Apache Hive representerer en robust og distribuert løsning for datalagring, som er designet for å håndtere analyser i stor skala, samtidig som den er feiltolerant.
Et datavarehus fungerer som et datastyringssystem som samler inn betydelige mengder historiske data fra ulike kilder. Hensikten er å fasilitere datanalyse og rapportering, noe som igjen understøtter forretningsinnsikt og bidrar til mer informerte beslutninger.
Dataene som anvendes i Apache Hive er lagret i Apache Hadoop, en åpen kildekode-plattform for distribuert lagring og behandling av data. Hive er bygget oppå Hadoop, og brukes til å lagre og hente data fra Hadoop. Det er viktig å merke seg at andre lagringssystemer, som Apache HBase, også kan benyttes.
En av de største fordelene med Apache Hive er evnen til å la brukere lese, skrive og administrere store datasett, samt analysere data ved hjelp av Hive Query Language (HQL), som har likheter med SQL.
Hvordan Apache Hive fungerer
Apache Hive tilbyr et brukervennlig grensesnitt, som ligner SQL, for å håndtere og analysere store datamengder som befinner seg i Hadoop Distributed File System (HDFS). Når en bruker sender en spørring i Hive, blir den oversatt til en rekke MapReduce-oppgaver som utføres av Hadoop-klyngen.
MapReduce er en prosess for å behandle store datamengder parallelt over flere datamaskiner. Etter at MapReduce-jobbene er fullført, blir resultatene behandlet og slått sammen for å generere et samlet sluttresultat. Dette resultatet kan enten lagres i en Hive-tabell eller eksporteres til HDFS for videre bearbeiding eller analyse.
For å øke hastigheten på spørringer i Hive, kan man bruke partisjoner for å dele tabellene inn i separate segmenter basert på informasjonen i tabellen. Disse segmentene kan brytes ned ytterligere for å muliggjøre rask analyse av store datasett, en metode kjent som bucketing.
Apache Hive er en nødvendighet for organisasjoner som arbeider med store datamengder. Den muliggjør enkel håndtering av datasett, rask behandling av data, og enkel utførelse av komplekse analyser. Dette resulterer i detaljerte rapporter som gir grunnlag for bedre beslutningstaking.
Fordeler med å bruke Apache Hive
Her er noen av fordelene ved å bruke Apache Hive:
Brukervennlig
Ved å bruke HQL, som ligner på SQL, er Apache Hive tilgjengelig for både programmerere og ikke-programmerere. Dette muliggjør dataanalyse på store datasett uten behov for å lære nye språk eller syntaks. Dette har bidratt til den utbredte bruken av Apache Hive i organisasjoner.
Rask
Apache Hive tilbyr muligheten for svært rask dataanalyse av store datasett gjennom batchbehandling, hvor store datasett samles og behandles i grupper. Resultatene kombineres for å generere de endelige resultatene. Gjennom batchbehandling muliggjør Apache Hive rask prosessering og analyse.
Pålitelig
Hive benytter Hadoop Distributed File System (HDFS) for datalagring. Data kan replikeres under analysen, noe som skaper et feiltolerant miljø der data ikke går tapt selv om systemene svikter. Dette gjør at Apache Hive er pålitelig og feiltolerant, noe som skiller det fra andre datavarehussystemer.
Skalerbar
Apache Hive er designet for å skalere enkelt og håndtere økende datamengder. Dette gir brukerne en datavarehusløsning som kan tilpasses deres spesifikke behov.
Kostnadseffektiv
Sammenlignet med andre datavarehusløsninger er Apache Hive, som er åpen kildekode, relativt billigere i drift. Dette gjør det til et godt alternativ for organisasjoner som ønsker å redusere kostnadene og øke lønnsomheten.
Apache Hive er en robust og pålitelig datavarehusløsning som ikke bare skalerer etter brukernes behov, men også tilbyr en rask, kostnadseffektiv og brukervennlig opplevelse.
Apache Hive-funksjoner
Nøkkelfunksjonene i Apache Hive inkluderer:
#1. Hive Server 2 (HS2)
Denne serveren støtter autentisering og samtidig bruk av flere klienter, og er designet for å tilby bedre støtte for åpne API-klienter som Java Database Connectivity (JDBC) og Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Hive Metastore Server (HMS)
HMS fungerer som et sentralt lager for metadata knyttet til Hive-tabeller og partisjoner i en relasjonsdatabase. Metadataene som lagres i HMS er tilgjengelige for klienter gjennom metastore service API.
#3. Bikubesyre
Hive sørger for at alle transaksjoner er ACID-kompatible, som refererer til de fire ønskelige egenskapene til databasetransaksjoner: atomitet, konsistens, isolasjon og holdbarhet.
#4. Hive datakomprimering
Datakomprimering er prosessen med å redusere størrelsen på data som lagres og overføres, uten at det går ut over datakvaliteten eller integriteten. Dette oppnås ved å fjerne overflødig eller irrelevant informasjon, eller ved bruk av spesiell koding. Hive tilbyr direkte støtte for datakomprimering.
#5. Hive replikering
Hive har et innebygd system for å replikere Hive-metadata og dataendringer mellom klynger, noe som er nyttig for sikkerhetskopiering og gjenoppretting av data.
#6. Sikkerhet og observerbarhet
Hive kan integreres med Apache Ranger, et rammeverk for overvåking og administrasjon av datasikkerhet, og Apache Atlas, som hjelper bedrifter med å overholde kravene til samsvar. Hive støtter også Kerberos-autentisering, en nettverksprotokoll for sikker kommunikasjon. Disse tre elementene gjør Hive sikker og lett å observere.
#7. Hive LLAP
Hive bruker Low Latency Analytical Processing (LLAP), som akselererer Hive ved å optimalisere databuffering og bruke en vedvarende spørringsinfrastruktur.
#8. Kostnadsbasert optimalisering
Hive benytter en kostnadsbasert spørringsoptimerer og et rammeverk for spørringsutførelse fra Apache Calcite for å optimalisere SQL-spørringene. Apache Calcite brukes til å utvikle databaser og databehandlingssystemer.
Disse funksjonene bidrar til å gjøre Apache Hive til et fremragende datavarehussystem.
Bruksområder for Apache Hive
Apache Hive er en allsidig løsning for datavarehus og dataanalyse, som gir brukerne muligheten til å behandle og analysere store datamengder på en effektiv måte. Her er noen eksempler på bruksområder for Apache Hive:
Dataanalyse
Apache Hive støtter analyse av store datasett ved hjelp av SQL-lignende utsagn. Dette lar organisasjoner identifisere mønstre og trekke meningsfulle konklusjoner. Dette er verdifullt i ulike designprosesser. Selskaper som AirBnB, FINRA og Vanguard bruker Apache Hive for dataanalyse og spørringer.
Batchbehandling
Apache Hive kan brukes til å behandle svært store datasett gjennom distribuert databehandling i grupper, noe som muliggjør rask behandling av store datamengder. Guardian, et forsikrings- og formuesforvaltningsselskap, bruker Apache Hive for dette formålet.
Datalagring
Apache Hive kan brukes til å lagre og administrere svært store datasett. Disse dataene kan deretter analyseres og brukes til å generere rapporter. JPMorgan Chase og Target er eksempler på selskaper som bruker Apache Hive som en datavarehusløsning.
Markedsføring og kundeanalyse
Organisasjoner kan bruke Apache Hive til å analysere kundedata, utføre kundesegmentering og få en bedre forståelse av kundene. Dette gjør det mulig å tilpasse markedsføringsstrategiene. Dette er en applikasjon som alle selskaper som håndterer kundedata kan dra nytte av.
ETL-behandling (ekstrahere, transformere, laste)
Når man arbeider med store datamengder i et datavarehus, er det nødvendig å utføre operasjoner som datavask, utvinning og transformasjon før dataene kan lastes inn og lagres. Apache Hive kan utføre alle disse operasjonene, noe som gjør databehandling og analyse raskere, enklere og mindre feilutsatt.
Ovenstående er de viktigste bruksområdene for Apache Hive.
Læringsressurser
Apache Hive er et svært nyttig verktøy for datalagring og analyse av store datasett. Både organisasjoner og enkeltpersoner som jobber med store datamengder kan dra nytte av å bruke Apache Hive. Hvis du ønsker å lære mer om Apache Hive og hvordan du bruker det, kan du vurdere følgende ressurser:
#1. Hive To ADVANCE Hive (sanntidsbruk)
Hive to Advance Hive er et populært kurs på Udemy, laget av J Garg, en erfaren big data-konsulent med over ti års erfaring med Apache-teknologier for dataanalyse og opplæring.
Dette kurset tar studentene gjennom grunnleggende konsepter i Apache Hive og videre til mer avanserte teknikker, og inkluderer også en del om eksempler fra jobbintervjuer. Kurset gir også datasett og Hive-spørringer som studentene kan bruke til å øve.
Noen av de Apache Hive-konseptene som dekkes inkluderer avanserte funksjoner i Hive, komprimeringsteknikker, konfigurasjonsinnstillinger, arbeid med flere tabeller, og lasting av ustrukturerte data.
Styrken i dette kurset ligger i den grundige gjennomgangen av avanserte Hive-konsepter som brukes i reelle prosjekter.
#2. Apache Hive for dataingeniører
Dette er et praktisk, prosjektbasert Udemy-kurs som lærer studentene å bruke Apache Hive fra nybegynnernivå til avansert nivå gjennom reelle prosjekter.
Kurset starter med en introduksjon til Apache Hive og hvorfor det er et viktig verktøy for dataingeniører. Det utforsker deretter Hive-arkitekturen, installasjonen og nødvendige konfigurasjoner. Deretter går kurset videre til bikubespørringsflyter, funksjoner, begrensninger, og datamodeller som brukes i Apache Hive.
Det dekker også datatyper, datadefinisjonsspråk og datamanipuleringsspråk i Hive. De siste delene fokuserer på avanserte konsepter som visninger, partisjonering, bucketing, sammenføyninger og innebygde funksjoner.
Kurset avslutter med ofte stilte intervjuspørsmål og svar. Dette er et utmerket kurs for å lære om Apache Hive og dets anvendelser i den virkelige verden.
#3. Apache Hive Basic for å komme videre
Apache Hive Basic to advance er et kurs av Anshul Jain, en erfaren dataingeniør med omfattende erfaring med Apache Hive og andre verktøy for store data.
Kurset presenterer Apache Hive-konsepter på en lettfattelig måte, og passer for nybegynnere som ønsker å lære det grunnleggende om Apache Hive.
Kurset omfatter HQL-klausuler, vindusfunksjoner, materialisert visning, CRUD-operasjoner, utveksling av partisjoner, og ytelsesoptimalisering for rask dataspørring.
Dette kurset vil gi deg praktisk erfaring med Apache Hive i tillegg til å forberede deg på vanlige intervjuspørsmål.
#4. Apache Hive Essentials
Denne boken er spesielt nyttig for dataanalytikere, utviklere eller andre som er interessert i å lære hvordan man bruker Apache Hive.
Forfatteren har over ti års erfaring som big data-spesialist, med erfaring i å designe og implementere big data-arkitekturer og analyser for bedrifter i ulike bransjer.
Boken dekker hvordan du setter opp et Hive-miljø, beskriver data effektivt med Hives definisjonsspråk, og hvordan man kobler til og filtrerer datasett i Hive.
Den omfatter også datatransformasjoner ved hjelp av Hive-sortering, bestilling og funksjoner, hvordan man samler og analyserer data, samt hvordan man forbedrer ytelsen til Hive-spørringer og styrker sikkerheten i Hive. Til slutt dekker den tilpasninger i Apache Hive, og lærer brukere hvordan de kan tilpasse Apache Hive for å møte sine store databehov.
#5. Apache Hive kokebok
Apache Hive Cookbook, tilgjengelig både som e-bok og trykt bok, gir en lettfattelig og praktisk introduksjon til Apache Hive. Dette hjelper deg å lære om Apache Hive og hvordan det integreres med populære rammeverk innen big data.
Denne boken er for lesere med forkunnskaper i SQL, og omhandler hvordan man konfigurerer Apache Hive med Hadoop, tjenester i Hive, datamodellen i Hive og definisjons- og manipuleringsspråk for data.
Den omfatter også utvidelsesfunksjoner i Hive, optimalisering av sammenføyninger, statistikk, innebygde funksjoner, ytelsesinnstillinger, sikkerhet, og integrasjon med andre rammeverk.
Konklusjon
Det er viktig å merke seg at Apache Hive er best egnet for tradisjonelle datavarehusoppgaver og ikke for behandling av nettbaserte transaksjoner. Apache Hive er designet for å optimalisere ytelse, skalerbarhet, feiltoleranse og løs kobling med inndataformater.
Organisasjoner som håndterer og behandler store datamengder vil dra stor nytte av de robuste funksjonene som tilbys av Apache Hive. Disse funksjonene er svært nyttige for lagring og analyse av store datasett.
Du kan også utforske forskjellene mellom Apache Hive og Apache Impala.