O Apache Hive se apresenta como um sistema robusto para o armazenamento de dados distribuído, caracterizado pela sua tolerância a falhas e capacidade de realizar análises em larga escala.
Um armazém de dados, ou *data warehouse*, é um sistema de gestão de informações que consolida grandes volumes de dados históricos provenientes de diversas fontes. Seu objetivo principal é viabilizar análises e relatórios detalhados, que, por sua vez, impulsionam a inteligência de negócios e a tomada de decisões estratégicas.
Os dados manipulados pelo Apache Hive são armazenados no Apache Hadoop, uma plataforma de código aberto para armazenamento e processamento distribuído de dados. O Hive, construído sobre o Hadoop, utiliza sua infraestrutura para armazenar e extrair informações. No entanto, outros sistemas de armazenamento, como o Apache HBase, também podem ser integrados.
Um dos principais atrativos do Apache Hive é sua capacidade de permitir que usuários leiam, escrevam e gerenciem grandes conjuntos de dados, além de consultá-los e analisá-los por meio da Hive Query Language (HQL), uma linguagem similar ao SQL.
Como o Apache Hive Opera
O Apache Hive oferece uma interface de alto nível, similar ao SQL, para consultar e gerenciar grandes quantidades de dados armazenados no Hadoop Distributed File System (HDFS). Quando um usuário executa uma consulta no Hive, esta é convertida em uma série de tarefas MapReduce, que são executadas pelo cluster Hadoop.
MapReduce é um modelo de processamento paralelo de grandes volumes de dados em clusters distribuídos de computadores. Após a conclusão das tarefas MapReduce, os resultados são processados e combinados para gerar um resultado final. Este resultado pode ser armazenado em uma tabela Hive ou exportado para o HDFS para processamento ou análise adicionais.
As consultas no Hive podem ser agilizadas através do uso de partições, que dividem as tabelas em segmentos menores baseados em informações específicas. Essas partições podem ser ainda mais subdivididas para permitir a consulta rápida de grandes conjuntos de dados, um processo conhecido como *bucketing*.
O Apache Hive é uma ferramenta indispensável para organizações que trabalham com big data. Ele simplifica o gerenciamento de grandes conjuntos de dados, acelera o processamento de informações e facilita a execução de análises complexas, resultando em relatórios abrangentes que apoiam a tomada de decisão.
Vantagens do Uso do Apache Hive
A utilização do Apache Hive traz uma série de benefícios, incluindo:
Facilidade de Uso
A linguagem HQL, semelhante ao SQL, torna o Apache Hive acessível tanto a programadores quanto a usuários sem experiência em programação. Isso permite que a análise de grandes conjuntos de dados seja realizada sem a necessidade de aprender novas linguagens ou sintaxes, o que tem contribuído para a ampla adoção do Hive.
Rapidez
O Apache Hive possibilita análises rápidas de grandes conjuntos de dados através do processamento em lote. Nesse método, grandes volumes de dados são agrupados e processados simultaneamente, com os resultados combinados para gerar a saída final. Essa abordagem resulta em um processamento e análise de dados mais eficientes.
Confiabilidade
O Hive utiliza o HDFS para armazenamento de dados, o que permite a replicação de dados durante a análise. Isso cria um ambiente tolerante a falhas, onde os dados são preservados mesmo em caso de mau funcionamento dos sistemas.
Essa característica torna o Apache Hive uma solução altamente confiável, destacando-o entre outros sistemas de armazenamento de dados.
Escalabilidade
O Apache Hive é projetado para escalar e lidar com conjuntos de dados cada vez maiores com facilidade, oferecendo uma solução de data warehouse que se adapta às necessidades específicas de cada usuário.
Custo-Benefício
Sendo uma ferramenta de código aberto, o Apache Hive é relativamente mais econômico que outras soluções de armazenamento de dados, sendo uma opção atraente para organizações que buscam otimizar custos e aumentar a lucratividade.
O Apache Hive é, portanto, uma solução robusta e confiável que, além de se adaptar às necessidades do usuário, oferece um armazenamento de dados rápido, econômico e fácil de usar.
Funcionalidades do Apache Hive
As principais funcionalidades do Apache Hive incluem:
#1. Servidor Hive 2 (HS2)
Suporta autenticação e acesso simultâneo de múltiplos clientes, otimizado para melhor compatibilidade com APIs abertas como Java Database Connectivity (JDBC) e Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Servidor Metastore Hive (HMS)
O HMS funciona como um repositório central para os metadados das tabelas e partições do Hive em um banco de dados relacional. Esses metadados são disponibilizados aos clientes através da API do serviço metastore.
#3. Hive ACID
O Hive garante que todas as transações sejam compatíveis com ACID, que representa atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade – as quatro características desejáveis de transações em bancos de dados.
#4. Compactação de Dados Hive
A compactação de dados visa reduzir o tamanho dos dados armazenados e transmitidos, sem comprometer sua qualidade ou integridade. O Hive oferece suporte nativo para compactação de dados.
#5. Replicação Hive
O Hive possui uma estrutura que permite a replicação de metadados e alterações de dados entre clusters, com o objetivo de criar backups e garantir a recuperação de dados.
#6. Segurança e Observabilidade
O Hive pode ser integrado ao Apache Ranger, para monitoramento e gestão de segurança de dados, e ao Apache Atlas, para auxiliar empresas a cumprir requisitos de conformidade. O Hive também suporta a autenticação Kerberos, um protocolo de rede para proteção de comunicação. Juntos, esses recursos tornam o Hive seguro e observável.
#7. Hive LLAP
O Hive possui o recurso de Processamento Analítico de Baixa Latência (LLAP), que acelera o Hive através da otimização do cache de dados e do uso de infraestrutura de consulta persistente.
#8. Otimização Baseada em Custo
O Hive utiliza um otimizador de consulta baseado em custo e um estruturador de execução de consulta do Apache Calcite para otimizar as consultas SQL. O Apache Calcite é usado na construção de bancos de dados e sistemas de gestão de dados.
As funcionalidades mencionadas tornam o Apache Hive um excelente sistema de data warehouse.
Aplicações do Apache Hive
O Apache Hive é uma solução versátil para data warehouse e análise de dados, que permite processar e analisar grandes volumes de informação de forma eficiente. Algumas de suas aplicações incluem:
Análise de Dados
O Apache Hive suporta a análise de grandes conjuntos de dados através de comandos similares ao SQL. Isso permite que organizações identifiquem padrões e extraiam conclusões relevantes dos dados, o que é útil na criação de projetos. Empresas como AirBnB, FINRA e Vanguard utilizam o Apache Hive para análise e consulta de dados.
Processamento em Lote
O Hive é usado para processar grandes conjuntos de dados através do processamento distribuído de dados em grupos, o que possibilita o processamento rápido de grandes volumes de dados. A Guardian, uma empresa de seguros e gestão de patrimônio, é um exemplo de uso do Apache Hive para processamento em lote.
Armazenamento de Dados
O Hive é utilizado para armazenar e gerenciar grandes conjuntos de dados, que podem ser posteriormente analisados para gerar relatórios. Empresas como JPMorgan Chase e Target utilizam o Apache Hive como solução de data warehouse.
Marketing e Análise de Clientes
Empresas podem utilizar o Apache Hive para analisar dados de clientes, segmentar sua base de clientes e otimizar suas estratégias de marketing. Essa é uma aplicação útil para todas as empresas que lidam com dados de clientes.
Processamento ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
Ao trabalhar com grandes volumes de dados em um data warehouse, é necessário realizar operações como limpeza, extração e transformação dos dados antes de armazená-los. O Apache Hive pode executar todas essas operações, garantindo que os dados sejam processados e analisados de forma rápida, fácil e sem erros.
As aplicações mencionadas representam os principais casos de uso do Apache Hive.
Recursos para Aprendizado
O Apache Hive é uma ferramenta valiosa para o armazenamento e análise de grandes conjuntos de dados. Organizações e indivíduos que trabalham com big data podem se beneficiar significativamente do uso do Apache Hive. Para aprofundar seus conhecimentos sobre o Apache Hive, considere os seguintes recursos:
#1. Hive To ADVANCE Hive (Uso em Tempo Real)
Hive to Advance Hive é um curso da Udemy, criado por J Garg, um consultor de big data com mais de dez anos de experiência em tecnologias Apache para análise de dados. O curso aborda desde os conceitos básicos do Apache Hive até tópicos avançados e inclui uma seção com exemplos de casos de uso em entrevistas de emprego. Oferece também conjuntos de dados e consultas para prática.
Os tópicos abordados incluem funções avançadas, técnicas de compactação, definições de configuração, trabalho com múltiplas tabelas e carregamento de dados não estruturados. O curso se destaca pela cobertura aprofundada de conceitos avançados do Hive, utilizados em projetos reais.
#2. Apache Hive para Engenheiros de Dados
Este é um curso prático da Udemy, baseado em projetos, que ensina a trabalhar com o Apache Hive desde o nível iniciante até o avançado. O curso começa com uma visão geral do Apache Hive, explica sua arquitetura, instalação e configurações necessárias. Em seguida, cobre os fluxos de consulta, recursos, limitações e o modelo de dados utilizado.
O curso também aborda os tipos de dados, a linguagem de definição de dados, a linguagem de manipulação de dados, além de conceitos avançados como views, particionamento, agrupamento, junções, funções e operadores. Por fim, aborda perguntas e respostas frequentes em entrevistas, sendo um excelente recurso para aprender sobre o Apache Hive e suas aplicações.
#3. Apache Hive Básico ao Avançado
Apache Hive Basic to Advance é um curso de Anshul Jain, um engenheiro de dados com experiência em Apache Hive e outras ferramentas de Big Data. Apresenta os conceitos do Apache Hive de forma acessível a iniciantes, cobrindo cláusulas HQL, funções de janela, visualização materializada, operações CRUD, troca de partições e otimização de desempenho.
O curso oferece experiência prática com o Apache Hive e prepara os alunos para responderem perguntas comuns em entrevistas de emprego.
#4. Apache Hive Essentials
Este livro é especialmente útil para analistas de dados, desenvolvedores e qualquer pessoa interessada em aprender a utilizar o Apache Hive. O autor, um profissional de big data com experiência em projetos de arquitetura e análise de big data, aborda a criação e configuração de um ambiente Hive, descrição de dados, junção e filtragem de conjuntos de dados, transformações de dados e otimização de consultas, além de personalizações do Apache Hive para atender às necessidades específicas.
#5. Livro de Receitas do Apache Hive
O Apache Hive Cookbook, disponível no Kindle e em formato impresso, oferece uma visão prática do Apache Hive, permitindo que o leitor aprenda sobre sua integração com outras estruturas de big data. Destinado a leitores com conhecimento prévio de SQL, aborda a configuração do Apache Hive com Hadoop, os serviços, o modelo de dados, a linguagem de definição e manipulação de dados, recursos de extensibilidade, junções, estatísticas, funções, ajustes para otimização, segurança e integração com outras estruturas.
Conclusão
É importante notar que o Apache Hive é mais adequado para tarefas tradicionais de armazenamento de dados e menos apropriado para processamento de transações online. O Apache Hive é projetado para maximizar o desempenho, escalabilidade, tolerância a falhas e baixo acoplamento com seus formatos de entrada.
Organizações que lidam com grandes volumes de dados podem se beneficiar dos recursos oferecidos pelo Apache Hive, que são úteis para o armazenamento e análise de grandes conjuntos de dados.
Você pode explorar algumas das principais diferenças entre o Apache Hive e o Apache Impala.