O Apache Hive é um sistema de armazenamento de dados distribuído e tolerante a falhas que permite análises em grande escala.
Um data warehouse é um sistema de gerenciamento de dados que armazena grandes quantidades de dados históricos derivados de várias fontes para fins de análise e relatório de dados. Isso, por sua vez, oferece suporte à inteligência de negócios, levando a uma tomada de decisão mais informada.
Os dados usados no Apache Hive são armazenados no Apache Hadoop, uma estrutura de armazenamento de dados de código aberto para armazenamento e processamento de dados distribuídos. O Apache Hive é construído sobre o Apache Hadoop e, portanto, armazena e extrai dados do Apache Hadoop. No entanto, outros sistemas de armazenamento de dados, como o Apache HBase, também podem ser usados.
A melhor coisa sobre o Apache Hive é que ele permite que os usuários leiam, escrevam e gerenciem grandes conjuntos de dados e consultem e analisem os dados usando Hive Query Language (HQL), semelhante ao SQL.
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Como funciona o Apache Hive
O Apache Hive fornece uma interface semelhante a SQL de alto nível para consultar e gerenciar grandes quantidades de dados armazenados no Hadoop Distributed File System (HDFS). Quando um usuário executa uma consulta no Apache Hive, a consulta é traduzida em uma série de tarefas MapReduce executadas pelo cluster Hadoop.
MapReduce é um modelo para processar grandes quantidades de dados em paralelo entre clusters distribuídos de computadores. Depois que os trabalhos do MapReduce são concluídos, seus resultados são processados e combinados para produzir um único resultado final. O resultado final pode ser armazenado em uma tabela Hive ou exportado para HDFS para posterior processamento ou análise.
As consultas no Hive podem ser executadas mais rapidamente usando partições para dividir as tabelas do Hive em diferentes partes com base nas informações da tabela. Essas partições podem ser divididas ainda mais para permitir a consulta muito rápida de grandes conjuntos de dados. Esse processo é conhecido como baldeação.
O Apache Hive é obrigatório para organizações que trabalham com big data. Isso ocorre porque permite que eles gerenciem facilmente grandes conjuntos de dados, processem os dados de maneira muito rápida e executem facilmente análises complexas de dados nos dados. Isso leva a relatórios abrangentes e detalhados dos dados disponíveis, permitindo uma melhor tomada de decisão.
Benefícios do uso do Apache Hive
Alguns dos benefícios de usar o Apache Hive incluem o seguinte:
Fácil de usar
Ao permitir a consulta de dados usando HQL, semelhante ao SQL, o uso do Apache Hive torna-se acessível a programadores e não programadores. Portanto, a análise de dados pode ser feita em grandes conjuntos de dados sem aprender nenhuma nova linguagem ou sintaxe. Este tem sido um contribuidor chave para a adoção e uso do Apache Hive pelas organizações.
Rápido
O Apache Hive permite uma análise de dados muito rápida de grandes conjuntos de dados por meio do processamento em lote. No processamento em lote, grandes conjuntos de dados são coletados e processados em grupos. Os resultados são posteriormente combinados para produzir os resultados finais. Por meio do processamento em lote, o Apache Hive permite processamento e análise de dados rápidos.
Confiável
O Hive usa o Hadoop Distributed File System (HDFS) para armazenamento de dados. Trabalhando juntos, os dados podem ser replicados quando estão sendo analisados. Isso cria um ambiente tolerante a falhas onde os dados não podem ser perdidos, mesmo quando os sistemas de computador funcionam mal.
Isso permite que o Apache Hive seja muito confiável e tolerante a falhas, o que o destaca entre outros sistemas de armazenamento de dados.
Escalável
O Apache Hive foi projetado de maneira que permite escalar e manipular conjuntos de dados crescentes com facilidade. Isso fornece aos usuários uma solução de data warehouse que pode ser dimensionada de acordo com suas necessidades.
Custo-beneficio
Em comparação com outras soluções de armazenamento de dados, o Apache Hive, que é de código aberto, é relativamente mais barato de executar e, portanto, a melhor opção para organizações que desejam minimizar os custos das operações e serem lucrativas.
O Apache Hive é uma solução de armazenamento de dados robusta e confiável que não apenas é dimensionada de acordo com as necessidades do usuário, mas também fornece uma solução de armazenamento de dados rápida, econômica e fácil de usar.
Recursos do Apache Hive
Os principais recursos do Apache Hive incluem:
#1. Servidor Hive 2 (HS2)
Ele suporta autenticação e simultaneidade de vários clientes e foi projetado para oferecer melhor suporte para clientes de API aberta, como Java Database Connectivity (JDBC) e Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Servidor Metastore Hive (HMS)
O HMS atua como um armazenamento central para os metadados de Hive Tables e partições para um banco de dados relacional. Os metadados armazenados no HMS são disponibilizados aos clientes usando a API do serviço metastore.
#3. Hive ACID
O Hive garante que todas as transações realizadas sejam compatíveis com ACID. ACID representa as quatro características desejáveis de transações de banco de dados. Isso inclui atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade.
#4. Compactação de Dados Hive
a compactação de dados é o processo de redução do tamanho dos dados que são armazenados e transmitidos sem comprometer a qualidade e a integridade dos dados. Isso é feito removendo redundância e dados irrelevantes ou usando codificação especial sem comprometer a qualidade e a integridade dos dados que estão sendo compactados. O Hive oferece suporte pronto para uso para compactação de dados.
#5. Replicação Hive
O Hive possui uma estrutura que suporta a replicação de metadados Hive e alterações de dados entre clusters com a finalidade de criar backups e recuperação de dados.
#6. Segurança e Observabilidade
O Hive pode ser integrado ao Apache Ranger, uma estrutura que permite monitorar e gerenciar a segurança de dados, e ao Apache Atlas, que permite que as empresas atendam aos seus requisitos de conformidade. O Hive também oferece suporte à autenticação Kerberos, um protocolo de rede que protege a comunicação em uma rede. Os três juntos tornam o Hive seguro e observável.
#7. Colmeia LLAP
O Hive possui Processamento Analítico de Baixa Latência (LLAP), que torna o Hive muito rápido, otimizando o cache de dados e usando infraestrutura de consulta persistente.
#8. Otimização baseada em custo
O Hive usa um otimizador de consulta baseado em custo e um estruturador de execução de consulta da Apache Calcite para otimizar suas consultas SQL. O Apache Calcite é usado na construção de bancos de dados e sistemas de gerenciamento de dados.
Os recursos acima tornam o Apache Hive um excelente sistema de data warehouse
Casos de uso para Apache Hive
O Apache Hive é uma solução versátil de data warehouse e análise de dados que permite aos usuários processar e analisar facilmente grandes quantidades de dados. Alguns dos casos de uso do Apache Hive incluem:
Análise de dados
O Apache Hive oferece suporte à análise de grandes conjuntos de dados usando instruções do tipo SQL. Isso permite que as organizações identifiquem padrões nos dados e tirem conclusões significativas dos dados extraídos. Isso é útil na criação de projetos. Exemplos de empresas que usam o Apache Hive para análise e consulta de dados incluem AirBnB, FINRA e Vanguard.
Processamento em lote
Isso envolve o uso do Apache Hive para processar conjuntos de dados muito grandes por meio do processamento de dados distribuídos em grupos. Isso tem a vantagem de permitir o processamento rápido de grandes conjuntos de dados. Um exemplo de empresa que usa o Apache Hive para essa finalidade é a Guardian, uma empresa de seguros e gestão de patrimônio.
Armazenamento de dados
isso envolve o uso do Apache hive para armazenar e gerenciar conjuntos de dados muito grandes. Além disso, os dados armazenados podem ser analisados e relatórios gerados a partir do. As empresas que usam o Apache Hive como uma solução de data warehouse incluem JPMorgan Chase e Target.
Marketing e análise de clientes
as organizações podem usar o Apache Hive para analisar os dados de seus clientes, realizar a segmentação de clientes e entender melhor seus clientes e ajustar seus esforços de marketing para corresponder à compreensão de seus clientes. Este é um aplicativo para o qual todas as empresas que lidam com dados de clientes podem usar o Apache Hive.
Processamento ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
Ao trabalhar com muitos dados em um data warehouse, é necessário executar operações como limpeza, extração e transformação de dados antes que os dados possam ser carregados e armazenados em um sistema de data warehouse.
Dessa forma, o processamento e a análise dos dados serão rápidos, fáceis e sem erros. O Apache Hive pode executar todas essas operações antes que os dados sejam carregados em um data warehouse.
Os itens acima compõem os principais casos de uso do Apache Hive
Recursos de aprendizagem
O Apache hive é uma ferramenta muito útil para armazenamento de dados e análise de dados de grandes conjuntos de dados. Organizações e indivíduos que trabalham com grandes conjuntos de dados podem se beneficiar usando o Apache Hive. Para saber mais sobre o Apache Hive e como usá-lo, considere os seguintes recursos:
#1. Hive To ADVANCE Hive (uso em tempo real)
Hive to Advance Hive é o curso mais vendido da Udemy criado por J Garg, um consultor sênior de big data com mais de uma década de experiência trabalhando com tecnologias Apache para análise de dados e treinamento de outros usuários.
Este é um curso único que leva os alunos desde os conceitos básicos do Apache Hive até os conceitos avançados e também inclui uma seção sobre casos de uso usados nas entrevistas do Apache Hive Job. Ele também fornece conjuntos de dados e consultas do Apache Hive que os alunos podem usar para praticar enquanto aprendem.
Alguns dos conceitos do Apache Hive abordados incluem funções avançadas no Hive, técnicas de compactação no Hive, definições de configuração do Hive, trabalho com várias tabelas no Hive e carregamento de dados não estruturados no Hive.
A força deste curso reside na cobertura aprofundada dos conceitos avançados do Hive usados em projetos do mundo real.
#2. Apache Hive para engenheiros de dados
Este é um curso prático da Udemy baseado em projetos que ensina os alunos a trabalhar com o Apache Hive desde o nível iniciante até o avançado, trabalhando em projetos do mundo real.
O curso começa com uma visão geral do Apache Hive e explica por que ele é uma ferramenta necessária para engenheiros de dados. Em seguida, ele explora a arquitetura do Hive, sua instalação e as configurações necessárias do Apache Hive. Depois de estabelecer a base, o curso prossegue para cobrir os fluxos de consulta do hive, os recursos do hive, as limitações e o modelo de dados usado no Apache hive.
Ele também abrange o tipo de dados, a linguagem de definição de dados e a linguagem de manipulação de dados no Hive. As seções finais abrangem conceitos avançados do Hive, como exibições, particionamento, agrupamento, junções e funções e operadores integrados.
Para finalizar, o curso cobre perguntas e respostas frequentes em entrevistas. Este é um excelente curso para aprender sobre o Apache Hive e como ele pode ser aplicado no mundo real.
#3. Apache Hive Basic para avançar
Apache Hive Basic to advance é um curso de Anshul Jain, um engenheiro de dados sênior com muita experiência trabalhando com Apache Hive e outras ferramentas de Big Data.
Isso apresenta os conceitos do Apache Hive de uma maneira fácil de entender e é adequado para iniciantes que desejam aprender as cordas do Apache Hive.
O curso abrange cláusulas HQL, funções de janela, visualização materializada, operações CRUD no Hive, troca de partições e otimização de desempenho para permitir consultas rápidas de dados.
Este curso lhe dará uma experiência prática com o Apache Hive, além de ajudar a lidar com perguntas comuns de entrevista que você provavelmente encontrará ao se candidatar a um emprego.
#4. Apache Hive Essentials
Este livro é particularmente útil para analistas de dados, desenvolvedores ou qualquer pessoa interessada em aprender a usar o Apache Hive.
O autor tem mais de uma década de experiência trabalhando como profissional de big data, projetando e implementando arquitetura e análise de big data corporativa em vários setores.
O livro aborda como criar e configurar um ambiente Hive, descrever efetivamente os dados usando a linguagem de definição do Hive e unir e filtrar conjuntos de dados no Hive.
Além disso, ele aborda as transformações de dados usando classificação, ordenação e funções do Hive, como agregar e amostrar dados e como aumentar o desempenho das consultas do Hive e aprimorar a segurança no Hive. Por fim, aborda as personalizações no Apache hive, ensinando aos usuários como ajustar o Apache Hive para atender às suas necessidades de big data.
#5. Livro de receitas do Apache Hive
O Apache Hive Cookbook, disponível no Kindle e em brochura, oferece uma visão prática e fácil de seguir sobre o Apache Hive, permitindo que você aprenda e entenda o Apache Hive e sua integração com estruturas populares em big data.
Este livro, destinado a leitores com conhecimento prévio de SQL, aborda como configurar o Apache Hive com Hadoop, serviços no Hive, o modelo de dados do Hive e a linguagem de manipulação e definição de dados do Hive.
Além disso, abrange recursos de extensibilidade no Hive, junções e otimização de junções, estatísticas no Hive, funções do Hive, ajuste do Hive para otimização e segurança no Hive e conclui com uma cobertura detalhada da integração do Hive com outras estruturas.
Conclusão
Vale a pena notar que o Apache Hive é melhor usado para tarefas tradicionais de armazenamento de dados e inadequado para processamento de transações online. O Apache é projetado para maximizar o desempenho, escalabilidade, tolerância a falhas e baixo acoplamento com seus formatos de entrada.
As organizações que lidam e processam grandes quantidades de dados podem se beneficiar tremendamente dos recursos robustos oferecidos pelo Apache Hive. Esses recursos são muito úteis para armazenar e analisar grandes conjuntos de dados.
Você também pode explorar algumas das principais diferenças entre o Apache Hive e o Apache Impala.