Apache Hive – це розподілена та стійка до збоїв система для зберігання даних, призначена для проведення аналізу великих обсягів інформації.
Сховище даних – це інструмент управління інформацією, який накопичує значні обсяги історичних даних, що надходять з різних джерел, для їхнього подальшого аналізу та звітності. Це, своєю чергою, сприяє бізнес-аналітиці, що дозволяє приймати більш обґрунтовані рішення.
Інформація, яку використовує Apache Hive, розміщується в Apache Hadoop, системі зберігання даних з відкритим кодом, що забезпечує розподілене зберігання та обробку інформації. Apache Hive побудований на основі Apache Hadoop, тому він зберігає і отримує інформацію саме звідти. Проте, можна використовувати й інші системи зберігання, такі як Apache HBase.
Ключовою перевагою Apache Hive є можливість для користувачів читати, записувати та керувати значними обсягами інформації, а також робити запити і аналізувати дані за допомогою Hive Query Language (HQL), яка схожа на SQL.
Принцип роботи Apache Hive
Apache Hive надає високоякісний інтерфейс, подібний до SQL, для запитів та управління великими обсягами інформації, що розміщуються в розподіленій файловій системі Hadoop (HDFS). Коли користувач робить запит в Apache Hive, цей запит трансформується в ряд завдань MapReduce, які виконуються кластером Hadoop.
MapReduce – це модель для паралельної обробки великих обсягів інформації в розподілених мережах комп’ютерів. Після виконання завдань MapReduce їхні результати обробляються і об’єднуються для отримання одного кінцевого результату. Цей результат можна зберегти в таблиці Hive або експортувати в HDFS для подальшої обробки чи аналізу.
Запити в Hive можна виконувати швидше, використовуючи розділи для поділу таблиць Hive на частини на основі інформації таблиці. Ці розділи можна ще детальніше розбити для забезпечення дуже швидкого доступу до великих обсягів інформації. Цей процес називається бакетуванням.
Apache Hive є важливим інструментом для організацій, що працюють з великими даними. Це дозволяє їм легко керувати значними обсягами інформації, швидко обробляти дані та проводити складний аналіз. Це забезпечує отримання вичерпних та детальних звітів на основі наявних даних, що веде до більш обґрунтованих рішень.
Переваги використання Apache Hive
Деякі з переваг використання Apache Hive включають наступне:
Простота використання
Завдяки можливості робити запити до даних за допомогою HQL, який подібний до SQL, Apache Hive стає доступним як для програмістів, так і для користувачів без навичок програмування. Таким чином, аналіз даних можна проводити з великими обсягами інформації без необхідності вивчати нову мову або синтаксис. Це стало вагомим фактором у прийнятті та використанні Apache Hive організаціями.
Швидкість
Apache Hive дозволяє дуже швидко аналізувати великі обсяги інформації за допомогою пакетної обробки. У пакетній обробці великі набори даних збираються та обробляються групами. Пізніше результати об’єднуються для отримання остаточних даних. Завдяки пакетній обробці Apache Hive забезпечує швидку обробку та аналіз даних.
Надійність
Для зберігання даних Hive використовує розподілену файлову систему Hadoop (HDFS). Завдяки спільній роботі дані можуть бути відтворені під час їхнього аналізу. Це створює стійке до збоїв середовище, де дані не можуть бути втрачені навіть у разі несправностей комп’ютерних систем.
Це робить Apache Hive дуже надійним та стійким до збоїв, що відрізняє його від інших систем зберігання даних.
Масштабованість
Apache Hive розроблено таким чином, що дозволяє легко масштабувати та обробляти зростаючі набори даних. Це забезпечує користувачам рішення для зберігання даних, яке масштабується відповідно до їхніх потреб.
Економічна ефективність
У порівнянні з іншими рішеннями для зберігання даних, Apache Hive з відкритим вихідним кодом є відносно дешевшим у використанні, тому він є найкращим варіантом для організацій, які хочуть мінімізувати витрати, щоб збільшити прибуток.
Apache Hive – це надійне та стабільне рішення для зберігання даних, яке не лише масштабується відповідно до потреб користувача, але й пропонує швидке, економічно ефективне та просте у використанні рішення.
Функціональні можливості Apache Hive
Основні функціональні можливості Apache Hive:
#1. Hive Server 2 (HS2)
Він підтримує аутентифікацію та паралельну роботу з багатьма клієнтами. Розроблений для покращення підтримки відкритих клієнтів API, таких як Java Database Connectivity (JDBC) та Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Сервер Hive Metastore (HMS)
HMS виконує роль центрального сховища для метаданих таблиць та розділів Hive у реляційній базі даних. Метадані, що зберігаються в HMS, стають доступними клієнтам через API служби метасховища.
#3. Вулик ACID
Hive гарантує, що всі транзакції відповідають принципам ACID. ACID – це чотири основні властивості транзакцій бази даних. Це включає атомарність, узгодженість, ізоляцію та довговічність.
#4. Стиснення даних Hive
Стиснення даних – це процес зменшення розміру даних, що зберігаються та передаються, без шкоди для їхньої якості та цілісності. Це досягається шляхом видалення надлишкових та нерелевантних даних або використання спеціального кодування. Hive має вбудовану підтримку стиснення даних.
#5. Реплікація Hive
Hive має структуру, яка підтримує реплікацію метаданих Hive і зміни даних між кластерами для резервного копіювання і відновлення даних.
#6. Безпека та спостереження
Hive можна інтегрувати з Apache Ranger, фреймворком для моніторингу та управління безпекою даних, а також з Apache Atlas, який дозволяє підприємствам відповідати вимогам відповідності. Hive також підтримує автентифікацію Kerberos, мережевий протокол, що захищає зв’язок в мережі. Ці три елементи разом роблять Hive безпечним та доступним для спостереження.
#7. Вулик LLAP
Hive має аналітичну обробку з низькою затримкою (LLAP), що робить Hive дуже швидким завдяки оптимізації кешування даних та використанню постійної інфраструктури запитів.
#8. Оптимізація на основі витрат
Для оптимізації своїх SQL-запитів Hive використовує оптимізатор запитів на основі вартості та фреймворк виконання запитів від Apache Calcite. Apache Calcite використовується для створення баз даних та систем керування даними.
Зазначені вище функціональні можливості роблять Apache Hive відмінною системою зберігання даних.
Сфери застосування Apache Hive
Apache Hive – це універсальне рішення для зберігання та аналізу даних, яке дозволяє користувачам легко обробляти та аналізувати великі обсяги інформації. Деякі варіанти використання Apache Hive:
Аналіз даних
Apache Hive підтримує аналіз великих наборів даних за допомогою операторів, подібних до SQL. Це дозволяє організаціям знаходити закономірності в даних і робити важливі висновки. Це корисно при створенні дизайну. Приклади компаній, які використовують Apache Hive для аналізу даних та запитів: AirBnB, FINRA та Vanguard.
Пакетна обробка
Це передбачає використання Apache Hive для обробки дуже великих наборів даних шляхом розподіленої обробки даних у групах. Це дозволяє швидко обробляти значні обсяги даних. Приклад компанії, яка використовує Apache Hive для цієї мети: Guardian, страхова компанія та компанія з управління капіталом.
Сховище даних
Це використання Apache Hive для зберігання та управління дуже великими наборами даних. Збережені дані можна аналізувати та створювати звіти. Компанії, які використовують Apache Hive як рішення для сховища даних: JPMorgan Chase та Target.
Маркетинг та аналіз клієнтів
Організації можуть використовувати Apache Hive для аналізу даних про клієнтів, їхньої сегментації та кращого розуміння своїх споживачів. Це дозволяє їм коригувати свої маркетингові заходи відповідно до розуміння клієнтів. Це застосування, яке можуть використовувати всі компанії, що обробляють дані клієнтів.
Обробка ETL (Extract, Transform, Load)
При роботі з великим обсягом даних у сховищі необхідно виконати такі операції, як очищення, вилучення та перетворення даних, перш ніж дані можна завантажити і зберегти в системі сховища. Таким чином, обробка та аналіз даних будуть швидкими, легкими та безпомилковими. Apache Hive може виконувати всі ці операції перед завантаженням даних у сховище.
Вищезазначені основні випадки використання Apache Hive.
Навчальні ресурси
Apache Hive є дуже корисним інструментом для зберігання та аналізу великих наборів даних. Організації та окремі особи, які працюють з великими обсягами інформації, отримають вигоду від використання Apache Hive. Щоб дізнатися більше про Apache Hive та його використання, розгляньте такі ресурси:
#1. Hive To ADVANCE Hive (використання в реальному часі)
Hive to Advance Hive – це популярний курс на Udemy, створений Дж. Гаргом, старшим консультантом з великих даних із більш ніж десятирічним досвідом роботи з технологіями Apache для аналізу даних та навчання інших користувачів.
Це унікальний курс, який веде учнів від основ Apache Hive до поглиблених концепцій. Він також містить розділ про випадки використання, що розглядаються під час співбесід на роботу з Apache Hive. Курс також надає набори даних та запити Apache Hive, які учні можуть використовувати для практики під час навчання.
Серед розглянутих концепцій Apache Hive: розширені функції, методи стиснення, налаштування конфігурації, робота з кількома таблицями та завантаження неструктурованих даних.
Сильною стороною цього курсу є поглиблене висвітлення передових концепцій Hive, що використовуються в реальних проектах.
#2. Apache Hive для інженерів даних
Це практичний проектний курс на Udemy, який навчає учнів працювати з Apache Hive від початкового до просунутого рівня на прикладі реальних проектів.
Курс починається з огляду Apache Hive та пояснення його важливості для інженерів даних. Потім досліджується архітектура Hive, її встановлення та необхідні конфігурації. Після закладання основи курс переходить до розгляду потоків запитів, функцій, обмежень та моделі даних, що використовуються в Apache Hive.
Курс також охоплює тип даних, мову визначення даних та мову маніпулювання даними в Hive. Останні розділи присвячені розширеним концепціям Hive, таким як представлення, розділення, сегментація, об’єднання та вбудовані функції й оператори.
Крім того, курс включає поширені запитання та відповіді на співбесідах. Це чудовий курс, щоб дізнатися про Apache Hive та його застосування в реальному світі.
#3. Apache Hive Basic до просунутого рівня
Apache Hive Basic to advance – це курс Аншула Джайна, старшого інженера з обробки даних, який має великий досвід роботи з Apache Hive та іншими інструментами Big data.
Тут представлені концепції Apache Hive у зрозумілій формі, підходять для новачків, які хочуть вивчити основи Apache Hive.
Курс охоплює положення HQL, функції вікон, матеріалізоване подання, операції CRUD, обмін розділами та оптимізацію продуктивності для швидкого запиту даних.
Цей курс надасть вам практичний досвід роботи з Apache Hive, а також допоможе підготуватися до типових запитань на співбесідах.
#4. Основи Apache Hive
Ця книга особливо корисна для аналітиків даних, розробників або тих, хто хоче дізнатися, як використовувати Apache Hive.
Автор має понад десятирічний досвід роботи у сфері великих даних, розробляючи та впроваджуючи корпоративну архітектуру та аналітику в різних галузях.
У книзі розглядається, як створити та налаштувати середовище Hive, ефективно описувати дані за допомогою мови визначення Hive, а також об’єднувати та фільтрувати набори даних.
Крім того, вона охоплює перетворення даних за допомогою сортування, упорядкування та функцій Hive, як агрегувати та вибірку даних, а також як підвищити продуктивність запитів та безпеку в Hive. В кінці, у ній розповідається про налаштування Apache Hive, навчаючи користувачів налаштовувати Apache Hive відповідно до їхніх потреб у великих даних.
#5. Кулінарна книга Apache Hive
Кулінарна книга Apache Hive, доступна у форматі Kindle та в м’якій обкладинці, надає легкий для сприйняття практичний погляд на Apache Hive. Вона дає змогу вивчити та зрозуміти Apache Hive та його інтеграцію з популярними фреймворками для великих даних.
Книга, призначена для читачів, які мають попередні знання про SQL, розповідає про те, як налаштувати Apache Hive за допомогою Hadoop, служби в Hive, модель даних Hive та мову визначення та обробки даних Hive.
Крім того, вона охоплює функції розширення в Hive, об’єднання та оптимізацію об’єднань, статистику в Hive, функції Hive, налаштування Hive для оптимізації та безпеку. Також надається детальний опис інтеграції Hive з іншими фреймворками.
Висновок
Варто зазначити, що Apache Hive найкраще використовувати для традиційних завдань зберігання даних та 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 значну вигоду від надійних функцій Apache Hive. Ці функції дуже корисні для зберігання та аналізу значних наборів даних.
Ви також можете дослідити деякі основні відмінності між Apache Hive та Apache Impala.