Apache Hive ir izplatīta, pret kļūmēm izturīga datu noliktavas sistēma, kas nodrošina plašā mērogā veiktu analīzi.
Datu noliktava ir datu pārvaldības sistēma, kas datu analīzes un pārskatu sniegšanai glabā lielu daudzumu vēsturisko datu, kas iegūti no dažādiem avotiem. Tas savukārt atbalsta biznesa inteliģenci, kas ļauj pieņemt apzinātākus lēmumus.
Apache Hive izmantotie dati tiek glabāti Apache Hadoop — atvērtā koda datu krātuves sistēmā izplatītai datu glabāšanai un apstrādei. Apache Hive ir izveidots, pamatojoties uz Apache Hadoop, un tādējādi tiek saglabāti un iegūti dati no Apache Hadoop. Tomēr var izmantot arī citas datu uzglabāšanas sistēmas, piemēram, Apache HBase.
Apache Hive vislabākais ir tas, ka tas ļauj lietotājiem lasīt, rakstīt un pārvaldīt lielas datu kopas, kā arī meklēt un analizēt datus, izmantojot Hive Query Language (HQL), līdzīgi kā SQL.
Kā darbojas Apache Hive
Apache Hive nodrošina augsta līmeņa, SQL līdzīgu saskarni, lai veiktu vaicājumus un pārvaldītu lielu datu apjomu, kas glabājas Hadoop izplatītajā failu sistēmā (HDFS). Kad lietotājs izpilda vaicājumu Apache Hive, vaicājums tiek tulkots MapReduce darbu sērijā, ko izpilda Hadoop klasteris.
MapReduce ir modelis liela datu apjoma apstrādei paralēli sadalītos datoru klasteros. Kad MapReduce darbi ir pabeigti, to rezultāti tiek apstrādāti un apvienoti, lai iegūtu vienu gala rezultātu. Gala rezultātu var saglabāt Hive tabulā vai eksportēt uz HDFS turpmākai apstrādei vai analīzei.
Hive vaicājumus var izpildīt ātrāk, izmantojot nodalījumus, lai sadalītu Hive tabulas dažādās daļās, pamatojoties uz tabulu informāciju. Šos nodalījumus var sadalīt vēl vairāk, lai ļoti ātri varētu veikt lielu datu kopu vaicājumus. Šis process ir pazīstams kā sadalīšana kausos.
Apache Hive ir obligāta prasība organizācijām, kas strādā ar lieliem datiem. Tas ir tāpēc, ka tas ļauj viņiem viegli pārvaldīt lielas datu kopas, apstrādāt datus ļoti ātri un viegli veikt datu sarežģītu datu analīzi. Tas nodrošina visaptverošus un detalizētus pārskatus no pieejamajiem datiem, kas ļauj labāk pieņemt lēmumus.
Apache Hive lietošanas priekšrocības
Dažas no Apache Hive lietošanas priekšrocībām ir šādas:
Viegli izmantot
Atļaujot veikt datu vaicājumus, izmantojot HQL, līdzīgi kā SQL, Apache Hive izmantošana kļūst pieejama gan programmētājiem, gan neprogrammētājiem. Tāpēc datu analīzi var veikt lielām datu kopām, neapgūstot jaunu valodu vai sintakse. Tas ir bijis galvenais ieguldījums Apache Hive pieņemšanā un izmantošanā organizācijās.
Ātri
Apache Hive ļauj ļoti ātri veikt lielu datu kopu datu analīzi, izmantojot pakešu apstrādi. Pakešapstrādē lielas datu kopas tiek savāktas un apstrādātas grupās. Rezultāti vēlāk tiek apvienoti, lai iegūtu galīgos rezultātus. Izmantojot pakešu apstrādi, Apache Hive nodrošina ātru apstrādi un datu analīzi.
Uzticams
Hive datu glabāšanai izmanto Hadoop izplatīto failu sistēmu (HDFS). Strādājot kopā, datus var replicēt, kad tie tiek analizēti. Tas rada kļūdu tolerantu vidi, kurā dati nevar tikt zaudēti pat tad, ja datorsistēmā rodas darbības traucējumi.
Tas ļauj Apache Hive būt ļoti uzticamam un izturīgam pret kļūmēm, kas to izceļ citu datu noliktavas sistēmu vidū.
Mērogojams
Apache Hive ir izstrādāts tā, lai tas varētu viegli mērogot un apstrādāt pieaugošās datu kopas. Tas nodrošina lietotājiem datu noliktavas risinājumu, kas tiek mērogots atbilstoši viņu vajadzībām.
Rentabls
Salīdzinot ar citiem datu noliktavas risinājumiem, Apache Hive, kas ir atvērtā koda resurss, ir salīdzinoši lētāk darbināms, un tādējādi tas ir labākais risinājums organizācijām, kuras vēlas samazināt rentablas darbības izmaksas.
Apache Hive ir spēcīgs un uzticams datu noliktavas risinājums, kas ne tikai tiek mērogots atbilstoši lietotāja vajadzībām, bet arī nodrošina ātru, rentablu un viegli lietojamu datu noliktavas risinājumu.
Apache Hive funkcijas
Galvenās Apache stropa funkcijas ir šādas:
#1. Hive Server 2 (HS2)
Tā atbalsta autentifikāciju un vairāku klientu vienlaicību un ir izstrādāta, lai piedāvātu labāku atbalstu atvērtiem API klientiem, piemēram, Java datu bāzes savienojamība (JDBC) un atvērtā datu bāzes savienojamība (ODBC).
#2. Hive metastore serveris (HMS)
HMS darbojas kā stropu tabulu metadatu un relāciju datu bāzes nodalījumu centrālā krātuve. HMS glabātie metadati ir pieejami klientiem, izmantojot metastore pakalpojuma API.
#3. Nātrene SKĀBE
Hive nodrošina, ka visi veiktie darījumi ir saderīgi ar ACID. ACID ir četras vēlamās datu bāzes darījumu iezīmes. Tas ietver atomitāti, konsistenci, izolāciju un izturību.
#4. Hive datu blīvēšana
datu sablīvēšana ir saglabāto un pārsūtīto datu apjoma samazināšanas process, neapdraudot datu kvalitāti un integritāti. Tas tiek darīts, noņemot dublēšanos un neatbilstošus datus vai izmantojot īpašu kodējumu, neapdraudot blīvējamo datu kvalitāti un integritāti. Hive piedāvā gatavu atbalstu datu blīvēšanai.
#5. Stropu replikācija
Hive ir sistēma, kas atbalsta Hive metadatu replikāciju un datu izmaiņas starp klasteriem, lai izveidotu dublējumus un atkoptu datus.
#6. Drošība un novērojamība
Hive var integrēt ar Apache Ranger — sistēmu, kas ļauj uzraudzīt un pārvaldīt datu drošību, un ar Apache Atlas, kas ļauj uzņēmumiem izpildīt atbilstības prasības. Hive atbalsta arī Kerberos autentifikāciju — tīkla protokolu, kas nodrošina saziņu tīklā. Trīs kopā padara Hive drošu un pamanāmu.
#7. Strops LLAP
Hive ir zema latentuma analītiskā apstrāde (LLAP), kas padara Hive ļoti ātru, optimizējot datu kešatmiņu un izmantojot pastāvīgu vaicājumu infrastruktūru.
#8. Uz izmaksām balstīta optimizācija
Hive izmanto uz izmaksām balstītu vaicājumu optimizētāju un Apache Calcite vaicājumu izpildes ietvaru, lai optimizētu savus SQL vaicājumus. Apache Calcite tiek izmantots datu bāzu un datu pārvaldības sistēmu veidošanā.
Iepriekš minētās funkcijas padara Apache Hive par lielisku datu noliktavas sistēmu
Izmantojiet futrāļus Apache stropam
Apache Hive ir daudzpusīgs datu noliktavas un datu analīzes risinājums, kas lietotājiem ļauj viegli apstrādāt un analizēt lielu datu apjomu. Daži Apache Hive lietošanas gadījumi ir šādi:
Datu analīze
Apache Hive atbalsta lielu datu kopu analīzi, izmantojot SQL līdzīgus paziņojumus. Tas ļauj organizācijām identificēt datu modeļus un izdarīt nozīmīgus secinājumus no iegūtajiem datiem. Tas ir noderīgi dizaina veidošanā. Uzņēmumi, kas datu analīzei un vaicājumiem izmanto Apache Hive, ir AirBnB, FINRA un Vanguard.
Pakešu apstrāde
Tas ietver Apache Hive izmantošanu, lai apstrādātu ļoti lielas datu kopas, izmantojot sadalītu datu apstrādi grupās. Tā priekšrocība ir ātra lielu datu kopu apstrāde. Piemēram, uzņēmums, kas šim nolūkam izmanto Apache Hive, ir apdrošināšanas un īpašuma pārvaldības uzņēmums Guardian.
Datu noliktavas
tas ietver Apache stropu izmantošanu, lai uzglabātu un pārvaldītu ļoti lielas datu kopas. Papildus tam var analizēt saglabātos datus un ģenerēt atskaites no. Uzņēmumi, kas izmanto Apache Hive kā datu noliktavas risinājumu, ietver JPMorgan Chase un Target.
Mārketings un klientu analīze
organizācijas var izmantot Apache Hive, lai analizētu savus klientu datus, veiktu klientu segmentāciju un spētu labāk izprast savus klientus un pielāgot savus mārketinga pasākumus, lai tie atbilstu viņu izpratnei par saviem klientiem. Šī ir lietojumprogramma, kurai visi uzņēmumi, kas apstrādā klientu datus, var izmantot Apache Hive.
ETL (Extract, Transform, Load) apstrāde
Strādājot ar daudziem datiem datu noliktavā, pirms datu ielādes un saglabāšanas datu noliktavas sistēmā ir jāveic tādas darbības kā datu tīrīšana, ieguve un transformācija.
Tādā veidā datu apstrāde un analīze būs ātra, vienkārša un bez kļūdām. Apache Hive var veikt visas šīs darbības, pirms dati tiek ielādēti datu noliktavā.
Iepriekš minētie ir galvenie Apache Hive lietošanas gadījumi
Mācību resursi
Apache strops ir ļoti noderīgs rīks lielu datu kopu datu glabāšanai un datu analīzei. Organizācijas un personas, kas strādā ar lielām datu kopām, gūst labumu, izmantojot Apache stropu. Lai uzzinātu vairāk par Apache Hive un kā to izmantot, skatiet tālāk norādītos resursus.
#1. Hive to ADVANCE Hive (izmantošana reāllaikā)
Hive to Advance Hive ir vislabāk pārdotais kurss par Udemy, ko izveidojis J Garg, vecākais lielo datu konsultants ar vairāk nekā desmit gadu pieredzi darbā ar Apache tehnoloģijām datu analīzei un citu lietotāju apmācībai.
Šis ir unikāls kurss, kurā apmācāmie tiek apmācīti no Apache Hive pamatiem līdz progresīvām koncepcijām, un tajā ir iekļauta arī sadaļa par lietošanas gadījumiem, ko izmanto Apache Hive darba intervijās. Tas nodrošina arī datu kopas un Apache Hive vaicājumus, ko audzēkņi var izmantot, lai praktizētu mācību laikā.
Daži Apache Hive jēdzieni ietver papildu funkcijas programmā Hive, saspiešanas metodes Hive, Hive konfigurācijas iestatījumus, darbu ar vairākām tabulām programmā Hive un nestrukturētu datu ielādi programmā Hive.
Šī kursa stiprā puse slēpjas padziļinātā progresīvo Hive koncepciju aptvērumā, ko izmanto reālos projektos.
#2. Apache Hive datu inženieriem
Šis ir praktisks, uz projektiem balstīts Udemy kurss, kas māca audzēkņiem, kā strādāt ar Apache Hive no iesācēja līmeņa līdz progresīvam līmenim, strādājot pie reāliem projektiem.
Kurss sākas ar Apache Hive pārskatu un aptver, kāpēc tas ir nepieciešams rīks datu inženieriem. Pēc tam tiek izpētīta Hive arhitektūra, tās instalēšana un nepieciešamās Apache Hive konfigurācijas. Pēc pamatu ielikšanas kurss turpinās, lai aptvertu stropu vaicājumu plūsmas, stropu funkcijas, ierobežojumus un Apache stropā izmantoto datu modeli.
Tas attiecas arī uz datu tipu, datu definīcijas valodu un datu manipulācijas valodu Hive. Pēdējās sadaļas aptver uzlabotas Hive koncepcijas, piemēram, skatus, sadalīšanu, segmentēšanu, savienojumus un iebūvētās funkcijas un operatorus.
Apkopojot visu, kursā ir iekļauti bieži uzdotie interviju jautājumi un atbildes. Šis ir lielisks kurss, lai uzzinātu par Apache Hive un to, kā to var izmantot reālajā pasaulē.
#3. Apache Hive Basic, lai turpinātu
Apache Hive Basic, lai virzītos uz priekšu, ir Anshul Jain, vecākais datu inženieris ar milzīgu pieredzi darbā ar Apache Hive un citiem lielo datu rīkiem, kurss.
Tas sniedz Apache Hive koncepcijas viegli saprotamā veidā un ir piemērots iesācējiem, kuri vēlas apgūt Apache Hive virves.
Kurss aptver HQL klauzulas, logu funkcijas, materializēto skatu, CRUD operācijas Hive, nodalījumu apmaiņu un veiktspējas optimizāciju, lai nodrošinātu ātru datu vaicājumu.
Šis kurss sniegs jums praktisku pieredzi darbā ar Apache Hive, kā arī palīdzēs risināt bieži sastopamus intervijas jautājumus, ar kuriem jūs varētu saskarties, piesakoties darbam.
#4. Apache Hive Essentials
Šī grāmata ir īpaši noderīga datu analītiķiem, izstrādātājiem vai ikvienam, kas vēlas uzzināt, kā lietot Apache Hive.
Autorei ir vairāk nekā desmit gadu pieredze, strādājot par lielo datu praktiķi, izstrādājot un ieviešot uzņēmuma lielo datu arhitektūru un analīzi dažādās nozarēs.
Grāmatā ir aprakstīts, kā izveidot un iestatīt Hive vidi, efektīvi aprakstīt datus, izmantojot Hive definīcijas valodu, un savienot un filtrēt datu kopas programmā Hive.
Turklāt tajā ir ietverta informācija par datu pārveidošanu, izmantojot Hive šķirošanu, kārtošanu un funkcijas, kā apkopot un atlasīt datus, kā arī uzlabot Hive vaicājumu veiktspēju un uzlabot Hive drošību. Visbeidzot, tas aptver Apache Hive pielāgojumus, mācot lietotājiem pielāgot Apache Hive, lai tie atbilstu viņu lielo datu vajadzībām.
#5. Apache Hive pavārgrāmata
Apache Hive pavārgrāmata, kas ir pieejama Kindle versijā un mīkstajos vākos, sniedz viegli pārskatāmu, praktisku ieskatu par Apache Hive, ļaujot jums apgūt un izprast Apache Hive un tā integrāciju ar populāriem lielo datu ietvariem.
Šajā grāmatā, kas paredzēta lasītājiem ar priekšzināšanām par SQL, ir aprakstīts, kā konfigurēt Apache Hive ar Hadoop, pakalpojumiem Hive, Hive datu modeli un Hive datu definīcijas un manipulācijas valodu.
Turklāt tajā ir ietverti Hive paplašināšanas līdzekļi, pievienošanās un pievienošanās optimizācija, statistika Hive, Hive funkcijas, Hive optimizācijas regulēšana un Hive drošība, kā arī padziļināta informācija par Hive integrāciju ar citiem ietvariem.
Secinājums
Ir vērts atzīmēt, ka Apache Hive vislabāk tiek izmantots tradicionālajiem datu noliktavas uzdevumiem un nav piemērots tiešsaistes darījumu apstrādei. Apache ir izstrādāts, lai palielinātu veiktspēju, mērogojamību, kļūdu toleranci un brīvu savienojumu ar ievades formātiem.
Organizācijas, kas apstrādā un apstrādā lielu datu apjomu, gūs milzīgu labumu no Apache Hive piedāvātajām spēcīgajām funkcijām. Šīs funkcijas ir ļoti noderīgas lielu datu kopu glabāšanai un analīzei.
Varat arī izpētīt dažas galvenās atšķirības starp Apache Hive un Apache Impala.