Apache Hive es un sistema de almacenamiento de datos tolerante a fallas y distribuido que permite el análisis a gran escala.
Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos que almacena grandes cantidades de datos históricos derivados de diversas fuentes con el fin de realizar análisis e informes de datos. Esto, a su vez, respalda la inteligencia comercial que conduce a una toma de decisiones más informada.
Los datos utilizados en Apache Hive se almacenan en Apache Hadoop, un marco de almacenamiento de datos de código abierto para el almacenamiento y procesamiento de datos distribuidos. Apache Hive se basa en Apache Hadoop y, por lo tanto, almacena y extrae datos de Apache Hadoop. Sin embargo, también se pueden utilizar otros sistemas de almacenamiento de datos, como Apache HBase.
Lo mejor de Apache Hive es que permite a los usuarios leer, escribir y administrar grandes conjuntos de datos y consultar y analizar los datos utilizando Hive Query Language (HQL), similar a SQL.
Cómo funciona Apache Hive
Apache Hive proporciona una interfaz similar a SQL de alto nivel para consultar y administrar grandes cantidades de datos almacenados en el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS). Cuando un usuario ejecuta una consulta en Apache Hive, la consulta se traduce en una serie de trabajos de MapReduce ejecutados por el clúster de Hadoop.
MapReduce es un modelo para procesar grandes cantidades de datos en paralelo a través de clústeres distribuidos de computadoras. Una vez que se completan los trabajos de MapReduce, sus resultados se procesan y combinan para producir un único resultado final. El resultado final puede almacenarse en una tabla de Hive o exportarse a HDFS para su posterior procesamiento o análisis.
Las consultas en Hive se pueden ejecutar más rápido usando particiones para dividir las tablas de Hive en diferentes partes según la información de la tabla. Estas particiones se pueden dividir aún más para permitir consultas muy rápidas de grandes conjuntos de datos. Este proceso se conoce como depósito.
Apache Hive es imprescindible para las organizaciones que trabajan con big data. Esto se debe a que les permite administrar fácilmente grandes conjuntos de datos, procesar los datos de manera muy rápida y realizar fácilmente análisis de datos complejos sobre los datos. Esto conduce a informes completos y detallados a partir de los datos disponibles que permiten una mejor toma de decisiones.
Beneficios de usar Apache Hive
Algunos de los beneficios de usar Apache Hive incluyen los siguientes:
Fácil de usar
Al permitir la consulta de datos usando HQL, similar a SQL, el uso de Apache Hive se vuelve accesible para programadores y no programadores por igual. Por lo tanto, el análisis de datos se puede realizar en grandes conjuntos de datos sin aprender ningún idioma o sintaxis nuevos. Este ha sido un factor clave para la adopción y el uso de Apache Hive por parte de las organizaciones.
Rápido
Apache Hive permite un análisis de datos muy rápido de grandes conjuntos de datos a través del procesamiento por lotes. En el procesamiento por lotes, los grandes conjuntos de datos se recopilan y procesan en grupos. Los resultados se combinan posteriormente para producir los resultados finales. A través del procesamiento por lotes, Apache Hive permite un procesamiento y análisis de datos rápidos.
Confiable
Hive utiliza el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) para el almacenamiento de datos. Al trabajar juntos, los datos se pueden replicar cuando se analizan. Esto crea un entorno tolerante a fallas donde los datos no se pueden perder incluso cuando los sistemas informáticos funcionan mal.
Esto permite que Apache Hive sea muy confiable y tolerante a fallas, lo que lo hace destacar entre otros sistemas de almacenamiento de datos.
Escalable
Apache Hive está diseñado de una manera que le permite escalar y manejar conjuntos de datos cada vez mayores con facilidad. Esto proporciona a los usuarios una solución de almacenamiento de datos que se adapta a sus necesidades.
Económico
En comparación con otras soluciones de almacenamiento de datos, Apache Hive, que es de código abierto, es relativamente más económico de ejecutar y, por lo tanto, es la mejor opción para las organizaciones interesadas en minimizar los costos de las operaciones para que sean rentables.
Apache Hive es una solución de almacenamiento de datos robusta y confiable que no solo se adapta a las necesidades del usuario, sino que también proporciona una solución de almacenamiento de datos rápida, rentable y fácil de usar.
Características de Apache Hive
Las características clave de Apache Hive incluyen:
#1. Servidor Hive 2 (HS2)
Admite la autenticación y la concurrencia de múltiples clientes y está diseñado para ofrecer un mejor soporte para clientes API abiertos como Java Database Connectivity (JDBC) y Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Servidor Hive Metastore (HMS)
HMS actúa como un almacén central para los metadatos de Hive Tables y particiones para una base de datos relacional. Los metadatos almacenados en HMS se ponen a disposición de los clientes mediante la API del servicio metastore.
#3. ÁCIDO colmena
Hive garantiza que todas las transacciones realizadas cumplan con ACID. ACID representa los cuatro rasgos deseables de las transacciones de bases de datos. Esto incluye atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad.
#4. Compactación de datos de colmena
La compactación de datos es el proceso de reducir el tamaño de los datos que se almacenan y transmiten sin comprometer la calidad y la integridad de los datos. Esto se hace eliminando la redundancia y los datos irrelevantes o utilizando una codificación especial sin comprometer la calidad y la integridad de los datos que se compactan. Hive ofrece soporte inmediato para la compactación de datos.
#5. Replicación de colmena
Hive tiene un marco que admite la replicación de metadatos de Hive y cambios de datos entre clústeres con el fin de crear copias de seguridad y recuperación de datos.
#6. Seguridad y Observabilidad
Hive se puede integrar con Apache Ranger, un marco que permite monitorear y administrar la seguridad de los datos, y con Apache Atlas, que permite a las empresas cumplir con sus requisitos de cumplimiento. Hive también es compatible con la autenticación Kerberos, un protocolo de red que protege la comunicación en una red. Los tres juntos hacen que Hive sea seguro y observable.
#7. Colmena LLAP
Hive tiene procesamiento analítico de baja latencia (LLAP), lo que hace que Hive sea muy rápido al optimizar el almacenamiento en caché de datos y usar una infraestructura de consulta persistente.
#8. Optimización basada en costos
Hive utiliza un optimizador de consultas basado en costos y un marco de ejecución de consultas de Apache Calcite para optimizar sus consultas SQL. Apache Calcite se utiliza para crear bases de datos y sistemas de gestión de datos.
Las características anteriores hacen de Apache Hive un excelente sistema de almacenamiento de datos
Casos de uso para Apache Hive
Apache Hive es una solución versátil de almacenamiento de datos y análisis de datos que permite a los usuarios procesar y analizar fácilmente grandes cantidades de datos. Algunos de los casos de uso de Apache Hive incluyen:
Análisis de los datos
Apache Hive admite el análisis de grandes conjuntos de datos mediante declaraciones de tipo SQL. Esto permite a las organizaciones identificar patrones en los datos y sacar conclusiones significativas de los datos extraídos. Esto es útil en la creación de diseños. Entre los ejemplos de empresas que utilizan Apache Hive para el análisis y la consulta de datos se incluyen AirBnB, FINRA y Vanguard.
Procesamiento por lotes
Esto implica el uso de Apache Hive para procesar conjuntos de datos muy grandes a través del procesamiento de datos distribuidos en grupos. Esto tiene la ventaja de permitir un procesamiento rápido de grandes conjuntos de datos. Un ejemplo de una empresa que utiliza Apache Hive para este fin es Guardian, una empresa de gestión de patrimonio y seguros.
Almacenamiento de datos
esto implica usar Apache Hive para almacenar y administrar conjuntos de datos muy grandes. Además de esto, se pueden analizar los datos almacenados y generar informes a partir de ellos. Las empresas que utilizan Apache Hive como solución de almacenamiento de datos incluyen JPMorgan Chase y Target.
Marketing y análisis de clientes.
Las organizaciones pueden usar Apache Hive para analizar los datos de sus clientes, realizar la segmentación de clientes y poder comprender mejor a sus clientes, y ajustar sus esfuerzos de marketing para que coincidan con su comprensión de sus clientes. Esta es una aplicación para la que todas las empresas que manejan datos de clientes pueden usar Apache Hive.
Procesamiento ETL (Extraer, Transformar, Cargar)
Cuando se trabaja con una gran cantidad de datos en un almacén de datos, es necesario realizar operaciones como limpieza, extracción y transformación de datos antes de que los datos puedan cargarse y almacenarse en un sistema de almacén de datos.
De esta manera, el procesamiento y análisis de datos será rápido, fácil y sin errores. Apache Hive puede realizar todas estas operaciones antes de que los datos se carguen en un almacén de datos.
Lo anterior constituye los principales casos de uso de Apache Hive
Recursos de aprendizaje
Apache Hive es una herramienta muy útil para el almacenamiento de datos y el análisis de datos de grandes conjuntos de datos. Las organizaciones y las personas que trabajan con grandes conjuntos de datos se beneficiarán al usar Apache Hive. Para obtener más información sobre Apache Hive y cómo usarlo, considere los siguientes recursos:
#1. Hive a ADVANCE Hive (Uso en tiempo real)
Hive to Advance Hive es un curso superventas en Udemy creado por J Garg, un consultor sénior de big data con más de una década de experiencia trabajando con tecnologías Apache para el análisis de datos y la capacitación de otros usuarios.
Este es un curso único en su tipo que lleva a los alumnos desde los conceptos básicos de Apache Hive hasta conceptos avanzados y también incluye una sección sobre casos de uso utilizados en las entrevistas de trabajo de Apache Hive. También proporciona conjuntos de datos y consultas de Apache Hive que los alumnos pueden usar para practicar mientras aprenden.
Algunos de los conceptos de Apache Hive cubiertos incluyen funciones avanzadas en Hive, técnicas de compresión en Hive, ajustes de configuración de Hive, trabajo con varias tablas en Hive y carga de datos no estructurados en Hive.
La fortaleza de este curso radica en la cobertura en profundidad de los conceptos avanzados de Hive utilizados en proyectos del mundo real.
#2. Apache Hive para ingenieros de datos
Este es un curso práctico de Udemy basado en proyectos que enseña a los alumnos cómo trabajar con Apache Hive desde un nivel principiante hasta un nivel avanzado trabajando en proyectos del mundo real.
El curso comienza con una descripción general de Apache Hive y explica por qué es una herramienta necesaria para los ingenieros de datos. Luego explora la arquitectura de Hive, su instalación y las configuraciones necesarias de Apache Hive. Después de sentar las bases, el curso continúa para cubrir los flujos de consulta de Hive, las características de Hive, las limitaciones y el modelo de datos utilizado en Apache Hive.
También cubre el tipo de datos, el lenguaje de definición de datos y el lenguaje de manipulación de datos en Hive. Las secciones finales cubren conceptos avanzados de Hive, como vistas, particiones, depósitos, uniones y funciones y operadores integrados.
Para colmo, el curso cubre las preguntas y respuestas más frecuentes de las entrevistas. Este es un excelente curso para aprender sobre Apache Hive y cómo se puede aplicar en el mundo real.
#3. Apache Hive Basic para avanzar
Apache Hive Basic to advance es un curso de Anshul Jain, un ingeniero de datos senior con mucha experiencia trabajando con Apache Hive y otras herramientas de Big data.
Esto presenta los conceptos de Apache Hive de una manera fácil de entender y es adecuado para principiantes que buscan aprender las cuerdas de Apache Hive.
El curso cubre cláusulas HQL, funciones de ventana, vista materializada, operaciones CRUD en Hive, intercambio de particiones y optimización del rendimiento para permitir consultas de datos rápidas.
Este curso le brindará una experiencia práctica con Apache Hive, además de ayudarlo a abordar las preguntas comunes de las entrevistas que probablemente encuentre al solicitar un trabajo.
#4. Fundamentos de Apache Hive
Este libro es particularmente útil para analistas de datos, desarrolladores o cualquier persona interesada en aprender a usar Apache Hive.
El autor tiene más de una década de experiencia trabajando como profesional de big data diseñando e implementando arquitectura y análisis de big data empresarial en varias industrias.
El libro cubre cómo crear y configurar un entorno de Hive, describir datos de manera efectiva utilizando el lenguaje de definición de Hive y unir y filtrar conjuntos de datos en Hive.
Además, cubre las transformaciones de datos mediante la clasificación, el orden y las funciones de Hive, cómo agregar y muestrear datos, y cómo aumentar el rendimiento de las consultas de Hive y mejorar la seguridad en Hive. Finalmente, cubre las personalizaciones en Apache Hive, enseñando a los usuarios cómo modificar Apache Hive para satisfacer sus necesidades de big data.
#5. Libro de cocina Apache Hive
Apache Hive Cookbook, disponible en Kindle y en rústica, proporciona una versión práctica y fácil de seguir de Apache Hive, lo que le permite aprender y comprender Apache Hive y su integración con marcos de trabajo populares en big data.
Este libro, destinado a lectores con conocimientos previos de SQL, cubre cómo configurar Apache Hive con Hadoop, los servicios en Hive, el modelo de datos de Hive y el lenguaje de manipulación y definición de datos de Hive.
Además, cubre características de extensibilidad en Hive, uniones y optimización de uniones, estadísticas en Hive, funciones de Hive, ajuste de Hive para optimización y seguridad en Hive, y concluye con una cobertura detallada de la integración de Hive con otros marcos.
Conclusión
Vale la pena señalar que Apache Hive se usa mejor para tareas tradicionales de almacenamiento de datos y no es adecuado para procesar transacciones en línea. Apache está diseñado para maximizar el rendimiento, la escalabilidad, la tolerancia a fallas y el bajo acoplamiento con sus formatos de entrada.
Las organizaciones que manejan y procesan grandes cantidades de datos se beneficiarán enormemente de las sólidas funciones que ofrece Apache Hive. Estas características son muy útiles para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos.
También puede explorar algunas diferencias importantes entre Apache Hive y Apache Impala.
