Apache Hive is een gedistribueerd, fouttolerant datawarehouse-systeem dat analyses op grote schaal mogelijk maakt.
Een datawarehouse is een datamanagementsysteem dat grote hoeveelheden historische data uit verschillende bronnen opslaat ten behoeve van data-analyse en rapportage. Dit ondersteunt op zijn beurt business intelligence, wat leidt tot beter geïnformeerde besluitvorming.
De gegevens die in Apache Hive worden gebruikt, worden opgeslagen in Apache Hadoop, een open-source raamwerk voor gegevensopslag voor gedistribueerde gegevensopslag en -verwerking. Apache Hive is bovenop Apache Hadoop gebouwd en slaat dus gegevens op en haalt deze uit Apache Hadoop. Er kunnen echter ook andere gegevensopslagsystemen, zoals Apache HBase, worden gebruikt.
Het beste van Apache Hive is dat gebruikers hiermee grote datasets kunnen lezen, schrijven en beheren en de gegevens kunnen opvragen en analyseren met behulp van Hive Query Language (HQL), vergelijkbaar met SQL.
Hoe Apache Hive werkt
Apache Hive biedt een SQL-achtige interface op hoog niveau voor het opvragen en beheren van grote hoeveelheden gegevens die zijn opgeslagen in het Hadoop Distributed File System (HDFS). Wanneer een gebruiker een query uitvoert in Apache Hive, wordt de query vertaald in een reeks MapReduce-taken die worden uitgevoerd door het Hadoop-cluster.
MapReduce is een model voor het parallel verwerken van grote hoeveelheden gegevens over gedistribueerde clusters van computers. Zodra de MapReduce-taken zijn voltooid, worden hun resultaten verwerkt en gecombineerd om één eindresultaat te produceren. Het eindresultaat kan worden opgeslagen in een Hive-tabel of worden geëxporteerd naar HDFS voor verdere verwerking of analyse.
Query’s in Hive kunnen sneller worden uitgevoerd door partities te gebruiken om Hive-tabellen in verschillende delen te verdelen op basis van de tabelinformatie. Deze partities kunnen nog verder worden opgesplitst om zeer snel grote datasets te kunnen opvragen. Dit proces staat bekend als bucketing.
Apache Hive is een must-have voor organisaties die met big data werken. Dit komt omdat het hen in staat stelt om gemakkelijk grote datasets te beheren, de data op een zeer snelle manier te verwerken en eenvoudig complexe data-analyses op de data uit te voeren. Dit leidt tot uitgebreide en gedetailleerde rapporten van beschikbare gegevens, waardoor betere besluitvorming mogelijk is.
Voordelen van het gebruik van Apache Hive
Enkele voordelen van het gebruik van Apache Hive zijn de volgende:
Makkelijk te gebruiken
Door het opvragen van gegevens met behulp van HQL, vergelijkbaar met SQL, wordt het gebruik van Apache Hive toegankelijk voor zowel programmeurs als niet-programmeurs. Daarom kan data-analyse worden uitgevoerd op grote datasets zonder een nieuwe taal of syntaxis te leren. Dit heeft een belangrijke bijdrage geleverd aan de acceptatie en het gebruik van Apache Hive door organisaties.
Snel
Apache Hive maakt zeer snelle data-analyse van grote datasets mogelijk door middel van batchverwerking. Bij batchverwerking worden grote datasets verzameld en in groepen verwerkt. De resultaten worden later gecombineerd om de definitieve resultaten te produceren. Door middel van batchverwerking zorgt Apache Hive voor snelle verwerking en data-analyse.
Betrouwbaar
Hive gebruikt het Hadoop Distributed File System (HDFS) voor gegevensopslag. Door samen te werken, kunnen gegevens worden gerepliceerd wanneer ze worden geanalyseerd. Dit creëert een fouttolerante omgeving waarin gegevens niet verloren kunnen gaan, zelfs niet als computersystemen defect raken.
Hierdoor is Apache Hive zeer betrouwbaar en fouttolerant, waardoor het opvalt tussen andere datawarehouse-systemen.
Schaalbaar
Apache Hive is zo ontworpen dat het gemakkelijk toenemende datasets kan schalen en verwerken. Dit biedt gebruikers een datawarehouse-oplossing die schaalbaar is volgens hun behoeften.
Kostenefficiënt
In vergelijking met andere datawarehousing-oplossingen is Apache Hive, dat open source is, relatief goedkoper om te gebruiken en dus de beste optie voor organisaties die graag de kosten van operationele activiteiten willen minimaliseren om winstgevend te zijn.
Apache Hive is een robuuste en betrouwbare datawarehousing-oplossing die niet alleen schaalbaar is volgens de behoeften van een gebruiker, maar ook een snelle, kosteneffectieve en gebruiksvriendelijke datawarehousing-oplossing biedt.
Apache Hive-functies
De belangrijkste kenmerken van Apache Hive zijn onder meer:
#1. Hive-server 2 (HS2)
Het ondersteunt authenticatie en gelijktijdigheid met meerdere clients en is ontworpen om betere ondersteuning te bieden voor open API-clients zoals Java Database Connectivity (JDBC) en Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Hive Metastore-server (HMS)
HMS fungeert als een centrale opslagplaats voor de metadata van Hive-tabellen en partities voor een relationele database. De metagegevens die zijn opgeslagen in HMS worden beschikbaar gesteld aan klanten met behulp van de metastore-service-API.
#3. Bijenkorf ZUUR
Hive zorgt ervoor dat alle uitgevoerde transacties ACID-compatibel zijn. ACID vertegenwoordigt de vier wenselijke kenmerken van databasetransacties. Dit omvat atomiciteit, consistentie, isolatie en duurzaamheid.
#4. Hive-gegevensverdichting
datacompactie is het proces van het verkleinen van de datagrootte die wordt opgeslagen en verzonden zonder de kwaliteit en integriteit van de data in gevaar te brengen. Dit wordt gedaan door redundantie en irrelevante gegevens te verwijderen of door speciale codering te gebruiken zonder de kwaliteit en integriteit van de gegevens die worden gecomprimeerd in gevaar te brengen. Hive biedt kant-en-klare ondersteuning voor gegevensverdichting.
#5. Hive-replicatie
Hive heeft een raamwerk dat de replicatie van Hive-metadata en gegevenswijzigingen tussen clusters ondersteunt met als doel het maken van back-ups en gegevensherstel.
#6. Beveiliging en waarneembaarheid
Hive kan worden geïntegreerd met Apache Ranger, een raamwerk dat monitoring en beheer van gegevensbeveiliging mogelijk maakt, en met Apache Atlas, waarmee ondernemingen aan hun nalevingsvereisten kunnen voldoen. Hive ondersteunt ook Kerberos-authenticatie, een netwerkprotocol dat de communicatie in een netwerk beveiligt. De drie samen maken Hive veilig en waarneembaar.
#7. Bijenkorf LLAP
Hive heeft Low Latency Analytical Processing (LLAP), wat Hive erg snel maakt door datacaching te optimaliseren en persistente query-infrastructuur te gebruiken.
#8. Op kosten gebaseerde optimalisatie
Hive gebruikt een op kosten gebaseerde query-optimizer en query-uitvoeringsframer van Apache Calcite om zijn SQL-query’s te optimaliseren. Apache Calcite wordt gebruikt bij het bouwen van databases en gegevensbeheersystemen.
De bovenstaande functies maken Apache Hive tot een uitstekend datawarehouse-systeem
Gebruiksgevallen voor Apache Hive
Apache Hive is een veelzijdige datawarehouse- en data-analyseoplossing waarmee gebruikers eenvoudig grote hoeveelheden data kunnen verwerken en analyseren. Enkele van de use-cases voor Apache Hive zijn:
Gegevensanalyse
Apache Hive ondersteunt de analyse van grote datasets met behulp van SQL-achtige statements. Hierdoor kunnen organisaties patronen in de gegevens identificeren en zinvolle conclusies trekken uit geëxtraheerde gegevens. Dit is handig bij het maken van ontwerpen. Voorbeelden van bedrijven die Apache Hive gebruiken voor data-analyse en query’s zijn AirBnB, FINRA en Vanguard.
Batchverwerking
Dit omvat het gebruik van Apache Hive om zeer grote datasets te verwerken door middel van gedistribueerde gegevensverwerking in groepen. Dit heeft als voordeel dat grote datasets snel kunnen worden verwerkt. Een voorbeeld van een bedrijf dat hiervoor Apache Hive gebruikt, is Guardian, een verzekerings- en vermogensbeheermaatschappij.
Data opslagplaats
dit omvat het gebruik van Apache Hive om zeer grote datasets op te slaan en te beheren. Daarnaast kunnen de opgeslagen gegevens worden geanalyseerd en kunnen rapporten worden gegenereerd op basis van de. Bedrijven die Apache Hive als datawarehouse-oplossing gebruiken, zijn onder meer JPMorgan Chase en Target.
Marketing en klantanalyse
organisaties kunnen Apache Hive gebruiken om hun klantgegevens te analyseren, klantsegmentatie uit te voeren en hun klanten beter te begrijpen, en hun marketinginspanningen aan te passen aan hun begrip van hun klanten. Dit is een applicatie waar alle bedrijven die met klantdata omgaan Apache Hive voor kunnen gebruiken.
ETL-verwerking (Extract, Transform, Load).
Wanneer u met veel gegevens in een datawarehouse werkt, is het noodzakelijk om bewerkingen uit te voeren zoals het opschonen, extraheren en transformeren van gegevens voordat gegevens kunnen worden geladen en opgeslagen in een datawarehouse-systeem.
Op deze manier zullen gegevensverwerking en -analyse snel, gemakkelijk en foutloos zijn. Apache Hive kan al deze bewerkingen uitvoeren voordat gegevens in een datawarehouse worden geladen.
Het bovenstaande vormt de belangrijkste use-cases voor Apache Hive
leermiddelen
Apache Hive is een zeer nuttige tool voor datawarehousing en data-analyse van grote datasets. Organisaties en personen die met grote datasets werken, kunnen profiteren van het gebruik van Apache Hive. Raadpleeg de volgende bronnen voor meer informatie over Apache Hive en het gebruik ervan:
#1. Hive naar ADVANCE Hive (realtime gebruik)
Hive to Advance Hive is een bestverkochte cursus over Udemy gemaakt door J Garg, een senior big data-consultant met meer dan tien jaar ervaring in het werken met Apache-technologieën voor data-analyse en het trainen van andere gebruikers.
Dit is een unieke cursus die leerlingen van de basisprincipes van Apache Hive naar geavanceerde concepten brengt en ook een sectie bevat over use cases die worden gebruikt in sollicitatiegesprekken met Apache Hive. Het biedt ook datasets en Apache Hive-query’s die leerlingen kunnen gebruiken om te oefenen tijdens het leren.
Enkele van de behandelde Apache Hive-concepten omvatten geavanceerde functies in Hive, compressietechnieken in Hive, configuratie-instellingen van Hive, werken met meerdere tabellen in Hive en het laden van ongestructureerde gegevens in Hive.
De kracht van deze cursus ligt in de diepgaande dekking van geavanceerde Hive-concepten die worden gebruikt in real-world projecten.
#2. Apache Hive voor data-engineers
Dit is een praktische, projectgebaseerde Udemy-cursus die leerlingen leert werken met Apache Hive van een beginnersniveau tot een gevorderd niveau door te werken aan real-world projecten.
De cursus begint met een overzicht van Apache Hive en behandelt waarom het een noodzakelijke tool is voor data-engineers. Vervolgens onderzoekt het de Hive-architectuur, de installatie ervan en de benodigde Apache Hive-configuraties. Na het leggen van de basis, gaat de cursus verder met het behandelen van Hive-querystromen, Hive-functies, beperkingen en het gegevensmodel dat wordt gebruikt in Apache Hive.
Het omvat ook gegevenstype, gegevensdefinitietaal en gegevensmanipulatietaal in Hive. De laatste secties behandelen geavanceerde Hive-concepten zoals views, partitioning, bucketing, joins en ingebouwde functies en operators.
Als klap op de vuurpijl behandelt de cursus veelgestelde interviewvragen en antwoorden. Dit is een uitstekende cursus om meer te weten te komen over Apache Hive en hoe het in de echte wereld kan worden toegepast.
#3. Apache Hive Basic om verder te gaan
Apache Hive Basic om verder te komen is een cursus van Anshul Jain, een senior data-engineer met heel veel ervaring in het werken met Apache Hive en andere big data-tools.
Dit presenteert Apache Hive-concepten op een gemakkelijk te begrijpen manier en is geschikt voor beginners die de kneepjes van Apache Hive willen leren.
De cursus behandelt HQL-clausules, vensterfuncties, gematerialiseerde weergave, CRUD-bewerkingen in Hive, uitwisseling van partities en prestatie-optimalisatie om snelle gegevensquery’s mogelijk te maken.
Deze cursus geeft je praktische ervaring met Apache Hive en helpt je bij het oplossen van veelvoorkomende sollicitatievragen die je waarschijnlijk zult tegenkomen bij het solliciteren naar een baan.
#4. Apache Hive-hoofdzaken
Dit boek is met name nuttig voor data-analisten, ontwikkelaars of iedereen die geïnteresseerd is in het leren gebruiken van Apache Hive.
De auteur heeft meer dan tien jaar ervaring als big data-beoefenaar in het ontwerpen en implementeren van enterprise big data-architectuur en -analyse in verschillende industrieën.
Het boek behandelt hoe je een Hive-omgeving kunt maken en opzetten, gegevens effectief kunt beschrijven met behulp van de definitietaal van Hive, en gegevenssets kunt samenvoegen en filteren in Hive.
Daarnaast behandelt het gegevenstransformaties met behulp van Hive-sortering, ordening en functies, hoe gegevens kunnen worden verzameld en bemonsterd, en hoe de prestaties van Hive-query’s kunnen worden verbeterd en de beveiliging in Hive kan worden verbeterd. Ten slotte behandelt het aanpassingen in Apache Hive, waarbij gebruikers worden geleerd hoe ze Apache Hive kunnen tweaken om aan hun big data-behoeften te voldoen.
#5. Apache Hive-kookboek
Apache Hive Cookbook, beschikbaar in Kindle en paperback, biedt een gemakkelijk te volgen, praktische kijk op Apache Hive, zodat je Apache Hive en de integratie ervan met populaire frameworks in big data kunt leren en begrijpen.
Dit boek, bedoeld voor lezers met voorkennis van SQL, behandelt hoe Apache Hive te configureren met Hadoop, services in Hive, het Hive-gegevensmodel en Hive-gegevensdefinitie en -manipulatietaal.
Daarnaast behandelt het uitbreidbaarheidsfuncties in Hive, joins en join-optimalisatie, statistieken in Hive, Hive-functies, Hive-tuning voor optimalisatie en beveiliging in Hive, en wordt afgesloten met een diepgaande dekking van de integratie van Hive met andere frameworks.
Conclusie
Het is vermeldenswaard dat Apache Hive het best kan worden gebruikt voor traditionele datawarehousing-taken en niet geschikt is voor het verwerken van online transacties. Apache is ontworpen om de prestaties, schaalbaarheid, fouttolerantie en losse koppeling met zijn invoerformaten te maximaliseren.
Organisaties die grote hoeveelheden gegevens behandelen en verwerken, kunnen enorm profiteren van de robuuste functies die Apache Hive biedt. Deze functies zijn erg handig bij het opslaan en analyseren van grote datasets.
U kunt ook enkele belangrijke verschillen tussen Apache Hive en Apache Impala onderzoeken.
