Apache Hive ist ein verteiltes, fehlertolerantes Data-Warehouse-System, das Analysen in großem Umfang ermöglicht.
Ein Data Warehouse ist ein Datenverwaltungssystem, das große Mengen historischer Daten aus verschiedenen Quellen zum Zweck der Datenanalyse und Berichterstattung speichert. Dies wiederum unterstützt Business Intelligence und führt zu einer fundierteren Entscheidungsfindung.
Die in Apache Hive verwendeten Daten werden in Apache Hadoop gespeichert, einem Open-Source-Datenspeicher-Framework für die verteilte Datenspeicherung und -verarbeitung. Apache Hive baut auf Apache Hadoop auf und speichert und extrahiert daher Daten aus Apache Hadoop. Es können aber auch andere Datenspeichersysteme wie Apache HBase verwendet werden.
Das Beste an Apache Hive ist, dass es Benutzern ermöglicht, große Datensätze zu lesen, zu schreiben und zu verwalten und die Daten mit der Hive Query Language (HQL), ähnlich wie SQL, abzufragen und zu analysieren.
Inhaltsverzeichnis
Wie Apache Hive funktioniert
Apache Hive bietet eine SQL-ähnliche High-Level-Schnittstelle zum Abfragen und Verwalten großer Datenmengen, die im Hadoop Distributed File System (HDFS) gespeichert sind. Wenn ein Benutzer eine Abfrage in Apache Hive ausführt, wird die Abfrage in eine Reihe von MapReduce-Jobs übersetzt, die vom Hadoop-Cluster ausgeführt werden.
MapReduce ist ein Modell zur parallelen Verarbeitung großer Datenmengen über verteilte Computercluster. Sobald die MapReduce-Jobs abgeschlossen sind, werden ihre Ergebnisse verarbeitet und kombiniert, um ein einzelnes Endergebnis zu erzeugen. Das Endergebnis kann in einer Hive-Tabelle gespeichert oder zur weiteren Verarbeitung oder Analyse nach HDFS exportiert werden.
Abfragen in Hive können schneller ausgeführt werden, indem Partitionen verwendet werden, um Hive-Tabellen basierend auf den Tabelleninformationen in verschiedene Teile zu unterteilen. Diese Partitionen können noch weiter heruntergebrochen werden, um eine sehr schnelle Abfrage großer Datenmengen zu ermöglichen. Dieser Vorgang wird als Bucketing bezeichnet.
Apache Hive ist ein Muss für Organisationen, die mit Big Data arbeiten. Dies liegt daran, dass sie große Datensätze einfach verwalten, die Daten sehr schnell verarbeiten und komplexe Datenanalysen an den Daten problemlos durchführen können. Dies führt zu umfassenden und detaillierten Berichten aus verfügbaren Daten, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen.
Vorteile der Verwendung von Apache Hive
Einige der Vorteile der Verwendung von Apache Hive umfassen die folgenden:
Einfach zu verwenden
Durch die Möglichkeit, Daten mit HQL abzufragen, ähnlich wie mit SQL, wird die Verwendung von Apache Hive sowohl für Programmierer als auch für Nicht-Programmierer zugänglich. Daher kann die Datenanalyse an großen Datensätzen durchgeführt werden, ohne eine neue Sprache oder Syntax zu lernen. Dies hat wesentlich zur Annahme und Nutzung von Apache Hive durch Organisationen beigetragen.
Schnell
Apache Hive ermöglicht eine sehr schnelle Datenanalyse großer Datensätze durch Stapelverarbeitung. Bei der Stapelverarbeitung werden große Datensätze gesammelt und in Gruppen verarbeitet. Die Ergebnisse werden später kombiniert, um die endgültigen Ergebnisse zu erzeugen. Durch Stapelverarbeitung ermöglicht Apache Hive eine schnelle Verarbeitung und Datenanalyse.
Zuverlässig
Hive verwendet das Hadoop Distributed File System (HDFS) für die Datenspeicherung. Durch die Zusammenarbeit können Daten repliziert werden, wenn sie analysiert werden. Dadurch wird eine fehlertolerante Umgebung geschaffen, in der Daten auch bei Fehlfunktionen von Computersystemen nicht verloren gehen können.
Dadurch ist Apache Hive sehr zuverlässig und fehlertolerant, wodurch es sich von anderen Data-Warehouse-Systemen abhebt.
Skalierbar
Apache Hive ist so konzipiert, dass es problemlos wachsende Datensätze skalieren und verarbeiten kann. Damit steht Anwendern eine Data-Warehouse-Lösung zur Verfügung, die nach ihren Bedürfnissen skaliert.
Kosteneffizient
Im Vergleich zu anderen Data-Warehousing-Lösungen ist Apache Hive, das Open Source ist, relativ billiger im Betrieb und daher die beste Option für Unternehmen, die darauf bedacht sind, die Betriebskosten zu minimieren und profitabel zu sein.
Apache Hive ist eine robuste und zuverlässige Data-Warehousing-Lösung, die nicht nur gemäß den Anforderungen eines Benutzers skaliert, sondern auch eine schnelle, kostengünstige und benutzerfreundliche Data-Warehousing-Lösung bietet.
Apache Hive-Funktionen
Zu den Hauptfunktionen von Apache Hive gehören:
#1. Hive-Server 2 (HS2)
Es unterstützt Authentifizierung und Multi-Client-Parallelität und wurde entwickelt, um eine bessere Unterstützung für offene API-Clients wie Java Database Connectivity (JDBC) und Open Database Connectivity (ODBC) zu bieten.
#2. Hive-Metastore-Server (HMS)
HMS fungiert als zentraler Speicher für die Metadaten von Hive-Tabellen und Partitionen für eine relationale Datenbank. Die in HMS gespeicherten Metadaten werden Clients mithilfe der Metastore-Service-API zur Verfügung gestellt.
#3. Bienenstock Säure
Hive stellt sicher, dass alle durchgeführten Transaktionen ACID-konform sind. ACID repräsentiert die vier wünschenswerten Merkmale von Datenbanktransaktionen. Dazu gehören Atomarität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit.
#4. Hive-Datenkomprimierung
Datenkomprimierung ist der Prozess der Reduzierung der Datengröße, die gespeichert und übertragen wird, ohne die Qualität und Integrität der Daten zu beeinträchtigen. Dies geschieht durch das Entfernen von Redundanz und irrelevanten Daten oder durch die Verwendung einer speziellen Codierung, ohne die Qualität und Integrität der komprimierten Daten zu beeinträchtigen. Hive bietet sofort einsatzbereite Unterstützung für die Datenkomprimierung.
#5. Hive-Replikation
Hive verfügt über ein Framework, das die Replikation von Hive-Metadaten und Datenänderungen zwischen Clustern zum Erstellen von Backups und Datenwiederherstellung unterstützt.
#6. Sicherheit und Beobachtbarkeit
Hive kann mit Apache Ranger integriert werden, einem Framework, das die Überwachung und Verwaltung der Datensicherheit ermöglicht, und mit Apache Atlas, mit dem Unternehmen ihre Compliance-Anforderungen erfüllen können. Hive unterstützt auch die Kerberos-Authentifizierung, ein Netzwerkprotokoll, das die Kommunikation in einem Netzwerk sichert. Die drei zusammen machen Hive sicher und beobachtbar.
#7. Bienenstock LLAP
Hive verfügt über Low Latency Analytical Processing (LLAP), wodurch Hive sehr schnell wird, indem das Daten-Caching optimiert und eine persistente Abfrageinfrastruktur verwendet wird.
#8. Kostenbasierte Optimierung
Hive verwendet einen kostenbasierten Abfrageoptimierer und Abfrageausführungs-Framer von Apache Calcite, um seine SQL-Abfragen zu optimieren. Apache Calcite wird beim Aufbau von Datenbanken und Datenverwaltungssystemen verwendet.
Die oben genannten Funktionen machen Apache Hive zu einem hervorragenden Data-Warehouse-System
Anwendungsfälle für Apache Hive
Apache Hive ist eine vielseitige Data Warehouse- und Datenanalyselösung, mit der Benutzer große Datenmengen einfach verarbeiten und analysieren können. Einige der Anwendungsfälle für Apache Hive sind:
Datenanalyse
Apache Hive unterstützt die Analyse großer Datensätze mit SQL-ähnlichen Anweisungen. Auf diese Weise können Organisationen Muster in den Daten erkennen und sinnvolle Schlussfolgerungen aus extrahierten Daten ziehen. Dies ist bei der Konstruktionserstellung nützlich. Beispiele für Unternehmen, die Apache Hive für die Datenanalyse und -abfrage verwenden, sind AirBnB, FINRA und Vanguard.
Stapelverarbeitung
Dabei werden mit Apache Hive sehr große Datensätze durch verteilte Datenverarbeitung in Gruppen verarbeitet. Dies hat den Vorteil, dass große Datensätze schnell verarbeitet werden können. Ein Beispiel für ein Unternehmen, das Apache Hive zu diesem Zweck verwendet, ist Guardian, ein Versicherungs- und Vermögensverwaltungsunternehmen.
Datenspeicherung
Dazu gehört die Verwendung von Apache Hive zum Speichern und Verwalten sehr großer Datensätze. Darüber hinaus können die gespeicherten Daten analysiert und daraus Reports generiert werden. Zu den Unternehmen, die Apache Hive als Data-Warehouse-Lösung verwenden, gehören JPMorgan Chase und Target.
Marketing und Kundenanalyse
Organisationen können Apache Hive verwenden, um ihre Kundendaten zu analysieren, eine Kundensegmentierung durchzuführen und in der Lage zu sein, ihre Kunden besser zu verstehen und ihre Marketingbemühungen zu optimieren, um sie an ihr Verständnis ihrer Kunden anzupassen. Dies ist eine Anwendung, für die alle Unternehmen, die mit Kundendaten umgehen, Apache Hive verwenden können.
ETL-Verarbeitung (Extrahieren, Transformieren, Laden).
Wenn Sie mit vielen Daten in einem Data Warehouse arbeiten, müssen Vorgänge wie Datenbereinigung, Extraktion und Transformation durchgeführt werden, bevor Daten in ein Data Warehouse-System geladen und gespeichert werden können.
Auf diese Weise wird die Datenverarbeitung und -analyse schnell, einfach und fehlerfrei. Apache Hive kann all diese Vorgänge ausführen, bevor Daten in ein Data Warehouse geladen werden.
Die oben genannten bilden die wichtigsten Anwendungsfälle für Apache Hive
Lernmittel
Apache Hive ist ein sehr nützliches Tool für das Data Warehousing und die Datenanalyse großer Datensätze. Organisationen und Einzelpersonen, die mit großen Datensätzen arbeiten, können von der Verwendung von Apache Hive profitieren. Weitere Informationen zu Apache Hive und seiner Verwendung finden Sie in den folgenden Ressourcen:
#1. Hive To ADVANCE Hive (Echtzeitnutzung)
Hive to Advance Hive ist ein Bestseller-Kurs auf Udemy, der von J Garg erstellt wurde, einem erfahrenen Big-Data-Berater mit über einem Jahrzehnt Erfahrung in der Arbeit mit Apache-Technologien zur Datenanalyse und Schulung anderer Benutzer.
Dies ist ein einzigartiger Kurs, der die Lernenden von den Grundlagen von Apache Hive zu fortgeschrittenen Konzepten führt und auch einen Abschnitt über Anwendungsfälle enthält, die in Vorstellungsgesprächen mit Apache Hive verwendet werden. Es bietet auch Datensätze und Apache Hive-Abfragen, die Lernende zum Üben während des Lernens verwenden können.
Einige der behandelten Apache Hive-Konzepte umfassen erweiterte Funktionen in Hive, Komprimierungstechniken in Hive, Konfigurationseinstellungen von Hive, das Arbeiten mit mehreren Tabellen in Hive und das Laden unstrukturierter Daten in Hive.
Die Stärke dieses Kurses liegt in der eingehenden Behandlung fortgeschrittener Hive-Konzepte, die in realen Projekten verwendet werden.
#2. Apache Hive für Dateningenieure
Dies ist ein praxisorientierter, projektbasierter Udemy-Kurs, der den Lernenden beibringt, wie sie mit Apache Hive arbeiten, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen, indem sie an realen Projekten arbeiten.
Der Kurs beginnt mit einem Überblick über Apache Hive und erklärt, warum es ein notwendiges Tool für Data Engineers ist. Anschließend werden die Hive-Architektur, ihre Installation und die erforderlichen Apache Hive-Konfigurationen untersucht. Nachdem die Grundlagen gelegt wurden, behandelt der Kurs Hive-Abfrageabläufe, Hive-Funktionen, Einschränkungen und das in Apache Hive verwendete Datenmodell.
Es behandelt auch Datentyp, Datendefinitionssprache und Datenbearbeitungssprache in Hive. Die letzten Abschnitte behandeln erweiterte Hive-Konzepte wie Ansichten, Partitionierung, Bucketing, Joins und integrierte Funktionen und Operatoren.
Um das Ganze abzurunden, behandelt der Kurs häufig gestellte Fragen und Antworten zu Vorstellungsgesprächen. Dies ist ein ausgezeichneter Kurs, um mehr über Apache Hive und seine Anwendung in der realen Welt zu lernen.
#3. Apache Hive Basic, um voranzukommen
Apache Hive Basic to Advance ist ein Kurs von Anshul Jain, einem Senior Data Engineer mit viel Erfahrung in der Arbeit mit Apache Hive und anderen Big-Data-Tools.
Dies stellt Apache Hive-Konzepte auf leicht verständliche Weise dar und eignet sich für Anfänger, die die Grundlagen von Apache Hive erlernen möchten.
Der Kurs behandelt HQL-Klauseln, Fensterfunktionen, materialisierte Ansicht, CRUD-Operationen in Hive, Austausch von Partitionen und Leistungsoptimierung, um eine schnelle Datenabfrage zu ermöglichen.
Dieser Kurs vermittelt Ihnen praktische Erfahrungen mit Apache Hive und hilft Ihnen bei der Bewältigung häufiger Fragen in Vorstellungsgesprächen, auf die Sie wahrscheinlich stoßen, wenn Sie sich um eine Stelle bewerben.
#4. Apache Hive-Grundlagen
Dieses Buch ist besonders nützlich für Datenanalysten, Entwickler oder alle, die lernen möchten, wie man Apache Hive verwendet.
Der Autor verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung als Big-Data-Praktiker in der Entwicklung und Implementierung von Enterprise-Big-Data-Architekturen und -Analysen in verschiedenen Branchen.
Das Buch behandelt das Erstellen und Einrichten einer Hive-Umgebung, das effektive Beschreiben von Daten mit der Definitionssprache von Hive sowie das Zusammenführen und Filtern von Datensätzen in Hive.
Darüber hinaus behandelt es Datentransformationen mit Hive-Sortierung, -Ordnung und -Funktionen, wie Daten aggregiert und abgetastet werden und wie die Leistung von Hive-Abfragen gesteigert und die Sicherheit in Hive verbessert werden kann. Schließlich behandelt es Anpassungen in Apache Hive und lehrt Benutzer, wie sie Apache Hive optimieren können, um ihre Big-Data-Anforderungen zu erfüllen.
#5. Apache Hive-Kochbuch
Apache Hive Cookbook, erhältlich als Kindle und Taschenbuch, bietet eine leicht verständliche, praktische Einführung in Apache Hive, mit der Sie Apache Hive und seine Integration in gängige Frameworks in Big Data kennenlernen und verstehen können.
Dieses Buch richtet sich an Leser mit Vorkenntnissen in SQL und behandelt die Konfiguration von Apache Hive mit Hadoop, Diensten in Hive, dem Hive-Datenmodell und der Hive-Datendefinitions- und -manipulationssprache.
Darüber hinaus behandelt es Erweiterungsfunktionen in Hive, Joins und Join-Optimierung, Statistiken in Hive, Hive-Funktionen, Hive-Tuning für die Optimierung und Sicherheit in Hive und schließt mit einer ausführlichen Behandlung der Integration von Hive mit anderen Frameworks.
Abschluss
Es ist erwähnenswert, dass Apache Hive am besten für traditionelle Data-Warehousing-Aufgaben verwendet wird und nicht für die Verarbeitung von Online-Transaktionen geeignet ist. Apache wurde entwickelt, um Leistung, Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und lose Kopplung mit seinen Eingabeformaten zu maximieren.
Unternehmen, die große Datenmengen handhaben und verarbeiten, können enorm von den robusten Funktionen von Apache Hive profitieren. Diese Funktionen sind sehr nützlich beim Speichern und Analysieren großer Datensätze.
Sie können auch einige Hauptunterschiede zwischen Apache Hive und Apache Impala untersuchen.