Apache Hive erklärt in 5 Minuten oder weniger [ 5 Lernressourcen]

Apache Hive ist ein verteiltes, fehlertolerantes Data Warehouse-System, das Analysen in großem Maßstab 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, was zu einer fundierteren Entscheidungsfindung führt.

Die in Apache Hive verwendeten Daten werden in Apache Hadoop gespeichert, einem Open-Source-Datenspeicher-Framework für verteilte Datenspeicherung und -verarbeitung. Apache Hive baut auf Apache Hadoop auf und speichert und extrahiert daher Daten aus Apache Hadoop. Es können jedoch auch andere Datenspeichersysteme, wie Apache HBase, verwendet werden.

Das Beste an Apache Hive ist, dass es Benutzern das Lesen, Schreiben und Verwalten großer Datensätze sowie das Abfragen und Analysieren der Daten mit der Hive Query Language (HQL), ähnlich wie SQL, ermöglicht.

Wie Apache Hive funktioniert

Apache Hive bietet eine SQL-ähnliche Schnittstelle auf hoher Ebene für die Abfrage und Verwaltung 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 für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen auf verteilten Computerclustern. Sobald die MapReduce-Aufträge abgeschlossen sind, werden ihre Ergebnisse verarbeitet und kombiniert, um ein einziges Endergebnis zu erhalten. Das Endergebnis kann in einer Hive-Tabelle gespeichert oder zur weiteren Verarbeitung oder Analyse in HDFS exportiert werden.

Abfragen in Hive können schneller ausgeführt werden, wenn Sie Hive-Tabellen anhand der Tabelleninformationen in verschiedene Teile unterteilen. Diese Partitionen können noch weiter unterteilt werden, um eine sehr schnelle Abfrage großer Datensätze zu ermöglichen. Dieser Vorgang wird als Bucketing bezeichnet.

Apache Hive ist ein Muss für Unternehmen, die mit Big Data arbeiten. Denn es ermöglicht ihnen die einfache Verwaltung großer Datensätze, die sehr schnelle Verarbeitung der Daten und die einfache Durchführung komplexer Datenanalysen. Dies führt zu umfassenden und detaillierten Berichten aus den verfügbaren Daten, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen.

Vorteile der Verwendung von Apache Hive

Zu den Vorteilen der Verwendung von Apache Hive gehören folgende

Einfach zu verwenden

Durch die Möglichkeit, Daten mit HQL abzufragen, ähnlich wie mit SQL, wird Apache Hive für Programmierer und Nicht-Programmierer gleichermaßen zugänglich. Daher können Sie große Datenmengen analysieren, ohne eine neue Sprache oder Syntax lernen zu müssen. Dies hat entscheidend dazu beigetragen, dass Apache Hive von Unternehmen angenommen und genutzt wird.

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 erhalten. Durch die Stapelverarbeitung ermöglicht Apache Hive eine schnelle Verarbeitung und Datenanalyse.

Zuverlässig

Hive verwendet das Hadoop Distributed File System(HDFS) zur Datenspeicherung. Durch die Zusammenarbeit können die Daten bei der Analyse repliziert werden. So entsteht eine fehlertolerante Umgebung, in der Daten auch bei Fehlfunktionen von Computersystemen nicht verloren gehen können.

Dadurch ist Apache Hive sehr zuverlässig und fehlertolerant, was es von anderen Data Warehouse-Systemen abhebt.

Skalierbar

Apache Hive ist so konzipiert, dass es skalierbar ist und wachsende Datenmengen problemlos verarbeiten kann. So erhalten Benutzer eine Data-Warehouse-Lösung, die sich an ihre Bedürfnisse anpassen lässt.

Kostengünstig

Im Vergleich zu anderen Data Warehousing-Lösungen ist Apache Hive, das Open Source ist, relativ kostengünstig zu betreiben und daher die beste Option für Unternehmen, die darauf bedacht sind, die Kosten für einen rentablen Betrieb zu minimieren.

Apache Hive ist eine robuste und zuverlässige Data-Warehousing-Lösung, die sich nicht nur nach den Bedürfnissen des Benutzers skalieren lässt, sondern auch eine schnelle, kostengünstige und benutzerfreundliche Data-Warehousing-Lösung darstellt.

Apache Hive Merkmale

Zu den wichtigsten Funktionen von Apache Hive gehören:

#1. Hive Server 2(HS2)

Er unterstützt Authentifizierung und Multimandanten-Gleichzeitigkeit 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 im HMS gespeicherten Metadaten werden den Clients über die Metastore Service API zur Verfügung gestellt.

#3. Hive ACID

Hive stellt sicher, dass alle durchgeführten Transaktionen ACID-konform sind. ACID steht für die vier wünschenswerten Eigenschaften von Datenbanktransaktionen. Dazu gehören Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit.

#4. Hive Datenverdichtung

bei der Datenverdichtung wird die Größe der gespeicherten und übertragenen Daten reduziert, ohne die Qualität und Integrität der Daten zu beeinträchtigen. Dies geschieht durch das Entfernen von Redundanzen und irrelevanten Daten oder durch eine spezielle Kodierung, ohne die Qualität und Integrität der zu verdichtenden Daten zu beeinträchtigen. Hive bietet eine 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 Zweck der Erstellung von Backups und der Datenwiederherstellung unterstützt.

#6. Sicherheit und Beobachtbarkeit

Hive kann mit Apache Ranger integriert werden, einem Framework, das die Überwachung und Verwaltung der Datensicherheit ermöglicht, sowie 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. Alle drei zusammen machen Hive sicher und überwachbar.

#7. Hive LLAP

Hive verfügt über Low Latency Analytical Processing (LLAP), das Hive durch die Optimierung des Daten-Caching und die Verwendung einer persistenten Abfrageinfrastruktur sehr schnell macht.

#8. Kostenbasierte Optimierung

Hive verwendet einen kostenbasierten Query Optimizer und Query Execution Framer von Apache Calcite zur Optimierung seiner SQL-Abfragen. 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 problemlos 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 Unternehmen Muster in den Daten erkennen und sinnvolle Schlussfolgerungen aus den extrahierten Daten ziehen. Dies ist bei der Erstellung von Entwürfen nützlich. Beispiele für Unternehmen, die Apache Hive für die Datenanalyse und -abfrage verwenden, sind AirBnB, FINRA und Vanguard.

Stapelverarbeitung

Hierbei wird Apache Hive verwendet, um sehr große Datensätze durch verteilte Datenverarbeitung in Gruppen zu verarbeiten. Dies hat den Vorteil, dass es eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. Ein Beispiel für ein Unternehmen, das Apache Hive zu diesem Zweck verwendet, ist Guardian, ein Versicherungs- und Vermögensverwaltungsunternehmen.

Data Warehousing

hierbei wird Apache Hive zur Speicherung und Verwaltung sehr großer Datenmengen verwendet. Darüber hinaus können die gespeicherten Daten analysiert und Berichte daraus erstellt werden. Zu den Unternehmen, die Apache Hive als Data Warehouse-Lösung einsetzen, gehören JPMorgan Chase und Target.

Marketing und Kundenanalyse

unternehmen können Apache Hive nutzen, um ihre Kundendaten zu analysieren, eine Kundensegmentierung vorzunehmen, ihre Kunden besser zu verstehen und ihre Marketingmaßnahmen auf ihr Verständnis der Kunden abzustimmen. Dies ist eine Anwendung, für die alle Unternehmen, die mit Kundendaten arbeiten, Apache Hive verwenden können.

ETL-Verarbeitung (Extrahieren, Transformieren, Laden)

Bei der Arbeit mit großen Datenmengen in einem Data Warehouse ist es notwendig, Operationen wie Datenbereinigung, -extraktion und -transformation durchzuführen, bevor die Daten in ein Data Warehouse-System geladen und gespeichert werden können.

Auf diese Weise wird die Datenverarbeitung und -analyse schnell, einfach und fehlerfrei sein. Apache Hive kann alle diese Operationen durchführen, bevor die Daten in ein Data Warehouse geladen werden.

Dies sind die wichtigsten Anwendungsfälle für Apache Hive

Ressourcen zum Lernen

Apache Hive ist ein sehr nützliches Tool für das Data Warehousing und die Datenanalyse großer Datenmengen. Unternehmen und Einzelpersonen, die mit großen Datenbeständen arbeiten, profitieren von der Verwendung von Apache Hive. Wenn Sie mehr über Apache Hive und seine Verwendung erfahren möchten, sollten Sie sich die folgenden Ressourcen ansehen:

#1. Hive To ADVANCE Hive (Echtzeit-Nutzung)

Hive to Advance Hive ist ein meistverkaufter Kurs auf Udemy, der von J Garg erstellt wurde, einem leitenden Big Data-Berater mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung in der Arbeit mit Apache-Technologien für die Datenanalyse und der Schulung anderer Benutzer.

Dies ist ein einzigartiger Kurs, der die Teilnehmer von den Grundlagen von Apache Hive zu fortgeschrittenen Konzepten führt und auch einen Abschnitt über Anwendungsfälle enthält, die in Apache Hive Bewerbungsgesprächen verwendet werden. Außerdem werden Datensätze und Apache Hive-Abfragen bereitgestellt, die die Lernenden zum Üben verwenden können.

Zu den behandelten Apache Hive-Konzepten gehören fortgeschrittene Funktionen in Hive, Komprimierungstechniken in Hive, Konfigurationseinstellungen von Hive, die Arbeit 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 eingesetzt werden.

#2. Apache Hive für Dateningenieure

Dies ist ein praktischer, projektbasierter Udemy-Kurs, in dem die Teilnehmer anhand von realen Projekten lernen, wie man mit Apache Hive vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau arbeitet.

Der Kurs beginnt mit einem Überblick über Apache Hive und erklärt, warum es ein notwendiges Werkzeug für Dateningenieure ist. Anschließend werden die Hive-Architektur, die Installation und die erforderlichen Apache Hive-Konfigurationen behandelt. Nachdem die Grundlagen gelegt wurden, befasst sich der Kurs mit Hive-Abfrageabläufen, Hive-Funktionen, Einschränkungen und dem in Apache Hive verwendeten Datenmodell.

Außerdem werden Datentypen, die Datendefinitionssprache und die Datenmanipulationssprache in Hive behandelt. Die letzten Abschnitte befassen sich mit fortgeschrittenen Hive-Konzepten wie Views, Partitionierung, Bucketing, Joins und integrierten Funktionen und Operatoren.

Abgerundet wird der Kurs durch häufig gestellte Interviewfragen und -antworten. Dies ist ein hervorragender Kurs, um Apache Hive kennenzulernen und zu erfahren, wie es in der realen Welt angewendet werden kann.

#3. Apache Hive Basic to Advance

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.

Er stellt die Konzepte von Apache Hive auf leicht verständliche Weise vor und ist für Anfänger geeignet, die Apache Hive kennenlernen möchten.

Der Kurs behandelt HQL-Klauseln, Window-Funktionen, Materialized View, CRUD-Operationen in Hive, den Austausch von Partitionen und die Leistungsoptimierung für eine schnelle Datenabfrage.

Dieser Kurs vermittelt Ihnen praktische Erfahrungen mit Apache Hive und hilft Ihnen dabei, häufige Fragen zu beantworten, die Ihnen bei einem Vorstellungsgespräch gestellt werden können, wenn Sie sich um eine Stelle bewerben.

#4. Apache Hive Grundlagen

Dieses Buch ist besonders nützlich für Datenanalysten, Entwickler und alle, die den Umgang mit Apache Hive lernen möchten.

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Der Autor verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung als Big-Data-Experte, der Big-Data-Architekturen und -Analysen für Unternehmen in verschiedenen Branchen entwickelt und implementiert.

Das Buch behandelt das Erstellen und Einrichten einer Hive-Umgebung, die effektive Beschreibung von Daten mit der Hive-Definitionssprache sowie das Zusammenführen und Filtern von Datensätzen in Hive.

Darüber hinaus werden Datentransformationen mithilfe von Hive-Sortierung, -Ordnung und -Funktionen behandelt, wie man Daten aggregiert und Stichproben bildet und wie man die Leistung von Hive-Abfragen steigert und die Sicherheit in Hive verbessert. Schließlich werden Anpassungen in Apache Hive behandelt, so dass die Benutzer lernen, wie sie Apache Hive für ihre Big Data-Anforderungen optimieren können.

#5. Apache Hive Kochbuch

Das Apache Hive Cookbook, das als Kindle und Taschenbuch erhältlich ist, bietet eine leicht verständliche, praxisnahe Einführung in Apache Hive, die es Ihnen ermöglicht, Apache Hive und seine Integration in beliebte Big-Data-Frameworks zu erlernen und zu verstehen.

Dieses Buch, das sich an Leser mit SQL-Vorkenntnissen richtet, behandelt die Konfiguration von Apache Hive mit Hadoop, Dienste in Hive, das Hive-Datenmodell und die Hive-Sprache zur Datendefinition und -manipulation.

Darüber hinaus werden Erweiterungsfunktionen in Hive, Joins und Join-Optimierung, Statistiken in Hive, Hive-Funktionen, Hive-Tuning zur Optimierung und Sicherheit in Hive behandelt. Das Buch schließt mit einer ausführlichen Darstellung der Integration von Hive mit anderen Frameworks.

Schlussfolgerung

Es ist erwähnenswert, dass Apache Hive am besten für traditionelle Data Warehousing-Aufgaben geeignet ist und nicht für die Verarbeitung von Online-Transaktionen. Apache wurde entwickelt, um Leistung, Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und eine lose Kopplung mit seinen Eingabeformaten zu maximieren.

Unternehmen, die große Datenmengen bearbeiten und verarbeiten, profitieren enorm von den robusten Funktionen von Apache Hive. Diese Funktionen sind beim Speichern und Analysieren großer Datenmengen sehr nützlich.