет более чем десятилетний опыт работы специалистом по работе с большими данными, разрабатывая и внедряя корпоративную архитектуру больших данных и аналитику в различных отраслях.
В книге рассказывается, как создавать и настраивать среду Hive, эффективно описывать данные с помощью языка определений Hive, а также объединять и фильтровать наборы данных в Hive.
Кроме того, в нем рассматриваются преобразования данных с использованием сортировки, упорядочения и функций Hive, способы агрегирования и выборки данных, а также способы повышения производительности запросов Hive и повышения безопасности в Hive. Наконец, он охватывает настройки в Apache Hive, обучая пользователей тому, как настроить Apache Hive для удовлетворения своих потребностей в больших данных.
№ 5. Поваренная книга Apache Hive
Поваренная книга Apache Hive, доступная на Kindle и в мягкой обложке, представляет собой простой в использовании практический обзор Apache Hive, позволяющий изучить и понять Apache Hive и его интеграцию с популярными платформами для работы с большими данными.
В этой книге, предназначенной для читателей с предварительным знанием SQL, рассказывается, как настроить Apache Hive с помощью Hadoop, сервисов в Hive, модели данных Hive, а также языка определения и обработки данных Hive.
Кроме того, он охватывает функции расширения в Hive, объединения и оптимизацию соединений, статистику в Hive, функции Hive, настройку Hive для оптимизации и безопасность в Hive, а также подробно описывает интеграцию Hive с другими платформами.
Заключение
Стоит отметить, что Apache Hive лучше всего использовать для традиционных задач хранения данных и не подходит для обработки онлайн-транзакций. Apache разработан для обеспечения максимальной производительности, масштабируемости, отказоустойчивости и слабой связи с входными форматами.
Организации, которые обрабатывают и обрабатывают большие объемы данных, получат огромную выгоду от надежных функций, предлагаемых Apache Hive. Эти функции очень полезны при хранении и анализе больших наборов данных.
Вы также можете изучить некоторые основные различия между Apache Hive и Apache Impala.