Apache Hive expliqué en 5 minutes ou moins [ 5 Ressources d’apprentissage]

Apache Hive est un système d’entrepôt de données distribué et tolérant aux pannes qui permet de réaliser des analyses à grande échelle.

Un entrepôt de données est un système de gestion des données qui stocke de grandes quantités de données historiques provenant de diverses sources à des fins d’analyse des données et de création de rapports. Cela permet de soutenir l’intelligence économique et de prendre des décisions plus éclairées.

Les données utilisées dans Apache Hive sont stockées dans Apache Hadoop, un cadre de stockage de données open-source pour le stockage et le traitement de données distribuées. Apache Hive est construit au-dessus d’Apache Hadoop et stocke et extrait donc les données d’Apache Hadoop. Cependant, d’autres systèmes de stockage de données, comme Apache HBase, peuvent également être utilisés.

L’avantage d’Apache Hive est qu’il permet aux utilisateurs de lire, d’écrire et de gérer de grands ensembles de données, ainsi que d’interroger et d’analyser les données à l’aide du langage Hive Query Language (HQL), similaire au langage SQL.

Fonctionnement d’Apache Hive

Apache Hive fournit une interface de haut niveau, semblable à SQL, pour interroger et gérer de grandes quantités de données stockées dans le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS). Lorsqu’un utilisateur exécute une requête dans Apache Hive, celle-ci est traduite en une série de travaux MapReduce exécutés par le cluster Hadoop.

MapReduce est un modèle de traitement de grandes quantités de données en parallèle sur des grappes d’ordinateurs distribués. Une fois les tâches MapReduce terminées, leurs résultats sont traités et combinés pour produire un seul résultat final. Le résultat final peut être stocké dans une table Hive ou exporté vers HDFS en vue d’un traitement ou d’une analyse ultérieurs.

Les requêtes dans Hive peuvent être exécutées plus rapidement en utilisant des partitions pour diviser les tables Hive en différentes parties basées sur les informations de la table. Ces partitions peuvent être décomposées encore davantage pour permettre une interrogation très rapide des grands ensembles de données. Ce processus est connu sous le nom de “bucketing”.

Apache Hive est un outil indispensable pour les organisations qui travaillent avec des données volumineuses. En effet, il leur permet de gérer facilement de grands ensembles de données, de traiter les données de manière très rapide et d’effectuer facilement des analyses complexes sur les données. Il en résulte des rapports complets et détaillés à partir des données disponibles, ce qui permet de prendre de meilleures décisions.

Avantages de l’utilisation d’Apache Hive

Voici quelques-uns des avantages de l’utilisation d’Apache Hive :

Facilité d’utilisation

En permettant l’interrogation des données à l’aide de HQL, similaire à SQL, l’utilisation d’Apache Hive devient accessible aux programmeurs comme aux non-programmeurs. Il est donc possible d’analyser de grands ensembles de données sans avoir à apprendre un nouveau langage ou une nouvelle syntaxe. C’est l’un des facteurs clés de l’adoption et de l’utilisation d’Apache Hive par les entreprises.

Rapidité

Apache Hive permet une analyse très rapide de grands ensembles de données grâce au traitement par lots. Dans le traitement par lots, les grands ensembles de données sont collectés et traités par groupes. Les résultats sont ensuite combinés pour produire les résultats finaux. Grâce au traitement par lots, Apache Hive permet un traitement et une analyse rapides des données.

Fiabilité

Hive utilise le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) pour le stockage des données. En travaillant ensemble, les données peuvent être répliquées lorsqu’elles sont analysées. Cela crée un environnement tolérant aux pannes dans lequel les données ne peuvent pas être perdues, même en cas de dysfonctionnement des systèmes informatiques.

Apache Hive est donc très fiable et tolérant aux pannes, ce qui le distingue des autres systèmes d’entrepôt de données.

Évolutif

Apache Hive est conçu de manière à pouvoir évoluer et gérer facilement des ensembles de données de plus en plus volumineux. Les utilisateurs disposent ainsi d’une solution d’entrepôt de données qui évolue en fonction de leurs besoins.

Rentabilité

Comparé à d’autres solutions d’entreposage de données, Apache Hive, qui est open source, est relativement moins coûteux à exploiter et constitue donc la meilleure option pour les organisations soucieuses de minimiser les coûts de leurs opérations tout en restant rentables.

Apache Hive est une solution d’entreposage de données robuste et fiable qui non seulement évolue en fonction des besoins de l’utilisateur, mais fournit également une solution d’entreposage de données rapide, rentable et facile à utiliser.

Caractéristiques d’Apache Hive

Les principales caractéristiques d’Apache Hive sont les suivantes

#1. Hive Server 2 (HS2)

Il prend en charge l’authentification et la concurrence multi-clients et est conçu pour offrir une meilleure prise en charge des clients API ouverts tels que Java Database Connectivity (JDBC) et Open Database Connectivity (ODBC).

#2. Serveur Hive Metastore (HMS)

HMS agit comme un magasin central pour les métadonnées des tables Hive et des partitions pour une base de données relationnelle. Les métadonnées stockées dans le HMS sont mises à la disposition des clients à l’aide de l’API du service de métastore.

#3. Hive ACID

Hive s’assure que toutes les transactions effectuées sont conformes à la norme ACID. ACID représente les quatre caractéristiques souhaitables des transactions de base de données. Il s’agit de l’atomicité, de la cohérence, de l’isolation et de la durabilité.

#4. Compaction des données Hive

le compactage des données est le processus de réduction de la taille des données stockées et transmises sans compromettre la qualité et l’intégrité des données. Cela se fait en supprimant la redondance et les données non pertinentes ou en utilisant un encodage spécial sans compromettre la qualité et l’intégrité des données compactées. Hive offre un support prêt à l’emploi pour le compactage des données.

#5. Réplication Hive

Hive dispose d’un cadre qui prend en charge la réplication des métadonnées Hive et des changements de données entre les clusters dans le but de créer des sauvegardes et de récupérer les données.

#6. Sécurité et observabilité

Hive peut être intégré à Apache Ranger, un cadre qui permet de surveiller et de gérer la sécurité des données, et à Apache Atlas, qui permet aux entreprises de répondre à leurs exigences en matière de conformité. Hive prend également en charge l’authentification Kerberos, un protocole réseau qui sécurise la communication dans un réseau. Ces trois éléments réunis rendent Hive sûr et observable.

#7. Hive LLAP

Hive dispose d’un traitement analytique à faible latence (LLAP) qui rend Hive très rapide en optimisant la mise en cache des données et en utilisant une infrastructure de requête persistante.

#8. Optimisation basée sur les coûts

Hive utilise un optimiseur de requêtes basé sur les coûts et un cadre d’exécution de requêtes d’Apache Calcite pour optimiser ses requêtes SQL. Apache Calcite est utilisé dans la construction de bases de données et de systèmes de gestion de données.

Les caractéristiques ci-dessus font d’Apache Hive un excellent système d’entrepôt de données

Cas d’utilisation d’Apache Hive

Apache Hive est un entrepôt de données polyvalent et une solution d’analyse de données qui permet aux utilisateurs de traiter et d’analyser facilement de grandes quantités de données. Voici quelques-uns des cas d’utilisation d’Apache Hive :

Analyse de données

Apache Hive prend en charge l’analyse de grands ensembles de données à l’aide d’instructions de type SQL. Cela permet aux organisations d’identifier des modèles dans les données et de tirer des conclusions significatives à partir des données extraites. Cela s’avère utile pour la conception de projets. Parmi les entreprises qui utilisent Apache Hive pour l’analyse et l’interrogation des données, citons AirBnB, FINRA et Vanguard.

Traitement par lots

Il s’agit d’utiliser Apache Hive pour traiter de très grands ensembles de données par le biais d’un traitement de données distribué en groupes. Cette méthode présente l’avantage de permettre un traitement rapide des grands ensembles de données. Guardian, une société d’assurance et de gestion de patrimoine, utilise Apache Hive à cette fin.

Entreposage de données

il s’agit d’utiliser Apache Hive pour stocker et gérer de très grands ensembles de données. En outre, les données stockées peuvent être analysées et des rapports peuvent être générés à partir de ces données. Parmi les entreprises qui utilisent Apache Hive comme solution d’entrepôt de données, citons JPMorgan Chase et Target.

Marketing et analyse de la clientèle

les organisations peuvent utiliser Apache Hive pour analyser leurs données clients, effectuer une segmentation de la clientèle et être en mesure de mieux comprendre leurs clients, et d’adapter leurs efforts de marketing en fonction de leur compréhension de leurs clients. Il s’agit d’une application pour laquelle toutes les entreprises qui traitent des données clients peuvent utiliser Apache Hive.

Traitement ETL (Extract, Transform, Load)

Lorsque l’on travaille avec un grand nombre de données dans un entrepôt de données, il est nécessaire d’effectuer des opérations telles que le nettoyage, l’extraction et la transformation des données avant qu’elles puissent être chargées et stockées dans un système d’entrepôt de données.

De cette manière, le traitement et l’analyse des données seront rapides, faciles et exempts d’erreurs. Apache Hive peut effectuer toutes ces opérations avant que les données ne soient chargées dans un entrepôt de données.

Ce qui précède constitue les principaux cas d’utilisation d’Apache Hive

Ressources pédagogiques

Apache Hive est un outil très utile pour l’entreposage de données et l’analyse de grands ensembles de données. Les organisations et les personnes qui travaillent avec de grands ensembles de données ont tout à gagner à utiliser Apache Hive. Pour en savoir plus sur Apache Hive et son utilisation, consultez les ressources suivantes :

#1. Hive To ADVANCE Hive (Utilisation en temps réel)

Hive to AdvanceHive est un cours à succès sur Udemy créé par J Garg, un consultant senior en big data avec plus d’une décennie d’expérience dans l’utilisation des technologies Apache pour l’analyse de données et la formation d’autres utilisateurs.

Il s’agit d’un cours unique en son genre qui emmène les apprenants des bases d’Apache Hive aux concepts avancés et qui comprend également une section sur les cas d’utilisation utilisés dans les entretiens d’embauche d’Apache Hive. Il fournit également des ensembles de données et des requêtes Apache Hive que les apprenants peuvent utiliser pour s’entraîner tout en apprenant.

Parmi les concepts Apache Hive abordés, citons les fonctions avancées dans Hive, les techniques de compression dans Hive, les paramètres de configuration de Hive, le travail avec des tables multiples dans Hive et le chargement de données non structurées dans Hive.

La force de ce cours réside dans la couverture en profondeur des concepts Hive avancés utilisés dans des projets du monde réel.

#2. Apache Hive pour les ingénieurs de données

Il s’agit d’un cours Udemy pratique, basé sur des projets, qui enseigne aux apprenants comment travailler avec Apache Hive d’un niveau débutant à un niveau avancé en travaillant sur des projets du monde réel.

Le cours commence par une vue d’ensemble d’Apache Hive et explique pourquoi c’est un outil nécessaire pour les ingénieurs de données. Il explore ensuite l’architecture Hive, son installation et les configurations Apache Hive nécessaires. Après avoir posé les bases, le cours aborde les flux de requêtes Hive, les fonctionnalités de Hive, les limitations et le modèle de données utilisé dans Apache Hive.

Il couvre également les types de données, le langage de définition des données et le langage de manipulation des données dans Hive. Les dernières sections couvrent les concepts avancés de Hive tels que les vues, le partitionnement, les seaux, les jointures et les fonctions et opérateurs intégrés.

Pour couronner le tout, le cours couvre les questions d’entretien les plus fréquemment posées et leurs réponses. Il s’agit d’un excellent cours pour apprendre à connaître Apache Hive et la façon dont il peut être appliqué dans le monde réel.

#3. Apache Hive Basic to advance

Apache HiveBasic to Advance est un cours dispensé par Anshul Jain, un ingénieur en données senior qui possède une grande expérience de travail avec Apache Hive et d’autres outils Big Data.

Il présente les concepts d’Apache Hive d’une manière facile à comprendre et convient aux débutants qui souhaitent apprendre les ficelles d’Apache Hive.

Le cours couvre les clauses HQL, les fonctions de fenêtre, les vues matérialisées, les opérations CRUD dans Hive, l’échange de partitions et l’optimisation des performances pour permettre une interrogation rapide des données.

Ce cours vous permettra d’acquérir une expérience pratique d’Apache Hive et vous aidera à répondre aux questions d’entretien les plus courantes que vous êtes susceptible de rencontrer lorsque vous postulez à un emploi.

#4. Apache Hive Essentials

Ce livre est particulièrement utile pour les analystes de données, les développeurs ou toute personne souhaitant apprendre à utiliser Apache Hive.

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L’auteur a plus d’une décennie d’expérience en tant que praticien des big data, concevant et mettant en œuvre des architectures et des analyses de big data d’entreprise dans divers secteurs d’activité.

Le livre explique comment créer et configurer un environnement Hive, décrire efficacement les données à l’aide du langage de définition de Hive, et joindre et filtrer les ensembles de données dans Hive.

En outre, il couvre les transformations de données en utilisant le tri, l’ordonnancement et les fonctions de Hive, la façon d’agréger et d’échantillonner les données, et la façon d’augmenter les performances des requêtes Hive et d’améliorer la sécurité dans Hive. Enfin, il couvre les personnalisations dans Apache Hive, en enseignant aux utilisateurs comment adapter Apache Hive pour répondre à leurs besoins en matière de big data.

#5. Apache Hive Cookbook

Apache Hive Cookbook, disponible en Kindle et en livre de poche, propose une approche pratique et facile à suivre d’Apache Hive, vous permettant d’apprendre et de comprendre Apache Hive et son intégration avec des cadres populaires dans le domaine des big data.

Ce livre, destiné aux lecteurs ayant des connaissances préalables en SQL, couvre la configuration d’Apache Hive avec Hadoop, les services dans Hive, le modèle de données Hive et le langage de définition et de manipulation des données Hive.

En outre, il couvre les caractéristiques d’extensibilité de Hive, les jointures et leur optimisation, les statistiques de Hive, les fonctions de Hive, l’optimisation de Hive et la sécurité de Hive, et conclut par une couverture approfondie de l’intégration de Hive avec d’autres frameworks.

Conclusion

Il convient de noter qu’Apache Hive est mieux adapté aux tâches traditionnelles d’entreposage de données et ne convient pas au traitement des transactions en ligne. Apache est conçu pour maximiser les performances, l’évolutivité, la tolérance aux pannes et le couplage lâche avec ses formats d’entrée.

Les organisations qui manipulent et traitent de grandes quantités de données ont tout à gagner des fonctionnalités robustes offertes par Apache Hive. Ces fonctionnalités sont très utiles pour le stockage et l’analyse de grands ensembles de données.