Apache Hive je distribuovaný systém datového skladu odolný proti chybám, který umožňuje analýzu v masivním měřítku.
Datový sklad je systém správy dat, který ukládá velké množství historických dat odvozených z různých zdrojů za účelem analýzy dat a vytváření sestav. To zase podporuje business intelligence vedoucí k informovanějšímu rozhodování.
Data použitá v Apache Hive jsou uložena v Apache Hadoop, open-source rámci pro ukládání dat pro distribuované ukládání a zpracování dat. Apache Hive je postaven na Apache Hadoop a tak ukládá a extrahuje data z Apache Hadoop. Lze však použít i jiné systémy pro ukládání dat, jako je Apache HBase.
Nejlepší na Apache Hive je, že umožňuje uživatelům číst, zapisovat a spravovat velké datové sady a dotazovat se a analyzovat data pomocí Hive Query Language (HQL), podobně jako SQL.
Table of Contents
Jak Apache Hive funguje
Apache Hive poskytuje rozhraní podobné SQL na vysoké úrovni pro dotazování a správu velkého množství dat uložených v Hadoop Distributed File System (HDFS). Když uživatel provede dotaz v Apache Hive, dotaz se přeloží do řady úloh MapReduce prováděných clusterem Hadoop.
MapReduce je model pro paralelní zpracování velkého množství dat napříč distribuovanými clustery počítačů. Jakmile jsou úlohy MapReduce dokončeny, jejich výsledky jsou zpracovány a spojeny do jednoho konečného výsledku. Konečný výsledek lze uložit do tabulky Hive nebo exportovat do HDFS pro další zpracování nebo analýzu.
Dotazy v Hive lze provádět rychleji pomocí oddílů k rozdělení tabulek Hive do různých částí na základě informací o tabulce. Tyto oddíly lze rozdělit ještě dále, aby umožnily velmi rychlé dotazování na velké soubory dat. Tento proces je známý jako bucketing.
Apache Hive je nutností pro organizace pracující s velkými daty. To jim totiž umožňuje snadno spravovat velké datové sady, zpracovávat data velmi rychle a snadno provádět komplexní analýzu dat. To vede ke komplexním a podrobným zprávám z dostupných dat, které umožňují lepší rozhodování.
Výhody používání Apache Hive
Některé z výhod používání Apache Hive zahrnují následující:
Snadné použití
Povolením dotazování na data pomocí HQL, podobně jako SQL, se používání Apache Hive stává přístupným pro programátory i neprogramátory. Proto lze analýzu dat provádět na velkých souborech dat, aniž byste se museli učit nový jazyk nebo syntaxi. To bylo klíčovým přispěvatelem k přijetí a používání Apache Hive organizacemi.
Rychle
Apache Hive umožňuje velmi rychlou analýzu dat velkých datových sad pomocí dávkového zpracování. Při dávkovém zpracování se velké soubory dat shromažďují a zpracovávají ve skupinách. Výsledky se později spojí a vytvoří konečné výsledky. Prostřednictvím dávkového zpracování umožňuje Apache Hive rychlé zpracování a analýzu dat.
Spolehlivý
Hive používá pro ukládání dat Hadoop Distributed File System (HDFS). Díky společné práci lze data při analýze replikovat. To vytváří prostředí odolné proti chybám, kde nelze data ztratit ani při poruše počítačových systémů.
Díky tomu je Apache Hive velmi spolehlivý a odolný proti chybám, díky čemuž vyniká mezi ostatními systémy datových skladů.
Škálovatelné
Apache Hive je navržen tak, aby umožňoval snadné škálování a manipulaci s rostoucími datovými sadami. To uživatelům poskytuje řešení datového skladu, které se škáluje podle jejich potřeb.
Nákladově efektivní
Ve srovnání s jinými řešeními pro datové sklady je Apache Hive, který je open source, relativně levnější na provoz, a proto je nejlepší volbou pro organizace, které chtějí minimalizovat náklady na provoz, aby byly ziskové.
Apache Hive je robustní a spolehlivé řešení pro datové sklady, které se nejen škáluje podle potřeb uživatele, ale také poskytuje rychlé, nákladově efektivní a snadno použitelné řešení datového skladu.
Vlastnosti úlu Apache
Mezi klíčové funkce v úlu Apache patří:
#1. Hive Server 2 (HS2)
Podporuje ověřování a souběžnost více klientů a je navržen tak, aby nabízel lepší podporu pro klienty s otevřeným rozhraním API, jako je Java Database Connectivity (JDBC) a Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Hive Metastore Server (HMS)
HMS funguje jako centrální úložiště pro metadata podregistrových tabulek a oddílů pro relační databázi. Metadata uložená v HMS jsou zpřístupněna klientům pomocí rozhraní API služby metastore.
#3. Úl ACID
Hive zajišťuje, že všechny provedené transakce jsou v souladu s ACID. ACID představuje čtyři žádoucí rysy databázových transakcí. To zahrnuje atomicitu, konzistenci, izolaci a trvanlivost.
#4. Zhutňování dat úlu
komprimace dat je proces zmenšování velikosti dat, která jsou ukládána a přenášena, aniž by byla ohrožena kvalita a integrita dat. Toho se dosáhne odstraněním redundance a irelevantních dat nebo použitím speciálního kódování, aniž by byla ohrožena kvalita a integrita komprimovaných dat. Hive nabízí přímou podporu pro komprimaci dat.
#5. Replikace úlu
Hive má rámec, který podporuje replikaci metadat Hive a změny dat mezi clustery za účelem vytváření záloh a obnovy dat.
#6. Bezpečnost a pozorovatelnost
Hive lze integrovat s Apache Ranger, frameworkem, který umožňuje monitorování a správu zabezpečení dat, a s Apache Atlas, který umožňuje podnikům splnit jejich požadavky na shodu. Hive také podporuje ověřování Kerberos, síťový protokol, který zabezpečuje komunikaci v síti. Tyto tři dohromady činí Hive bezpečným a pozorovatelným.
#7. Hive LLAP
Hive má Low Latency Analytical Processing (LLAP), díky kterému je Hive velmi rychlý díky optimalizaci ukládání dat do mezipaměti a používání trvalé infrastruktury dotazů.
#8. Optimalizace založená na nákladech
Hive používá optimalizátor dotazů založený na nákladech a framer provádění dotazů od Apache Calcit k optimalizaci svých SQL dotazů. Apache Calcit se používá při budování databází a systémů pro správu dat.
Výše uvedené funkce dělají z Apache Hive vynikající systém datového skladu
Případy použití pro Apache Hive
Apache Hive je všestranný datový sklad a řešení pro analýzu dat, které uživatelům umožňuje snadno zpracovávat a analyzovat velké množství dat. Některé z případů použití pro Apache Hive zahrnují:
Analýza dat
Apache Hive podporuje analýzu velkých datových sad pomocí příkazů podobných SQL. To umožňuje organizacím identifikovat vzory v datech a vyvodit smysluplné závěry z extrahovaných dat. To je užitečné při tvorbě designu. Příklady společností, které používají Apache Hive pro analýzu dat a dotazování, zahrnují AirBnB, FINRA a Vanguard.
Dávkové zpracování
To zahrnuje použití Apache Hive ke zpracování velmi velkých datových sad prostřednictvím distribuovaného zpracování dat ve skupinách. To má tu výhodu, že umožňuje rychlé zpracování velkých datových sad. Příkladem společnosti, která k tomuto účelu využívá Apache Hive, je Guardian, pojišťovací společnost a společnost pro správu majetku.
Skladování dat
to zahrnuje použití úlu Apache k ukládání a správě velmi velkých datových sad. Kromě toho lze uložená data analyzovat a generovat z nich zprávy. Mezi společnosti, které používají Apache Hive jako řešení datového skladu, patří JPMorgan Chase a Target.
Marketing a analýza zákazníků
organizace mohou používat Apache Hive k analýze svých zákaznických dat, k segmentaci zákazníků a být schopny lépe porozumět svým zákazníkům a vyladit své marketingové úsilí tak, aby odpovídalo jejich chápání jejich zákazníků. Jedná se o aplikaci, pro kterou mohou Apache Hive používat všechny společnosti, které nakládají s daty zákazníků.
ETL (Extract, Transform, Load) zpracování
Při práci s velkým množstvím dat v datovém skladu je nutné provést operace, jako je čištění dat, extrakce a transformace, než lze data načíst a uložit do systému datového skladu.
Tímto způsobem bude zpracování a analýza dat rychlé, snadné a bez chyb. Apache Hive může provádět všechny tyto operace před načtením dat do datového skladu.
Výše uvedené tvoří hlavní případy použití pro Apache Hive
Výukové zdroje
Apache hive je velmi užitečný nástroj pro datové sklady a analýzu dat velkých datových sad. Organizace a jednotlivci, kteří pracují s velkými datovými sadami, budou mít prospěch z používání úlu Apache. Chcete-li se dozvědět více o Apache Hive a jak jej používat, zvažte následující zdroje:
#1. Hive To ADVANCE Hive (použití v reálném čase)
Hive to Advance Hive je nejprodávanější kurz Udemy vytvořený J Gargem, senior konzultantem pro velká data s více než desetiletými zkušenostmi s prací s technologiemi Apache pro analýzu dat a školení dalších uživatelů.
Jedná se o jedinečný kurz, který vede studenty od základů Apache Hive až po pokročilé koncepty a obsahuje také část o případech použití používaných při pohovorech Apache Hive Job. Poskytuje také datové sady a dotazy Apache Hive, které mohou studenti použít k procvičování při učení.
Některé z konceptů Apache Hive zahrnují pokročilé funkce v Hive, kompresní techniky v Hive, konfigurační nastavení Hive, práci s více tabulkami v Hive a načítání nestrukturovaných dat v Hive.
Síla tohoto kurzu spočívá v podrobném pokrytí pokročilých konceptů Hive používaných v projektech v reálném světě.
#2. Apache Hive pro datové inženýry
Jedná se o praktický, projektově založený kurz Udemy, který učí studenty, jak pracovat s Apache Hive od úrovně začátečníka až po pokročilou úroveň prací na projektech v reálném světě.
Kurz začíná přehledem Apache Hive a zabývá se tím, proč je nezbytným nástrojem pro datové inženýry. Poté prozkoumá architekturu Hive, její instalaci a potřebné konfigurace Apache Hive. Po položení základů kurz pokračuje tím, že pokryje toky dotazů úlu, funkce úlu, omezení a datový model používaný v úlu Apache.
Zahrnuje také datový typ, jazyk pro definici dat a jazyk pro manipulaci s daty v Hive. Poslední části pokrývají pokročilé koncepty Hive, jako jsou pohledy, dělení, bucketing, spojení a vestavěné funkce a operátory.
Aby toho všeho nebylo málo, kurz obsahuje často kladené otázky a odpovědi na pohovor. Toto je vynikající kurz, kde se dozvíte o Apache Hive a jak jej lze použít v reálném světě.
#3. Apache Hive Basic k pokroku
Apache Hive Basic to advanced je kurz od Anshula Jaina, senior datového inženýra s mnoha zkušenostmi s prací s Apache Hive a dalšími Big data nástroji.
Představuje koncepty Apache Hive snadno srozumitelným způsobem a je vhodný pro začátečníky, kteří se chtějí naučit lana Apache Hive.
Kurz pokrývá klauzule HQL, funkce oken, materializovaný pohled, operace CRUD v Hive, výměnu oddílů a optimalizaci výkonu umožňující rychlé dotazování na data.
Tento kurz vám poskytne praktickou zkušenost s Apache Hive a kromě toho vám pomůže vyřešit běžné otázky na pohovoru, se kterými se pravděpodobně setkáte, když se ucházíte o zaměstnání.
#4. Apache Hive Essentials
Tato kniha je zvláště užitečná pro datové analytiky, vývojáře nebo kohokoli, kdo se zajímá o používání Apache Hive.
Autor má více než deset let zkušeností s prací jako odborník na velká data s návrhem a implementací podnikové architektury a analýzy velkých dat v různých odvětvích.
Kniha popisuje, jak vytvořit a nastavit prostředí Hive, efektivně popsat data pomocí definičního jazyka Hive a spojit a filtrovat datové sady v Hive.
Kromě toho pokrývá transformace dat pomocí třídění, řazení a funkcí Hive, jak agregovat a vzorkovat data a jak zvýšit výkon dotazů Hive a zlepšit zabezpečení v Hive. Nakonec pokrývá přizpůsobení v úlu Apache a učí uživatele, jak vyladit Apache Hive, aby sloužil jejich potřebám velkých dat.
#5. Kuchařka Apache Hive
Apache Hive Cookbook, k dispozici v Kindle a brožované vazbě, poskytuje snadno sledovatelný, praktický pohled na Apache Hive, který vám umožní naučit se a porozumět Apache Hive a jeho integraci s populárními frameworky pro velká data.
Tato kniha, určená pro čtenáře s předchozí znalostí SQL, popisuje, jak nakonfigurovat Apache Hive pomocí Hadoop, služby v Hive, datový model Hive a jazyk pro definici dat a manipulaci s nimi.
Kromě toho pokrývá funkce rozšiřitelnosti v Hive, optimalizaci spojení a spojení, statistiky v Hive, funkce Hive, ladění Hive pro optimalizaci a zabezpečení v Hive a uzavírá hloubkové pokrytí integrace Hive s jinými frameworky.
Závěr
Stojí za zmínku, že Apache Hive se nejlépe používá pro tradiční úlohy datového skladu a není vhodný pro zpracování online transakcí. Apache je navržen tak, aby maximalizoval výkon, škálovatelnost, odolnost proti chybám a volné propojení se svými vstupními formáty.
Organizace, které zpracovávají a zpracovávají velké množství dat, budou mít obrovský prospěch z robustních funkcí, které nabízí Apache Hive. Tyto funkce jsou velmi užitečné při ukládání a analýze velkých datových sad.
Můžete také prozkoumat některé hlavní rozdíly mezi Apache Hive a Apache Impala.