Apache Hive è un sistema di data warehouse distribuito e tollerante ai guasti che consente l’analisi su vasta scala.
Un data warehouse è un sistema di gestione dei dati che memorizza grandi quantità di dati storici derivati da varie fonti ai fini dell’analisi e del reporting dei dati. Questo, a sua volta, supporta la business intelligence che porta a un processo decisionale più informato.
I dati utilizzati in Apache Hive sono archiviati in Apache Hadoop, un framework di archiviazione dati open source per l’archiviazione e l’elaborazione distribuita dei dati. Apache Hive è basato su Apache Hadoop e pertanto memorizza ed estrae i dati da Apache Hadoop. Tuttavia, è possibile utilizzare anche altri sistemi di archiviazione dei dati, come Apache HBase.
La cosa migliore di Apache Hive è che consente agli utenti di leggere, scrivere e gestire set di dati di grandi dimensioni e interrogare e analizzare i dati utilizzando Hive Query Language (HQL), simile a SQL.
Sommario:
Come funziona Apache Hive
Apache Hive fornisce un’interfaccia simile a SQL di alto livello per l’interrogazione e la gestione di grandi quantità di dati archiviati nell’Hadoop Distributed File System (HDFS). Quando un utente esegue una query in Apache Hive, la query viene tradotta in una serie di processi MapReduce eseguiti dal cluster Hadoop.
MapReduce è un modello per l’elaborazione di grandi quantità di dati in parallelo attraverso cluster distribuiti di computer. Una volta completati i lavori MapReduce, i loro risultati vengono elaborati e combinati per produrre un unico risultato finale. Il risultato finale può essere archiviato in una tabella Hive o esportato in HDFS per ulteriori elaborazioni o analisi.
Le query in Hive possono essere eseguite più velocemente utilizzando le partizioni per dividere le tabelle Hive in parti diverse in base alle informazioni della tabella. Queste partizioni possono essere suddivise ulteriormente per consentire un’interrogazione molto rapida di set di dati di grandi dimensioni. Questo processo è noto come bucket.
Apache Hive è un must per le organizzazioni che lavorano con i big data. Questo perché consente loro di gestire facilmente set di dati di grandi dimensioni, elaborare i dati in modo molto rapido ed eseguire facilmente analisi complesse dei dati sui dati. Ciò porta a rapporti completi e dettagliati dai dati disponibili che consentono un migliore processo decisionale.
Vantaggi dell’utilizzo di Apache Hive
Alcuni dei vantaggi dell’utilizzo di Apache Hive includono quanto segue:
Facile da usare
Consentendo l’interrogazione dei dati tramite HQL, simile a SQL, l’utilizzo di Apache Hive diventa accessibile sia ai programmatori che ai non programmatori. Pertanto, l’analisi dei dati può essere eseguita su set di dati di grandi dimensioni senza apprendere alcuna nuova lingua o sintassi. Questo ha contribuito in modo determinante all’adozione e all’utilizzo di Apache Hive da parte delle organizzazioni.
Veloce
Apache Hive consente un’analisi dei dati molto rapida di set di dati di grandi dimensioni tramite l’elaborazione in batch. Nell’elaborazione batch, set di dati di grandi dimensioni vengono raccolti ed elaborati in gruppi. I risultati vengono successivamente combinati per produrre i risultati finali. Attraverso l’elaborazione in batch, Apache Hive consente un’elaborazione rapida e un’analisi dei dati.
Affidabile
Hive utilizza Hadoop Distributed File System (HDFS) per l’archiviazione dei dati. Lavorando insieme, i dati possono essere replicati quando vengono analizzati. Ciò crea un ambiente tollerante ai guasti in cui i dati non possono essere persi anche in caso di malfunzionamento dei sistemi informatici.
Ciò consente ad Apache Hive di essere molto affidabile e tollerante ai guasti, il che lo distingue dagli altri sistemi di data warehouse.
Scalabile
Apache Hive è progettato in modo tale da consentirgli di ridimensionare e gestire facilmente set di dati in aumento. Ciò fornisce agli utenti una soluzione di data warehouse scalabile in base alle loro esigenze.
Conveniente
Rispetto ad altre soluzioni di data warehousing, Apache Hive, che è open source, è relativamente più economico da eseguire e, quindi, l’opzione migliore per le organizzazioni desiderose di ridurre al minimo i costi delle operazioni redditizie.
Apache Hive è una soluzione di data warehousing robusta e affidabile che non solo si ridimensiona in base alle esigenze dell’utente, ma fornisce anche una soluzione di data warehousing veloce, conveniente e facile da usare.
Caratteristiche di Apache Hive
Le caratteristiche principali di Apache hive includono:
#1. Server Hive 2 (HS2)
Supporta l’autenticazione e la concorrenza multi-client ed è progettato per offrire un supporto migliore per client API aperti come Java Database Connectivity (JDBC) e Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Hive Metastore Server (HMS)
HMS funge da archivio centrale per i metadati delle tabelle Hive e delle partizioni per un database relazionale. I metadati archiviati in HMS vengono resi disponibili ai client utilizzando l’API del servizio metastore.
#3. ACIDO dell’alveare
Hive garantisce che tutte le transazioni effettuate siano conformi ad ACID. ACID rappresenta i quattro tratti desiderabili delle transazioni di database. Ciò include atomicità, consistenza, isolamento e durabilità.
#4. Compattazione dati Hive
la compattazione dei dati è il processo di riduzione delle dimensioni dei dati archiviati e trasmessi senza compromettere la qualità e l’integrità dei dati. Questo viene fatto rimuovendo la ridondanza e i dati irrilevanti o utilizzando una codifica speciale senza compromettere la qualità e l’integrità dei dati da compattare. Hive offre supporto immediato per la compattazione dei dati.
#5. Replica dell’alveare
Hive dispone di un framework che supporta la replica dei metadati Hive e le modifiche dei dati tra i cluster allo scopo di creare backup e ripristino dei dati.
#6. Sicurezza e osservabilità
Hive può essere integrato con Apache Ranger, un framework che consente il monitoraggio e la gestione della sicurezza dei dati, e con Apache Atlas, che consente alle aziende di soddisfare i propri requisiti di conformità. Hive supporta anche l’autenticazione Kerberos, un protocollo di rete che protegge la comunicazione in una rete. I tre insieme rendono Hive sicuro e osservabile.
#7. Alveare LLAP
Hive dispone di Low Latency Analytical Processing (LLAP) che rende Hive molto veloce ottimizzando la memorizzazione nella cache dei dati e utilizzando un’infrastruttura di query persistente.
#8. Ottimizzazione basata sui costi
Hive utilizza un ottimizzatore di query basato sui costi e un framer di esecuzione delle query di Apache Calcite per ottimizzare le query SQL. Apache Calcite viene utilizzato nella creazione di database e sistemi di gestione dei dati.
Le funzionalità di cui sopra rendono Apache Hive un eccellente sistema di data warehouse
Casi d’uso per Apache Hive
Apache Hive è una versatile soluzione di data warehouse e analisi dei dati che consente agli utenti di elaborare e analizzare facilmente grandi quantità di dati. Alcuni dei casi d’uso per Apache Hive includono:
Analisi dei dati
Apache Hive supporta l’analisi di set di dati di grandi dimensioni utilizzando istruzioni simili a SQL. Ciò consente alle organizzazioni di identificare modelli nei dati e trarre conclusioni significative dai dati estratti. Questo è utile nella realizzazione del design. Esempi di aziende che utilizzano Apache Hive per l’analisi e l’interrogazione dei dati includono AirBnB, FINRA e Vanguard.
Elaborazione in lotti
Ciò comporta l’utilizzo di Apache Hive per elaborare set di dati molto grandi attraverso l’elaborazione distribuita dei dati in gruppi. Ciò ha il vantaggio di consentire un’elaborazione rapida di grandi set di dati. Un esempio di azienda che utilizza Apache Hive per questo scopo è Guardian, una società di assicurazioni e gestione patrimoniale.
Archiviazione dati
ciò comporta l’utilizzo di Apache hive per archiviare e gestire set di dati molto grandi. Inoltre, i dati memorizzati possono essere analizzati e i report generati dal file. Le aziende che utilizzano Apache Hive come soluzione di data warehouse includono JPMorgan Chase e Target.
Marketing e analisi dei clienti
le organizzazioni possono utilizzare Apache Hive per analizzare i dati dei propri clienti, eseguire la segmentazione dei clienti ed essere in grado di comprendere meglio i propri clienti e modificare le proprie iniziative di marketing in modo che corrispondano alla loro comprensione dei propri clienti. Questa è un’applicazione per cui tutte le aziende che gestiscono i dati dei clienti possono utilizzare Apache Hive.
Elaborazione ETL (Estrai, Trasforma, Carica).
Quando si lavora con molti dati in un data warehouse, è necessario eseguire operazioni come la pulizia, l’estrazione e la trasformazione dei dati prima che i dati possano essere caricati e archiviati in un sistema di data warehouse.
In questo modo, l’elaborazione e l’analisi dei dati saranno veloci, facili e prive di errori. Apache Hive può eseguire tutte queste operazioni prima che i dati vengano caricati in un data warehouse.
Quanto sopra costituisce i principali casi d’uso per Apache Hive
Risorse di apprendimento
Apache hive è uno strumento molto utile per il data warehousing e l’analisi dei dati di grandi set di dati. Le organizzazioni e gli individui che lavorano con set di dati di grandi dimensioni trarranno vantaggio dall’utilizzo di Apache hive. Per saperne di più su Apache Hive e su come usarlo, considera le seguenti risorse:
#1. Hive per ADVANCE Hive (utilizzo in tempo reale)
Hive to Advance Hive è un corso best-seller su Udemy creato da J Garg, un consulente senior di big data con oltre un decennio di esperienza di lavoro con le tecnologie Apache per l’analisi dei dati e la formazione di altri utenti.
Questo è un corso unico nel suo genere che porta gli studenti dalle basi di Apache Hive a concetti avanzati e include anche una sezione sui casi d’uso utilizzati nelle interviste di lavoro di Apache Hive. Fornisce inoltre set di dati e query Apache Hive che gli studenti possono utilizzare per esercitarsi durante l’apprendimento.
Alcuni dei concetti di Apache Hive trattati includono funzioni avanzate in Hive, tecniche di compressione in Hive, impostazioni di configurazione di Hive, utilizzo di più tabelle in Hive e caricamento di dati non strutturati in Hive.
La forza di questo corso risiede nella copertura approfondita dei concetti Hive avanzati utilizzati nei progetti del mondo reale.
#2. Apache Hive per ingegneri di dati
Questo è un corso Udemy pratico basato su progetti che insegna agli studenti come lavorare con Apache Hive da un livello principiante a un livello avanzato lavorando su progetti del mondo reale.
Il corso inizia con una panoramica di Apache Hive e spiega perché è uno strumento necessario per i data engineer. Esplora quindi l’architettura Hive, la sua installazione e le necessarie configurazioni di Apache Hive. Dopo aver gettato le basi, il corso procede a coprire i flussi di query hive, le funzionalità hive, le limitazioni e il modello di dati utilizzato in Apache hive.
Copre anche il tipo di dati, il linguaggio di definizione dei dati e il linguaggio di manipolazione dei dati in Hive. Le sezioni finali trattano concetti Hive avanzati come visualizzazioni, partizionamento, bucket, join e funzioni e operatori incorporati.
Per coronare il tutto, il corso copre domande e risposte di interviste frequenti. Questo è un corso eccellente per conoscere Apache Hive e come può essere applicato nel mondo reale.
#3. Apache Hive Basic per avanzare
Apache Hive Basic to advanced è un corso di Anshul Jain, un ingegnere di dati senior con tonnellate di esperienza di lavoro con Apache Hive e altri strumenti per Big Data.
Questo presenta i concetti di Apache Hive in un modo di facile comprensione ed è adatto ai principianti che desiderano apprendere le basi di Apache Hive.
Il corso copre le clausole HQL, le funzioni della finestra, la vista materializzata, le operazioni CRUD in Hive, lo scambio di partizioni e l’ottimizzazione delle prestazioni per consentire una rapida interrogazione dei dati.
Questo corso ti offrirà un’esperienza pratica con Apache Hive oltre ad aiutarti ad affrontare le domande comuni durante i colloqui che potresti incontrare quando fai domanda per un lavoro.
#4. Elementi essenziali di Apache Hive
Questo libro è particolarmente utile per analisti di dati, sviluppatori o chiunque sia interessato a imparare come utilizzare Apache Hive.
L’autore ha oltre un decennio di esperienza lavorando come professionista dei big data nella progettazione e implementazione dell’architettura e dell’analisi dei big data aziendali in vari settori.
Il libro illustra come creare e configurare un ambiente Hive, descrivere in modo efficace i dati utilizzando il linguaggio di definizione di Hive e unire e filtrare i set di dati in Hive.
Inoltre, copre le trasformazioni dei dati utilizzando l’ordinamento, l’ordinamento e le funzioni di Hive, come aggregare e campionare i dati e come migliorare le prestazioni delle query Hive e migliorare la sicurezza in Hive. Infine, copre le personalizzazioni in Apache hive, insegnando agli utenti come modificare Apache Hive per soddisfare le loro esigenze di big data.
#5. Ricettario Apache Hive
Apache Hive Cookbook, disponibile in formato Kindle e cartaceo, fornisce un approccio pratico e facile da seguire su Apache Hive, consentendoti di apprendere e comprendere Apache Hive e la sua integrazione con i framework più diffusi nei big data.
Questo libro, destinato a lettori con una conoscenza preliminare di SQL, illustra come configurare Apache Hive con Hadoop, i servizi in Hive, il modello di dati di Hive e il linguaggio di definizione e manipolazione dei dati di Hive.
Inoltre, copre le funzionalità di estensibilità in Hive, i join e l’ottimizzazione dei join, le statistiche in Hive, le funzioni Hive, l’ottimizzazione di Hive per l’ottimizzazione e la sicurezza in Hive e si conclude con una copertura approfondita dell’integrazione di Hive con altri framework.
Conclusione
Vale la pena notare che Apache Hive è utilizzato al meglio per le tradizionali attività di data warehousing e non è adatto per l’elaborazione di transazioni online. Apache è progettato per massimizzare le prestazioni, la scalabilità, la tolleranza ai guasti e l’accoppiamento libero con i suoi formati di input.
Le organizzazioni che gestiscono ed elaborano grandi quantità di dati trarranno enormi vantaggi dalle solide funzionalità offerte da Apache Hive. Queste funzionalità sono molto utili per l’archiviazione e l’analisi di set di dati di grandi dimensioni.
Puoi anche esplorare alcune delle principali differenze tra Apache Hive e Apache Impala.