Apache Hive Explicado en 5 Minutos o Menos [ 5 Recursos de Aprendizaje]

Apache Hive es un sistema de almacén de datos distribuido y tolerante a fallos que permite realizar análisis a escala masiva.

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 de datos e informes. Esto, a su vez, apoya la inteligencia empresarial 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 construye sobre Apache Hadoop y, por 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 gestionar grandes conjuntos de datos, así como consultar y analizar los datos mediante Hive Query Language(HQL), similar a SQL.

Cómo funciona Apache Hive

Apache Hive proporciona una interfaz de alto nivel, similar a SQL, para consultar y gestionar grandes cantidades de datos almacenados en el Sistema de Archivos Distribuidos Hadoop(HDFS). Cuando un usuario ejecuta una consulta en Apache Hive, ésta se traduce en una serie de trabajos MapReduce ejecutados por el clúster Hadoop.

MapReduce es un modelo para procesar grandes cantidades de datos en paralelo a través de clusters distribuidos de ordenadores. Una vez completados los trabajos MapReduce, sus resultados se procesan y combinan para producir un único resultado final. El resultado final puede almacenarse en una tabla Hive o exportarse a HDFS para su posterior procesamiento o análisis.

Las consultas en Hive pueden ejecutarse más rápidamente utilizando particiones para dividir las tablas Hive en diferentes partes basadas en la información de la tabla. Estas particiones pueden dividirse aún más para permitir una consulta muy rápida de grandes conjuntos de datos. Este proceso se conoce como bucketing.

Apache Hive es imprescindible para las organizaciones que trabajan con big data. Esto se debe a que les permite gestionar fácilmente grandes conjuntos de datos, procesar los datos de forma muy rápida y realizar fácilmente análisis complejos de los datos. Esto da lugar a informes completos y detallados a partir de los datos disponibles que permiten tomar mejores decisiones.

Ventajas del uso de Apache Hive

Algunas de las ventajas de utilizar Apache Hive son las siguientes:

Facilidad de uso

Al permitir la consulta de datos mediante HQL, similar a SQL, el uso de Apache Hive resulta accesible tanto para programadores como para no programadores. Por lo tanto, se pueden realizar análisis de datos sobre grandes conjuntos de datos sin necesidad de aprender ningún lenguaje 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 realizar análisis de datos muy rápidos de grandes conjuntos de datos mediante el 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. Mediante el procesamiento por lotes, Apache Hive permite un procesamiento y un análisis de datos rápidos.

Fiable

Hive utiliza el sistema de archivos distribuidos Hadoop (HDFS) para el almacenamiento de datos. Al trabajar conjuntamente, los datos pueden replicarse cuando se están analizando. Esto crea un entorno tolerante a fallos en el que los datos no pueden perderse aunque los sistemas informáticos funcionen mal.

Esto permite que Apache Hive sea muy fiable y tolerante a fallos, lo que le hace destacar entre otros sistemas de almacén de datos.

Escalable

Apache Hive está diseñado de forma que pueda escalarse y manejar conjuntos de datos cada vez mayores con facilidad. Esto proporciona a los usuarios una solución de almacén de datos que escala en función de sus necesidades.

Rentable

En comparación con otras soluciones de almacén de datos, Apache Hive, que es de código abierto, es relativamente más barato de ejecutar y, por tanto, la mejor opción para las organizaciones interesadas en minimizar los costes de las operaciones siendo rentables.

Apache Hive es una solución de almacenamiento de datos robusta y fiable que no sólo 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)

Es compatible con la autenticación y la concurrencia multicliente y está diseñado para ofrecer una mejor compatibilidad con clientes de API abierta como Java Database Connectivity(JDBC) y Open Database Connectivity (ODBC).

#2. Servidor Hive Metastore(HMS)

HMS actúa como almacén central para los metadatos de las tablas Hive y las particiones de una base de datos relacional. Los metadatos almacenados en HMS se ponen a disposición de los clientes mediante la API del servicio metastore.

#3. Hive ACID

Hive garantiza que todas las transacciones que se realicen sean compatibles 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 Hive

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 «out-of-the-box» para la compactación de datos.

#5. Replicación en Hive

Hive dispone de un marco que soporta la replicación de metadatos Hive y cambios de datos entre clusters con el fin de crear copias de seguridad y recuperación de datos.

#6. Seguridad y observabilidad

Hive puede integrarse con Apache Ranger, un marco que permite supervisar y gestionar la seguridad de los datos, y con Apache Atlas, que permite a las empresas cumplir sus requisitos de conformidad. Hive también es compatible con la autenticación Kerberos, un protocolo de red que asegura la comunicación en una red. Los tres juntos hacen que Hive sea seguro y observable.

#7. LLAP de Hive

Hive dispone de Procesamiento Analítico de Baja Latencia (LLAP) que hace que Hive sea muy rápido al optimizar el almacenamiento de datos en caché y utilizar una infraestructura de consulta persistente.

#8. Optimización basada en costes

Hive utiliza un optimizador de consultas basado en costes y un marco de ejecución de consultas de Apache Calcite para optimizar sus consultas SQL. Apache Calcite se utiliza en la construcción de bases de datos y sistemas de gestión de datos.

Las características anteriores hacen de Apache Hive un excelente sistema de almacén de datos

Casos de uso de Apache Hive

Apache Hive es un almacén de datos versátil y una solución de 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 datos

Apache Hive admite el análisis de grandes conjuntos de datos mediante sentencias de tipo SQL. Esto permite a las organizaciones identificar patrones en los datos y extraer conclusiones significativas de los datos extraídos. Esto resulta útil en la elaboración de diseños. Algunos ejemplos de empresas que utilizan Apache Hive para el análisis y la consulta de datos son AirBnB, FINRA y Vanguard.

Procesamiento por lotes

Se trata de utilizar Apache Hive para procesar conjuntos de datos muy grandes mediante el procesamiento distribuido de datos en grupos. Esto tiene la ventaja de permitir un procesamiento rápido de grandes conjuntos de datos. Un ejemplo de empresa que utiliza Apache Hive con este fin es Guardian, una compañía de seguros y gestión de patrimonios.

Almacenamiento de datos

se trata de utilizar Apache hive para almacenar y gestionar conjuntos de datos muy grandes. Además, los datos almacenados se pueden analizar y se pueden generar informes a partir de ellos. Entre las empresas que utilizan Apache Hive como solución de almacén de datos se encuentran JPMorgan Chase y Target.

Marketing y análisis de clientes

las organizaciones pueden utilizar 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. Se trata de una aplicación para la que todas las empresas que manejan datos de clientes pueden utilizar Apache Hive.

Procesamiento ETL (Extraer, Transformar, Cargar)

Cuando se trabaja con muchos datos en un almacén de datos, es necesario realizar operaciones como la limpieza, extracción y transformación de datos antes de que los datos puedan cargarse y almacenarse en un sistema de almacén de datos.

De este modo, el procesamiento y el análisis de los datos serán rápidos, sencillos y sin errores. Apache Hive puede realizar todas estas operaciones antes de que los datos se carguen en un almacén de datos.

Estos son 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 grandes conjuntos de datos. Las organizaciones y las personas que trabajan con grandes conjuntos de datos pueden beneficiarse del uso de Apache hive. Para saber más sobre Apache Hive y cómo utilizarlo, tenga en cuenta los siguientes recursos:

#1. Hive To ADVANCE Hive (Uso en tiempo real)

Hive to AdvanceHive es un curso superventas en Udemy creado por J Garg, un consultor senior de big data con más de una década de experiencia trabajando con tecnologías Apache para el análisis de datos y formando a otros usuarios.

Se trata de un curso único en su género que lleva a los alumnos desde los conceptos básicos de Apache Hive hasta los conceptos avanzados y que también incluye una sección sobre casos de uso utilizados en las entrevistas de trabajo de Apache Hive. También proporciona conjuntos de datos y consultas Apache Hive que los alumnos pueden utilizar para practicar mientras aprenden.

Algunos de los conceptos de Apache Hive que se tratan son las funciones avanzadas en Hive, las técnicas de compresión en Hive, los ajustes de configuración de Hive, el trabajo con múltiples tablas en Hive y la carga de datos no estructurados en Hive.

El punto fuerte de este curso reside en la cobertura en profundidad de conceptos avanzados de Hive utilizados en proyectos del mundo real.

#2. Apache Hive para ingenieros de datos

Este es un curso Udemy práctico basado en proyectos que enseña a los alumnos a trabajar con Apache Hive desde un nivel principiante hasta un nivel avanzado trabajando en proyectos del mundo real.

El curso comienza con una visión general de Apache Hive y cubre por qué es una herramienta necesaria para los ingenieros de datos. A continuación, explora la arquitectura de Hive, su instalación y las configuraciones necesarias de Apache Hive. Después de sentar las bases, el curso procede a 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 las vistas, la partición, el bucketing, las uniones y las funciones y operadores incorporados.

Como colofón, el curso cubre las preguntas y respuestas más frecuentes de las entrevistas. Se trata de un curso excelente para conocer Apache Hive y cómo puede aplicarse en el mundo real.

#3. Apache Hive Basic to advance

Apache Hive Basic toAdvance es un curso de Anshul Jain, un ingeniero de datos senior con toneladas de experiencia trabajando con Apache Hive y otras herramientas de Big data.

Presenta los conceptos de Apache Hive de una forma fácil de entender y es adecuado para principiantes que quieran aprender los entresijos de Apache Hive.

El curso cubre las cláusulas HQL, las funciones de ventana, la vista materializada, las operaciones CRUD en Hive, el intercambio de particiones y la optimización del rendimiento para permitir una consulta rápida de los datos.

Este curso le proporcionará una experiencia práctica con Apache Hive, además de ayudarle a abordar las preguntas más comunes de las entrevistas con las que probablemente se encuentre al solicitar un empleo.

#4. Fundamentos de Apache Hive

Este libro es especialmente útil para analistas de datos, desarrolladores o cualquier persona interesada en aprender a utilizar Apache Hive.

El autor tiene más de una década de experiencia trabajando como profesional de big data diseñando e implementando arquitecturas de big data empresarial y analítica en varias industrias.

El libro cubre cómo crear y configurar un entorno Hive, describir eficazmente los datos utilizando el lenguaje de definición de Hive y unir y filtrar conjuntos de datos en Hive.

Además, cubre las transformaciones de datos utilizando la clasificación, ordenación y funciones de Hive, cómo agregar y muestrear datos, y cómo aumentar el rendimiento de las consultas Hive y mejorar la seguridad en Hive. Por último, cubre las personalizaciones en Apache hive, enseñando a los usuarios cómo ajustar Apache Hive para que sirva a sus necesidades de big data.

#5. Libro de cocina de Apache Hive

Apache Hive Cookbook, disponible en Kindle y en rústica, ofrece una visión práctica y fácil de seguir de Apache Hive, que le permitirá aprender y comprender Apache Hive y su integración con los marcos más populares en big data.

Este libro, dirigido 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 definición y manipulación de datos de Hive.

Además, cubre las características de extensibilidad en Hive, las uniones y la optimización de las uniones, las estadísticas en Hive, las funciones de Hive, el ajuste de Hive para su optimización y la seguridad en Hive, y concluye con una cobertura en profundidad de la integración de Hive con otros marcos de trabajo.

Conclusión

Cabe destacar que Apache Hive se utiliza 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 fallos y el acoplamiento flexible con sus formatos de entrada.

Las organizaciones que manejan y procesan grandes cantidades de datos pueden beneficiarse enormemente de las sólidas características que ofrece Apache Hive. Estas características son muy útiles para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos.