Úvod do Apache Hive
Apache Hive představuje distribuovaný a na chyby rezistentní systém pro datové sklady, který umožňuje provádět rozsáhlé analýzy. Tento nástroj je klíčový pro zpracování obrovských objemů dat.
Datový sklad funguje jako systém správy dat, který centralizuje velké množství historických informací z různých zdrojů. Jeho hlavním účelem je provádění analýz a generování reportů, což následně podporuje business intelligence a informovanější rozhodování.
Data, se kterými pracuje Apache Hive, jsou uložena v Apache Hadoop, což je open-source rámec pro distribuované ukládání a zpracování dat. Hive, postavený na Hadoopu, z něj data ukládá i extrahuje. Alternativně je možné využít i jiné systémy, například Apache HBase.
Hlavní výhodou Apache Hive je jeho schopnost umožnit uživatelům číst, zapisovat a spravovat rozsáhlé datové sady. Uživatelé mohou data dotazovat a analyzovat pomocí Hive Query Language (HQL), která je podobná jazyku SQL.
Jak Apache Hive funguje
Apache Hive poskytuje vysokoúrovňové rozhraní, které se podobá SQL, pro dotazování a správu velkých dat uložených v Hadoop Distributed File System (HDFS). Když uživatel zadá dotaz, tento dotaz se transformuje do série úloh MapReduce, které se provádějí v clusteru Hadoop.
MapReduce je model paralelního zpracování rozsáhlých objemů dat napříč distribuovanými clustery. Po dokončení úloh MapReduce se jejich výsledky zpracují a sloučí do jednoho konečného výstupu. Tento výsledek lze uložit do tabulky Hive nebo exportovat do HDFS pro další zpracování či analýzu.
Dotazy v Hive lze urychlit použitím dělení (partitioning), kdy se tabulky Hive rozdělí do menších částí na základě specifických kritérií. Dělení může být dále rozděleno pomocí tzv. bucketingu, což umožňuje ještě rychlejší dotazování nad velkými soubory.
Apache Hive je nezbytný pro organizace, které pracují s big data. Usnadňuje správu velkých datových sad, umožňuje rychlé zpracování a komplexní analýzy, které vedou k podrobným reportům a zlepšují rozhodovací procesy.
Výhody používání Apache Hive
Mezi hlavní výhody Apache Hive patří:
Snadné používání
Díky HQL, jazyku podobnému SQL, je Apache Hive přístupný i uživatelům bez pokročilých programátorských dovedností. Analýzy velkých datových souborů tak mohou provádět i ti, kteří se nemusí učit nový jazyk. Tato jednoduchost výrazně přispěla k rozšíření Apache Hive v organizacích.
Rychlost
Apache Hive umožňuje rychlou analýzu rozsáhlých datových sad pomocí dávkového zpracování. Data se shromažďují a zpracovávají v dávkách a výsledky se následně spojí do finálního výstupu. Tímto způsobem je možné dosáhnout efektivního zpracování dat.
Spolehlivost
Hive využívá Hadoop Distributed File System (HDFS) pro ukládání dat. Díky tomu jsou data replikována, což zajišťuje odolnost proti chybám. I v případě selhání hardwaru tak nedochází ke ztrátě dat. Apache Hive je tak velmi spolehlivý a robustní systém pro datové sklady.
Škálovatelnost
Apache Hive je navržen tak, aby umožňoval snadné škálování a manipulaci s rostoucími datovými sadami. Uživatelé tak mají k dispozici řešení pro datový sklad, které se dokáže adaptovat na jejich potřeby.
Nákladová efektivita
Jako open-source řešení je Apache Hive ve srovnání s jinými systémy datových skladů relativně levnější. To z něj činí ideální volbu pro organizace, které chtějí minimalizovat náklady a maximalizovat zisk.
Apache Hive tedy představuje spolehlivé a robustní řešení pro datové sklady, které nabízí škálovatelnost, rychlost, nákladovou efektivitu a snadné použití.
Vlastnosti Apache Hive
Mezi klíčové vlastnosti Apache Hive patří:
#1. Hive Server 2 (HS2)
Podporuje autentizaci a souběžnost pro více klientů. Je navržen pro lepší podporu klientů s otevřenými API, jako je JDBC a ODBC.
#2. Hive Metastore Server (HMS)
HMS funguje jako centrální úložiště metadat pro tabulky a oddíly, s využitím relační databáze. Metadata uložená v HMS jsou přístupná klientům prostřednictvím API služby metastore.
#3. Hive ACID
Hive zajišťuje, že všechny transakce jsou v souladu s ACID. ACID reprezentuje čtyři žádoucí rysy databázových transakcí: atomicitu, konzistenci, izolaci a trvanlivost.
#4. Zhutňování dat Hive
Komprese dat zmenšuje velikost dat při ukládání a přenosu, aniž by došlo ke ztrátě kvality. To se dosahuje odstraněním redundantních dat nebo použitím speciálního kódování. Hive nabízí přímou podporu pro kompresi dat.
#5. Replikace Hive
Hive disponuje frameworkem, který podporuje replikaci metadat a změn dat mezi clustery, čímž umožňuje vytváření záloh a obnovu dat.
#6. Bezpečnost a monitorování
Hive je možné integrovat s Apache Ranger pro monitorování a správu zabezpečení dat a s Apache Atlas pro dodržování standardů. Podporuje také autentizaci Kerberos pro zabezpečenou komunikaci v síti, což z Hive činí bezpečný a monitorovatelný systém.
#7. Hive LLAP
Hive využívá Low Latency Analytical Processing (LLAP), což urychluje zpracování díky optimalizaci ukládání dat do mezipaměti a používání trvalé infrastruktury dotazů.
#8. Optimalizace založená na nákladech
Hive využívá optimalizátor dotazů založený na nákladech a rámec provádění dotazů od Apache Calcite, který se používá při vývoji databází a systémů pro správu dat, pro optimalizaci svých SQL dotazů.
Výše uvedené funkce dělají z Apache Hive vynikající systém datového skladu.
Případy použití Apache Hive
Apache Hive je univerzální nástroj pro datové sklady a analýzu, který umožňuje uživatelům snadno zpracovávat a analyzovat velká množství dat. Některé z případů použití zahrnují:
Analýza dat
Apache Hive podporuje analýzu velkých datových sad pomocí příkazů podobných SQL. To umožňuje organizacím identifikovat vzorce v datech a vyvozovat závěry. Příklady společností, které využívají Apache Hive pro analýzu dat, zahrnují AirBnB, FINRA a Vanguard.
Dávkové zpracování
Apache Hive se používá ke zpracování velkých datových sad prostřednictvím distribuovaného zpracování dat v dávkách. To umožňuje rychlé zpracování rozsáhlých objemů dat. Příkladem společnosti využívající Apache Hive pro dávkové zpracování je Guardian, pojišťovací a majetková společnost.
Skladování dat
Apache Hive se používá k ukládání a správě velmi velkých datových sad. Uložená data lze následně analyzovat a generovat z nich reporty. Společnosti, které využívají Apache Hive jako řešení pro datové sklady, zahrnují JPMorgan Chase a Target.
Marketing a analýza zákazníků
Organizace mohou využívat Apache Hive k analýze zákaznických dat, segmentaci zákazníků a zlepšení porozumění svým zákazníkům. Na základě těchto informací mohou optimalizovat marketingové aktivity. Tato aplikace je relevantní pro všechny společnosti pracující s daty zákazníků.
ETL (Extract, Transform, Load) zpracování
Při práci s velkými objemy dat v datovém skladu je nutné provést operace čištění, extrakce a transformace dat před jejich uložením do systému. Apache Hive může provádět všechny tyto operace, což zajišťuje rychlé, snadné a bezchybné zpracování a analýzu dat.
Výše uvedené tvoří hlavní případy použití pro Apache Hive.
Výukové zdroje
Apache Hive je velmi užitečný nástroj pro datové sklady a analýzu velkých datových sad. Organizace i jednotlivci, kteří pracují s rozsáhlými daty, mohou z používání Apache Hive těžit. Následující zdroje vám pomohou se o Apache Hive dozvědět více:
#1. Hive To ADVANCE Hive (použití v reálném čase)
Hive to Advance Hive je oblíbený kurz na platformě Udemy od J Garga, zkušeného konzultanta pro big data. Kurz pokrývá základy i pokročilé koncepty Apache Hive a zahrnuje i reálné případy použití. Studenti mají k dispozici datové sady a dotazy pro procvičování.
Kurz zahrnuje pokročilé funkce Hive, kompresní techniky, nastavení konfigurace, práci s více tabulkami a načítání nestrukturovaných dat. Kurz klade důraz na praktické využití pokročilých konceptů v reálných projektech.
#2. Apache Hive pro datové inženýry
Tento praktický kurz na Udemy učí studenty pracovat s Apache Hive od začátečníků po pokročilé. Kurz začíná přehledem Apache Hive a vysvětluje jeho význam pro datové inženýry. Dále se zabývá architekturou Hive, instalací a konfigurací.
Kurz pokrývá toky dotazů, funkce, omezení a datový model Apache Hive. Studenti se učí o datových typech, jazyku pro definici dat a jazyku pro manipulaci s daty. Poslední části kurzu se věnují pokročilým konceptům jako jsou pohledy, dělení, bucketing, spojení a vestavěné funkce. Kurz obsahuje i často kladené otázky k pohovorům.
#3. Apache Hive Basic k pokroku
Apache Hive Basic to advanced je kurz od Anshula Jaina, zkušeného datového inženýra. Kurz představuje koncepty Apache Hive srozumitelně a je vhodný pro začátečníky, kteří se chtějí naučit základy.
Kurz se zabývá klauzulemi HQL, okenními funkcemi, materializovanými pohledy, operacemi CRUD, výměnou oddílů a optimalizací výkonu. Kurz poskytuje praktické zkušenosti s Apache Hive a pomáhá studentům řešit běžné otázky z pohovorů.
#4. Apache Hive Essentials
Tato kniha je užitečná pro datové analytiky, vývojáře i všechny, kteří se zajímají o Apache Hive. Autor má více než deset let zkušeností s návrhem a implementací podnikové architektury a analýzy velkých dat.
Kniha popisuje, jak vytvořit a nastavit prostředí Hive, jak efektivně popsat data pomocí definičního jazyka, jak spojovat a filtrovat datové sady. Dále se zabývá transformací dat, agregací a vzorkováním, optimalizací dotazů a zabezpečením. Kniha také učí uživatele, jak vyladit Apache Hive pro specifické potřeby.
#5. Kuchařka Apache Hive
Apache Hive Cookbook, dostupná v elektronické i tištěné podobě, nabízí praktický pohled na Apache Hive a jeho integraci s dalšími frameworky. Kniha je určena čtenářům se základní znalostí SQL.
Kniha popisuje, jak nakonfigurovat Apache Hive s Hadoopem, služby v Hive, datový model a jazyk pro definici a manipulaci s daty. Kniha dále pokrývá možnosti rozšiřitelnosti, optimalizaci spojení, statistiky, funkce, ladění a zabezpečení v Hive a integraci s dalšími frameworky.
Závěr
Je důležité si uvědomit, že Apache Hive je nejvhodnější pro tradiční úlohy datových skladů a není určen pro online transakce. Apache je navržen pro maximální výkon, škálovatelnost, odolnost proti chybám a flexibilitu při práci s různými formáty vstupních dat.
Organizace, které zpracovávají velké objemy dat, mohou těžit z robustních funkcí, které Apache Hive nabízí. Tyto funkce jsou klíčové pro ukládání a analýzu rozsáhlých datových sad.
Doporučujeme prozkoumat i rozdíly mezi Apache Hive a Apache Impala.