Apache Hive — це розподілена відмовостійка система сховища даних, яка забезпечує аналітику у великому масштабі.
Сховище даних — це система керування даними, яка зберігає великі обсяги історичних даних, отриманих із різних джерел, з метою аналізу даних і звітності. Це, у свою чергу, підтримує бізнес-аналітику, що веде до прийняття більш обґрунтованих рішень.
Дані, які використовуються в Apache Hive, зберігаються в Apache Hadoop, системі зберігання даних з відкритим кодом для розподіленого зберігання та обробки даних. Apache Hive побудовано на основі Apache Hadoop і, таким чином, зберігає та витягує дані з Apache Hadoop. Однак можна використовувати й інші системи зберігання даних, наприклад Apache HBase.
Найкраще в Apache Hive полягає в тому, що він дозволяє користувачам читати, записувати й керувати великими наборами даних, а також запитувати та аналізувати дані за допомогою Hive Query Language (HQL), подібної до SQL.
Як працює Apache Hive
Apache Hive надає високорівневий SQL-подібний інтерфейс для запитів і керування великими обсягами даних, що зберігаються в розподіленій файловій системі Hadoop (HDFS). Коли користувач виконує запит у Apache Hive, цей запит перетворюється на серію завдань MapReduce, які виконує кластер Hadoop.
MapReduce — це модель для паралельної обробки великих обсягів даних у розподілених кластерах комп’ютерів. Після завершення завдань MapReduce їх результати обробляються та об’єднуються для отримання єдиного остаточного результату. Кінцевий результат можна зберегти в таблиці Hive або експортувати в HDFS для подальшої обробки чи аналізу.
Запити в Hive можна виконувати швидше, використовуючи розділи для розділення таблиць Hive на різні частини на основі інформації таблиці. Ці розділи можна ще більше розбити, щоб забезпечити дуже швидкий запит до великих наборів даних. Цей процес відомий як бакетування.
Apache Hive є обов’язковим для організацій, які працюють з великими даними. Це тому, що це дозволяє їм легко керувати великими наборами даних, обробляти дані дуже швидко та легко виконувати складний аналіз даних. Це призводить до вичерпних і детальних звітів на основі наявних даних, що дозволяє краще приймати рішення.
Переваги використання Apache Hive
Деякі з переваг використання Apache Hive включають наступне:
Простий у використанні
Дозволяючи запитувати дані за допомогою HQL, подібного до SQL, використання Apache Hive стає доступним як для програмістів, так і для непрограмістів. Таким чином, аналіз даних можна виконувати на великих наборах даних без вивчення нової мови чи синтаксису. Це стало ключовим внеском у прийняття та використання Apache Hive організаціями.
швидко
Apache Hive дозволяє дуже швидко аналізувати великі набори даних за допомогою пакетної обробки. У пакетній обробці великі набори даних збираються та обробляються групами. Пізніше результати об’єднуються для отримання остаточних результатів. Завдяки пакетній обробці Apache Hive забезпечує швидку обробку та аналіз даних.
Надійний
Для зберігання даних Hive використовує розподілену файлову систему Hadoop (HDFS). Завдяки спільній роботі дані можуть бути відтворені під час їх аналізу. Це створює стійке до збоїв середовище, де дані не можуть бути втрачені навіть у разі несправності комп’ютерних систем.
Це дозволяє Apache Hive бути дуже надійним і відмовостійким, що виділяє його серед інших систем сховищ даних.
Масштабований
Apache Hive розроблено таким чином, що дозволяє легко масштабувати та обробляти зростаючі набори даних. Це надає користувачам рішення для сховища даних, яке масштабується відповідно до їхніх потреб.
Економічно ефективним
Порівняно з іншими рішеннями для сховищ даних Apache Hive із відкритим вихідним кодом є відносно дешевшим у використанні, і, отже, є найкращим варіантом для організацій, які хочуть мінімізувати витрати, щоб отримати прибуток.
Apache Hive — це надійне та надійне рішення для сховища даних, яке не лише масштабується відповідно до потреб користувача, але й забезпечує швидке, економічно ефективне та просте у використанні рішення для сховища даних.
Функції Apache Hive
Основні функції вулика Apache:
#1. Hive Server 2 (HS2)
Він підтримує автентифікацію та багатоклієнтську паралельність і розроблений, щоб запропонувати кращу підтримку відкритих клієнтів API, таких як Java Database Connectivity (JDBC) і Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Сервер Hive Metastore (HMS)
HMS діє як центральне сховище для метаданих Hive Tables і розділів для реляційної бази даних. Метадані, що зберігаються в HMS, стають доступними клієнтам за допомогою API служби metastore.
#3. Вулик КИСЛОТА
Hive гарантує, що всі транзакції відповідають ACID. ACID представляє чотири бажані властивості транзакцій бази даних. Це включає атомарність, послідовність, ізоляцію та довговічність.
#4. Ущільнення даних Hive
стиснення даних — це процес зменшення розміру даних, які зберігаються та передаються без шкоди для якості та цілісності даних. Це робиться шляхом видалення надмірності та нерелевантних даних або використання спеціального кодування без шкоди для якості та цілісності даних, що стискаються. Hive пропонує готову підтримку стиснення даних.
#5. Реплікація вулика
Hive має структуру, яка підтримує реплікацію метаданих Hive і зміни даних між кластерами з метою створення резервних копій і відновлення даних.
#6. Безпека та спостережуваність
Hive можна інтегрувати з Apache Ranger, фреймворком, який забезпечує моніторинг і керування безпекою даних, а також з Apache Atlas, який дозволяє підприємствам відповідати вимогам відповідності. Hive також підтримує автентифікацію Kerberos, мережевий протокол, який захищає зв’язок у мережі. Ці три разом роблять Hive безпечним і доступним для спостереження.
#7. Вулик LLAP
Hive має аналітичну обробку з низькою затримкою (LLAP), що робить Hive дуже швидким за рахунок оптимізації кешування даних і використання постійної інфраструктури запитів.
#8. Оптимізація на основі витрат
Для оптимізації своїх SQL-запитів Hive використовує оптимізатор запитів на основі вартості та фреймер виконання запитів від Apache Calcite. Apache Calcite використовується для створення баз даних і систем керування даними.
Наведені вище функції роблять Apache Hive чудовою системою сховища даних
Варіанти використання Apache Hive
Apache Hive — це універсальне сховище даних і рішення для аналізу даних, яке дозволяє користувачам легко обробляти й аналізувати великі обсяги даних. Деякі варіанти використання Apache Hive включають:
Аналіз даних
Apache Hive підтримує аналіз великих наборів даних за допомогою операторів, схожих на SQL. Це дозволяє організаціям виявляти закономірності в даних і робити важливі висновки з витягнутих даних. Це корисно при створенні дизайну. Прикладами компаній, які використовують Apache Hive для аналізу даних і запитів, є AirBnB, FINRA та Vanguard.
Пакетна обробка
Це передбачає використання Apache Hive для обробки дуже великих наборів даних шляхом розподіленої обробки даних у групах. Це має перевагу, оскільки дозволяє швидко обробляти великі набори даних. Прикладом компанії, яка використовує Apache Hive для цієї мети, є Guardian, страхова компанія та компанія з управління капіталом.
Сховище даних
це передбачає використання вулика Apache для зберігання та керування дуже великими наборами даних. Крім того, збережені дані можна аналізувати та створювати звіти. Компанії, які використовують Apache Hive як рішення для сховища даних, включають JPMorgan Chase і Target.
Маркетинг і аналіз клієнтів
Організації можуть використовувати Apache Hive для аналізу своїх даних про клієнтів, виконання сегментації клієнтів і кращого розуміння своїх клієнтів, а також коригування своїх маркетингових заходів відповідно до їхнього розуміння клієнтів. Це програма, для якої всі компанії, які обробляють дані клієнтів, можуть використовувати Apache Hive.
Обробка ETL (Extract, Transform, Load).
Під час роботи з великою кількістю даних у сховищі даних необхідно виконати такі операції, як очищення, вилучення та перетворення даних, перш ніж дані можна завантажити та зберегти в системі сховища даних.
Таким чином обробка й аналіз даних будуть швидкими, легкими та безпомилковими. Apache Hive може виконувати всі ці операції до завантаження даних у сховище даних.
Вищезазначені основні випадки використання Apache Hive
Навчальні ресурси
Вулик Apache є дуже корисним інструментом для сховищ даних і аналізу даних великих наборів даних. Організації та окремі особи, які працюють з великими наборами даних, отримають вигоду від використання Apache hive. Щоб дізнатися більше про Apache Hive і як ним користуватися, зверніть увагу на такі ресурси:
#1. Hive To ADVANCE Hive (використання в реальному часі)
Hive to Advance Hive — це курс-бестселер з Udemy, створений Дж. Гаргом, старшим консультантом з великих даних із понад десятирічним досвідом роботи з технологіями Apache для аналізу даних і навчання інших користувачів.
Це єдиний у своєму роді курс, який веде учнів від основ Apache Hive до поглиблених концепцій, а також містить розділ про випадки використання, які використовуються під час співбесід на роботу в Apache Hive. Він також надає набори даних і запити Apache Hive, які учні можуть використовувати для практики під час навчання.
Деякі з розглянутих концепцій Apache Hive включають розширені функції в Hive, методи стиснення в Hive, налаштування конфігурації Hive, роботу з кількома таблицями в Hive і завантаження неструктурованих даних у Hive.
Сильна сторона цього курсу полягає в поглибленому висвітленні передових концепцій Hive, які використовуються в реальних проектах.
#2. Apache Hive для інженерів даних
Це практичний проектний курс Udemy, який навчає учнів, як працювати з Apache Hive від початкового до просунутого рівня, працюючи над реальними проектами.
Курс починається з огляду Apache Hive і пояснюється, чому він є необхідним інструментом для інженерів даних. Потім досліджується архітектура Hive, її встановлення та необхідні конфігурації Apache Hive. Після закладення основи курс переходить до охоплення потоків запитів вулика, функцій вулика, обмежень і моделі даних, що використовується у вулику Apache.
Він також охоплює тип даних, мову визначення даних і мову маніпулювання даними в Hive. Останні розділи охоплюють розширені концепції Hive, такі як представлення, розділення, сегментація, об’єднання та вбудовані функції та оператори.
Крім того, курс охоплює поширені запитання та відповіді на співбесіді. Це чудовий курс, щоб дізнатися про Apache Hive і як його можна застосувати в реальному світі.
#3. Apache Hive Basic для просування
Apache Hive Basic to advance — це курс Аншула Джайна, старшого інженера з обробки даних із багатим досвідом роботи з Apache Hive та іншими інструментами Big data.
Тут представлені концепції Apache Hive у легкій для розуміння формі та підходять для початківців, які хочуть вивчити основи Apache Hive.
Курс охоплює положення HQL, функції вікон, матеріалізоване подання, операції CRUD у Hive, обмін розділами та оптимізацію продуктивності для швидкого запиту даних.
Цей курс дасть вам практичний досвід роботи з Apache Hive, а також допоможе відповісти на поширені запитання під час співбесіди, з якими ви можете зіткнутися, коли подаєте заявку на роботу.
#4. Основи Apache Hive
Ця книга особливо корисна для аналітиків даних, розробників або будь-кого, хто хоче дізнатися, як використовувати Apache Hive.
Автор має понад десятирічний досвід роботи практиком у сфері великих даних, розробляючи та впроваджуючи корпоративну архітектуру великих даних і аналітику в різних галузях.
У книзі розповідається про те, як створити та налаштувати середовище Hive, ефективно описати дані за допомогою мови визначення Hive, а також об’єднати та фільтрувати набори даних у Hive.
Крім того, він охоплює перетворення даних за допомогою сортування, упорядкування та функцій Hive, як агрегувати та вибірку даних, а також як підвищити продуктивність запитів Hive і підвищити безпеку в Hive. Насамкінець, у ньому розповідається про налаштування у вулику Apache, навчаючи користувачів, як налаштувати Apache Hive відповідно до їхніх потреб у великих даних.
#5. Кулінарна книга Apache Hive
Кулінарна книга Apache Hive, доступна у форматі Kindle і в м’якій обкладинці, надає легкий для сприйняття практичний погляд на Apache Hive, що дає змогу вивчити та зрозуміти Apache Hive та його інтеграцію з популярними фреймворками для великих даних.
У цій книзі, призначеній для читачів, які мають попередні знання про SQL, розповідається про те, як налаштувати Apache Hive за допомогою Hadoop, служби в Hive, модель даних Hive і мову визначення й обробки даних Hive.
Крім того, він охоплює функції розширення в Hive, об’єднання та оптимізацію об’єднань, статистику в Hive, функції Hive, налаштування Hive для оптимізації та безпеку в Hive, а також завершується детальним висвітленням інтеграції Hive з іншими фреймворками.
Висновок
Варто зазначити, що Apache Hive найкраще використовувати для традиційних завдань зберігання даних і непридатний для обробки онлайн-транзакцій. Apache розроблено для максимального підвищення продуктивності, масштабованості, відмовостійкості та слабкого зв’язку з його вхідними форматами.
Організації, які обробляють великі обсяги даних, отримають величезну вигоду від надійних функцій Apache Hive. Ці функції дуже корисні для зберігання та аналізу великих наборів даних.
Ви також можете дослідити деякі основні відмінності між Apache Hive і Apache Impala.