Apache Hive magyarázata 5 perc vagy kevesebb [+5 Learning Resources]

Az Apache Hive egy elosztott, hibatűrő adattárházrendszer, amely hatalmas léptékű elemzést tesz lehetővé.

Az adattárház olyan adatkezelő rendszer, amely nagy mennyiségű, különböző forrásokból származó történelmi adatot tárol adatelemzés és jelentéskészítés céljából. Ez pedig támogatja az üzleti intelligenciát, ami megalapozottabb döntéshozatalhoz vezet.

Az Apache Hive-ban használt adatokat az Apache Hadoop tárolja, amely egy nyílt forráskódú adattárolási keretrendszer az elosztott adattároláshoz és -feldolgozáshoz. Az Apache Hive az Apache Hadoop tetejére épül, és így tárolja és kinyeri az Apache Hadoop adatait. Azonban más adattároló rendszerek, például az Apache HBase is használhatók.

Az Apache Hive-ben az a legjobb, hogy lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy olvassanak, írhassanak és kezeljenek nagy adatkészleteket, valamint lekérdezzenek és elemezzenek az adatokat a Hive Query Language (HQL) használatával, hasonlóan az SQL-hez.

Hogyan működik az Apache Hive

Az Apache Hive magas szintű, SQL-szerű felületet biztosít a Hadoop elosztott fájlrendszerben (HDFS) tárolt nagy mennyiségű adat lekérdezéséhez és kezeléséhez. Amikor a felhasználó végrehajt egy lekérdezést az Apache Hive-ban, a lekérdezés a Hadoop-fürt által végrehajtott MapReduce-feladatok sorozatává alakul.

A MapReduce egy modell nagy mennyiségű adat feldolgozására párhuzamosan, elosztott számítógépcsoportokon keresztül. A MapReduce-feladatok befejezése után az eredményeket a rendszer feldolgozza és egyesíti, hogy egyetlen végeredményt kapjanak. A végeredmény tárolható Hive táblában, vagy HDFS-be exportálható további feldolgozás vagy elemzés céljából.

A Hive-beli lekérdezések gyorsabban végrehajthatók, ha partíciókat használnak a Hive-táblák különböző részekre történő felosztására a táblainformációk alapján. Ezek a partíciók még tovább bonthatók, hogy lehetővé tegyék a nagy adathalmazok nagyon gyors lekérdezését. Ezt a folyamatot vödrösítésnek nevezik.

Az Apache Hive elengedhetetlen kelléke a nagy adatokkal dolgozó szervezetek számára. Ez ugyanis lehetővé teszi számukra a nagy adathalmazok egyszerű kezelését, az adatok nagyon gyors feldolgozását, valamint az adatok összetett adatelemzésének egyszerű elvégzését. Ez átfogó és részletes jelentésekhez vezet a rendelkezésre álló adatokból, amelyek lehetővé teszik a jobb döntéshozatalt.

Az Apache Hive használatának előnyei

Az Apache Hive használatának néhány előnye a következők:

Könnyen kezelhető

Az SQL-hez hasonlóan HQL használatával történő adatok lekérdezésének engedélyezésével az Apache Hive használata programozók és nem programozók számára egyaránt elérhetővé válik. Ezért az adatelemzés nagy adathalmazokon is elvégezhető új nyelv vagy szintaxis megtanulása nélkül. Ez kulcsfontosságú szerepet játszott az Apache Hive szervezetek általi elfogadásában és használatában.

  Hogyan szerezheti be a PeopleFinders ingyenes próbaverzióját

Gyors

Az Apache Hive nagy adatkészletek nagyon gyors adatelemzését teszi lehetővé kötegelt feldolgozáson keresztül. A kötegelt feldolgozás során nagy adatkészleteket gyűjtenek össze és dolgoznak fel csoportokban. Az eredményeket később összevonják a végső eredményekhez. A kötegelt feldolgozás révén az Apache Hive gyors feldolgozást és adatelemzést tesz lehetővé.

Megbízható

A Hive a Hadoop elosztott fájlrendszert (HDFS) használja az adatok tárolására. A közös munkával az adatok reprodukálhatók az elemzés során. Ez hibatűrő környezetet hoz létre, ahol az adatok még akkor sem veszhetnek el, ha a számítógépes rendszerek meghibásodnak.

Ez lehetővé teszi, hogy az Apache Hive nagyon megbízható és hibatűrő legyen, ami kiemeli a többi adattárház-rendszer közül.

Méretezhető

Az Apache Hive-ot úgy tervezték, hogy könnyen méretezhető és kezelhető legyen a növekvő adatkészletek száma. Ez olyan adattárház-megoldást biztosít a felhasználók számára, amely igényeik szerint skálázható.

Költséghatékony

Más adattárház-megoldásokhoz képest a nyílt forráskódú Apache Hive üzemeltetése viszonylag olcsóbb, és így a legjobb megoldás azoknak a szervezeteknek, amelyek a nyereséges működés költségeinek minimalizálására törekszenek.

Az Apache Hive egy robusztus és megbízható adattárház-megoldás, amely nemcsak a felhasználó igényei szerint skálázható, hanem gyors, költséghatékony és könnyen használható adattárház-megoldást is kínál.

Apache Hive jellemzői

Az Apache kaptár legfontosabb jellemzői a következők:

#1. Hive Server 2 (HS2)

Támogatja a hitelesítést és a több kliens párhuzamosságát, és úgy tervezték, hogy jobb támogatást nyújtson az olyan nyílt API-kliensekhez, mint a Java Database Connectivity (JDBC) és az Open Database Connectivity (ODBC).

#2. Hive Metastore Server (HMS)

A HMS a Hive-táblázatok metaadatainak központi tárolójaként, a relációs adatbázisok partícióinak pedig központi tárolójaként működik. A HMS-ben tárolt metaadatok a metastore szolgáltatás API használatával elérhetők az ügyfelek számára.

#3. Hive ACID

A Hive biztosítja, hogy minden végrehajtott tranzakció ACID-kompatibilis. Az ACID az adatbázis-tranzakciók négy kívánatos tulajdonságát képviseli. Ez magában foglalja az atomitást, a konzisztenciát, az elszigeteltséget és a tartósságot.

#4. Hive adattömörítés

Az adattömörítés a tárolt és továbbított adatméret csökkentésének folyamata anélkül, hogy az adatok minőségét és integritását veszélyeztetné. Ez a redundancia és az irreleváns adatok eltávolításával vagy speciális kódolással valósítható meg anélkül, hogy veszélyeztetné a tömörítendő adatok minőségét és integritását. A Hive azonnali támogatást kínál az adattömörítéshez.

#5. Hive replikáció

A Hive rendelkezik egy keretrendszerrel, amely támogatja a Hive metaadatok replikációját és a fürtök közötti adatmódosításokat biztonsági mentések létrehozása és adat-helyreállítás céljából.

#6. Biztonság és megfigyelhetőség

A Hive integrálható az Apache Ranger-rel, egy olyan keretrendszerrel, amely lehetővé teszi az adatbiztonság megfigyelését és kezelését, valamint az Apache Atlas-szal, amely lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy megfeleljenek megfelelőségi követelményeiknek. A Hive támogatja a Kerberos hitelesítést is, egy hálózati protokollt, amely biztosítja a hálózaton belüli kommunikációt. A három együtt biztonságossá és megfigyelhetővé teszi a Hive-t.

#7. Hive LLAP

A Hive rendelkezik Low Latency Analytical Processing (LLAP) funkcióval, amely az adatgyorsítótár optimalizálásával és a perzisztens lekérdezési infrastruktúra használatával nagyon felgyorsítja a Hive-et.

#8. Költségalapú optimalizálás

A Hive az Apache Calcite költségalapú lekérdezésoptimalizálóját és lekérdezés-végrehajtási keretezőjét használja az SQL-lekérdezések optimalizálásához. Az Apache Calcite-ot adatbázisok és adatkezelő rendszerek felépítésére használják.

  A telefonok jövője: Mi az összecsukható üveg?

A fenti funkciók az Apache Hive-et kiváló adattárház-rendszerré teszik

Használjon tokok Apache Hive-hoz

Az Apache Hive egy sokoldalú adattárház és adatelemző megoldás, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyen feldolgozhassanak és elemezzenek nagy mennyiségű adatot. Az Apache Hive néhány használati esete:

Adatelemzés

Az Apache Hive támogatja a nagy adathalmazok elemzését SQL-szerű utasítások használatával. Ez lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy azonosítsák az adatok mintáit, és értelmes következtetéseket vonjanak le a kinyert adatokból. Ez hasznos a tervezés során. Az Apache Hive-ot adatelemzéshez és lekérdezéshez használó cégek példái közé tartozik az AirBnB, a FINRA és a Vanguard.

Kötegelt feldolgozás

Ez magában foglalja az Apache Hive használatát nagyon nagy adathalmazok feldolgozására, elosztott, csoportos adatfeldolgozással. Ennek az az előnye, hogy lehetővé teszi a nagy adatkészletek gyors feldolgozását. Az Apache Hive-ot erre a célra használó cég például a Guardian, egy biztosító és vagyonkezelő társaság.

Adattárház

ez magában foglalja az Apache hive használatát a nagyon nagy adatkészletek tárolására és kezelésére. Ezen túlmenően a tárolt adatok elemezhetők, és azokból riportok készíthetők. Az Apache Hive-ot adattárház-megoldásként használó vállalatok közé tartozik a JPMorgan Chase és a Target.

Marketing és ügyfélelemzés

A szervezetek az Apache Hive segítségével elemezhetik ügyfeleik adatait, szegmentálhatják ügyfeleiket, jobban megérthetik ügyfeleiket, valamint marketingtevékenységeiket úgy módosíthatják, hogy azok megfeleljenek ügyfeleikről alkotott ismereteiknek. Ez egy olyan alkalmazás, amelyhez minden ügyféladatokat kezelő vállalat használhatja az Apache Hive-ot.

ETL (Extract, Transform, Load) feldolgozás

Ha sok adattal dolgozik egy adattárházban, olyan műveleteket kell végrehajtani, mint például az adatok tisztítása, kinyerése és átalakítása, mielőtt az adatok betölthetők és tárolhatók egy adattárház-rendszerben.

Így az adatfeldolgozás és -elemzés gyors, egyszerű és hibamentes lesz. Az Apache Hive ezeket a műveleteket az adatok adattárházba való betöltése előtt is végrehajthatja.

A fentiek alkotják az Apache Hive főbb felhasználási eseteit

Tanulási források

Az Apache hive egy nagyon hasznos eszköz nagy adathalmazok adattárolásához és adatelemzéséhez. A nagy adatkészletekkel dolgozó szervezetek és magánszemélyek profitálnak az Apache hive használatából. Ha többet szeretne megtudni az Apache Hive-ről és annak használatáról, tekintse meg a következő forrásokat:

#1. Kaptártól ADVANCE Hive-ig (valós idejű használat)

A Hive to Advance A Hive egy legkelendőbb Udemy-tanfolyam, amelyet J Garg, egy vezető big data tanácsadó készített, aki több mint egy évtizedes tapasztalattal rendelkezik Apache technológiákkal adatelemzés és más felhasználók képzése terén.

Ez egy egyedülálló kurzus, amely az Apache Hive alapjaitól a haladó fogalmakig vezeti el a tanulókat, és tartalmaz egy részt az Apache Hive állásinterjúkon használt használati esetekről is. Ezenkívül adatkészleteket és Apache Hive-lekérdezéseket is biztosít, amelyeket a tanulók a tanulás során gyakorolhatnak.

A tárgyalt Apache Hive-koncepciók némelyike ​​magában foglalja a Hive fejlett funkcióit, a Hive tömörítési technikáit, a Hive konfigurációs beállításait, a Hive-ban több táblával való munkát és a strukturálatlan adatok betöltését a Hive-ben.

Ennek a kurzusnak az erőssége a valós projektekben használt fejlett Hive-koncepciók mélyreható lefedettsége.

  Mit jelent az „OP” online, és hogyan használjuk?

#2. Apache Hive adatmérnököknek

Ez egy gyakorlatias, projektalapú Udemy-tanfolyam, amely megtanítja a tanulókat, hogyan dolgozzanak az Apache Hive-vel a kezdő szinttől a haladó szintig valós projekteken dolgozva.

A kurzus az Apache Hive áttekintésével kezdődik, és kitér arra, hogy miért szükséges az adatmérnökök számára. Ezután feltárja a Hive architektúrát, annak telepítését és a szükséges Apache Hive konfigurációkat. Az alapok lefektetése után a tanfolyam kiterjed a kaptár lekérdezési folyamataira, a kaptár jellemzőire, a korlátozásokra és az Apache kaptárban használt adatmodellre.

A Hive adattípusára, adatdefiníciós nyelvére és adatkezelési nyelvére is kiterjed. Az utolsó szakaszok olyan fejlett Hive-fogalmakat tartalmaznak, mint a nézetek, a particionálás, a gyűjtőkötözés, az összekapcsolások, valamint a beépített funkciók és operátorok.

Mindezt összefoglalva, a kurzus az interjúk gyakran ismételt kérdéseit és válaszait tartalmazza. Ez egy kiváló kurzus az Apache Hive megismerésére és annak a való világban való alkalmazására.

#3. Az Apache Hive Basic továbblépéshez

Az Apache Hive Basic továbbfejlesztése Anshul Jain, egy vezető adatmérnök tanfolyama, aki rengeteg tapasztalattal rendelkezik az Apache Hive-val és más Big Data eszközökkel végzett munka során.

Ez könnyen érthető módon mutatja be az Apache Hive koncepcióit, és megfelelő kezdőknek, akik szeretnék megtanulni az Apache Hive köteleit.

A kurzus kiterjed a HQL záradékokra, az ablakfüggvényekre, a materializált nézetre, a CRUD-műveletekre a Hive-ben, a partíciók cseréjére és a gyors adatlekérdezést lehetővé tevő teljesítményoptimalizálásra.

Ez a kurzus gyakorlati tapasztalatokat nyújt az Apache Hive-val, valamint segít megválaszolni az interjúkkal kapcsolatos gyakori kérdéseket, amelyekkel állásra jelentkezéskor találkozhat.

#4. Apache Hive Essentials

Ez a könyv különösen hasznos adatelemzők, fejlesztők vagy bárki számára, aki érdeklődik az Apache Hive használatának elsajátítása iránt.

A szerző több mint egy évtizedes tapasztalattal rendelkezik big data gyakorlati szakemberként vállalati big data architektúrák és elemzések tervezésében és megvalósításában különböző iparágakban.

A könyv bemutatja, hogyan hozhat létre és állíthat be Hive-környezetet, hogyan írja le hatékonyan az adatokat a Hive definíciós nyelvével, valamint hogyan kapcsolhatja össze és szűrheti az adatkészleteket a Hive-ben.

Ezenkívül kiterjed az adatátalakításokra a Hive rendezése, rendezése és funkciói segítségével, az adatok összesítése és mintavételezése, valamint a Hive-lekérdezések teljesítményének növelése és a Hive biztonságának fokozása. Végül lefedi az Apache Hive testreszabásait, és megtanítja a felhasználókat, hogyan módosítsák az Apache Hive-ot, hogy megfeleljenek a nagy adatszükségleteiknek.

#5. Apache Hive szakácskönyv

A Kindle-ben és puhafedeles Apache Hive Cookbook könnyen követhető, gyakorlatias áttekintést nyújt az Apache Hive-ről, lehetővé téve az Apache Hive megismerését és megértését, valamint a nagy adatforgalom népszerű keretrendszereivel való integrációját.

Ez a könyv az SQL előzetes ismeretekkel rendelkező olvasók számára készült, és bemutatja az Apache Hive konfigurálását a Hadoop segítségével, a Hive szolgáltatásait, a Hive adatmodellt, valamint a Hive adatdefiníciós és -kezelési nyelvét.

Ezen túlmenően kiterjed a Hive bővíthetőségi funkcióira, a csatlakozások és csatlakozások optimalizálására, a Hive-statisztikákra, a Hive-funkciókra, a Hive-hangolásra az optimalizáláshoz és a Hive-beli biztonságra, valamint a Hive más keretrendszerekkel való integrációjáról szóló részletes ismertetéssel zárul.

Következtetés

Érdemes megjegyezni, hogy az Apache Hive a legjobban hagyományos adattárolási feladatokhoz használható, és nem alkalmas online tranzakciók feldolgozására. Az Apache-t úgy tervezték, hogy maximalizálja a teljesítményt, a méretezhetőséget, a hibatűrést és a laza csatolást a bemeneti formátumaival.

A nagy mennyiségű adatot kezelő és feldolgozó szervezetek óriási hasznot húznak az Apache Hive által kínált robusztus szolgáltatásokból. Ezek a szolgáltatások nagyon hasznosak nagy adathalmazok tárolásánál és elemzésénél.

Felfedezhet néhány fő különbséget az Apache Hive és az Apache Impala között.