Apache Hive được giải thích trong 5 phút hoặc ít hơn [+5 Learning Resources]
Apache Hive là một hệ thống kho dữ liệu phân tán, có khả năng chịu lỗi, cho phép phân tích ở quy mô lớn.
Kho dữ liệu là một hệ thống quản lý dữ liệu lưu trữ một lượng lớn dữ liệu lịch sử được lấy từ nhiều nguồn khác nhau nhằm mục đích phân tích và báo cáo dữ liệu. Đổi lại, điều này hỗ trợ kinh doanh thông minh dẫn đến việc ra quyết định sáng suốt hơn.
Dữ liệu được sử dụng trong Apache Hive được lưu trữ trong Apache Hadoop, một khung lưu trữ dữ liệu nguồn mở để lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán. Apache Hive được xây dựng dựa trên Apache Hadoop và do đó lưu trữ và trích xuất dữ liệu từ Apache Hadoop. Tuy nhiên, các hệ thống lưu trữ dữ liệu khác, chẳng hạn như Apache HBase, cũng có thể được sử dụng.
Điều tốt nhất về Apache Hive là nó cho phép người dùng đọc, viết và quản lý các bộ dữ liệu lớn cũng như truy vấn và phân tích dữ liệu bằng Ngôn ngữ truy vấn Hive (HQL), tương tự như SQL.
Cách thức hoạt động của tổ ong Apache
Apache Hive cung cấp giao diện cấp cao, giống như SQL để truy vấn và quản lý lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS). Khi người dùng thực hiện một truy vấn trong Apache Hive, truy vấn đó sẽ được dịch thành một loạt các công việc MapReduce được thực thi bởi cụm Hadoop.
MapReduce là một mô hình để xử lý song song một lượng lớn dữ liệu trên các cụm máy tính phân tán. Khi các công việc MapReduce được hoàn thành, kết quả của chúng được xử lý và kết hợp để tạo ra một kết quả cuối cùng. Kết quả cuối cùng có thể được lưu trữ trong bảng Hive hoặc xuất sang HDFS để xử lý hoặc phân tích thêm.
Các truy vấn trong Hive có thể được thực thi nhanh hơn bằng cách sử dụng các phân vùng để chia các bảng Hive thành các phần khác nhau dựa trên thông tin của bảng. Các phân vùng này có thể được chia nhỏ hơn nữa để cho phép truy vấn rất nhanh các tập dữ liệu lớn. Quá trình này được gọi là xô.
Apache Hive là thứ bắt buộc phải có đối với các tổ chức làm việc với dữ liệu lớn. Điều này là do nó cho phép họ dễ dàng quản lý các tập dữ liệu lớn, xử lý dữ liệu một cách rất nhanh và dễ dàng thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp trên dữ liệu. Điều này dẫn đến các báo cáo toàn diện và chi tiết từ dữ liệu có sẵn cho phép đưa ra quyết định tốt hơn.
Lợi ích của việc sử dụng Apache Hive
Một số lợi ích của việc sử dụng Apache Hive bao gồm:
dễ sử dụng
Bằng cách cho phép truy vấn dữ liệu bằng HQL, tương tự như SQL, việc sử dụng Apache Hive trở nên dễ tiếp cận đối với cả lập trình viên và những người không phải lập trình viên. Do đó, việc phân tích dữ liệu có thể được thực hiện trên các tập dữ liệu lớn mà không cần học bất kỳ ngôn ngữ hoặc cú pháp mới nào. Đây là một đóng góp quan trọng cho việc áp dụng và sử dụng Apache Hive của các tổ chức.
Nhanh
Apache Hive cho phép phân tích dữ liệu rất nhanh đối với các tập dữ liệu lớn thông qua xử lý hàng loạt. Trong xử lý hàng loạt, các tập dữ liệu lớn được thu thập và xử lý theo nhóm. Các kết quả sau đó được kết hợp để tạo ra kết quả cuối cùng. Thông qua xử lý hàng loạt, Apache Hive cho phép xử lý nhanh và phân tích dữ liệu.
Đáng tin cậy
Hive sử dụng Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) để lưu trữ dữ liệu. Bằng cách làm việc cùng nhau, dữ liệu có thể được sao chép khi nó đang được phân tích. Điều này tạo ra một môi trường chịu lỗi, nơi dữ liệu không thể bị mất ngay cả khi hệ thống máy tính gặp sự cố.
Điều này cho phép Apache Hive trở nên rất đáng tin cậy và có khả năng chịu lỗi, giúp nó nổi bật giữa các hệ thống kho dữ liệu khác.
có thể mở rộng
Apache Hive được thiết kế theo cách cho phép nó mở rộng quy mô và xử lý các bộ dữ liệu ngày càng tăng một cách dễ dàng. Điều này cung cấp cho người dùng một giải pháp kho dữ liệu mở rộng theo nhu cầu của họ.
hiệu quả về chi phí
So với các giải pháp lưu trữ dữ liệu khác, Apache Hive, là mã nguồn mở, tương đối rẻ hơn để chạy và do đó, là lựa chọn tốt nhất cho các tổ chức quan tâm đến việc giảm thiểu chi phí hoạt động để có lợi nhuận.
Apache Hive là một giải pháp lưu trữ dữ liệu mạnh mẽ và đáng tin cậy, không chỉ thay đổi quy mô theo nhu cầu của người dùng mà còn cung cấp giải pháp lưu trữ dữ liệu nhanh chóng, tiết kiệm chi phí và dễ sử dụng.
Các tính năng của tổ ong Apache
Các tính năng chính trong tổ ong Apache bao gồm:
#1. Máy chủ tổ ong 2(HS2)
Nó hỗ trợ xác thực và đồng thời nhiều máy khách và được thiết kế để cung cấp hỗ trợ tốt hơn cho các máy khách API mở như Kết nối cơ sở dữ liệu Java (JDBC) và Kết nối cơ sở dữ liệu mở (ODBC).
#2. Máy chủ di động Hive (HMS)
HMS hoạt động như một kho lưu trữ trung tâm cho siêu dữ liệu của Bảng Hive và phân vùng cho cơ sở dữ liệu quan hệ. Siêu dữ liệu được lưu trữ trong HMS được cung cấp cho khách hàng sử dụng API dịch vụ siêu dữ liệu.
#3. tổ ong ACID
Hive đảm bảo rằng tất cả các giao dịch được thực hiện đều tuân thủ ACID. ACID đại diện cho bốn đặc điểm mong muốn của các giao dịch cơ sở dữ liệu. Điều này bao gồm tính nguyên tử, tính nhất quán, sự cô lập và độ bền.
#4. Nén dữ liệu Hive
nén dữ liệu là quá trình giảm kích thước dữ liệu được lưu trữ và truyền mà không ảnh hưởng đến chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu. Điều này được thực hiện bằng cách loại bỏ dư thừa và dữ liệu không liên quan hoặc sử dụng mã hóa đặc biệt mà không ảnh hưởng đến chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu được nén. Hive cung cấp hỗ trợ vượt trội cho việc nén dữ liệu.
#5. nhân bản tổ ong
Hive có một khung hỗ trợ sao chép siêu dữ liệu Hive và thay đổi dữ liệu giữa các cụm nhằm mục đích tạo bản sao lưu và phục hồi dữ liệu.
#6. An ninh và khả năng quan sát
Hive có thể được tích hợp với Apache Ranger, một khung cho phép giám sát và quản lý bảo mật dữ liệu, cũng như với Apache Atlas, cho phép doanh nghiệp đáp ứng các yêu cầu tuân thủ của họ. Hive cũng hỗ trợ xác thực Kerberos, một giao thức mạng giúp bảo mật thông tin liên lạc trong mạng. Cả ba cùng nhau làm cho Hive an toàn và có thể quan sát được.
#7. Tổ ong LLAP
Hive có Xử lý phân tích độ trễ thấp (LLAP) giúp Hive rất nhanh bằng cách tối ưu hóa bộ nhớ đệm dữ liệu và sử dụng cơ sở hạ tầng truy vấn liên tục.
#số 8. Tối ưu hóa dựa trên chi phí
Hive sử dụng trình tối ưu hóa truy vấn dựa trên chi phí và trình tạo khung thực thi truy vấn của Apache Calcite để tối ưu hóa các truy vấn SQL của nó. Apache Canxit được sử dụng trong việc xây dựng cơ sở dữ liệu và hệ thống quản lý dữ liệu.
Các tính năng trên làm cho Apache Hive trở thành một hệ thống kho dữ liệu tuyệt vời
Các trường hợp sử dụng cho tổ ong Apache
Apache Hive là một kho dữ liệu đa năng và giải pháp phân tích dữ liệu cho phép người dùng dễ dàng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu. Một số trường hợp sử dụng cho Apache Hive bao gồm:
Phân tích dữ liệu
Apache Hive hỗ trợ phân tích các tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các câu lệnh giống như SQL. Điều này cho phép các tổ chức xác định các mẫu trong dữ liệu và rút ra kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu được trích xuất. Điều này rất hữu ích trong việc thiết kế. Ví dụ về các công ty sử dụng Apache Hive để phân tích và truy vấn dữ liệu bao gồm AirBnB, FINRA và Vanguard.
Xử lý hàng loạt
Điều này liên quan đến việc sử dụng Apache Hive để xử lý các tập dữ liệu rất lớn thông qua xử lý dữ liệu phân tán theo nhóm. Điều này có lợi thế là cho phép xử lý nhanh các tập dữ liệu lớn. Một ví dụ về công ty sử dụng Apache Hive cho mục đích này là Guardian, một công ty quản lý tài sản và bảo hiểm.
Kho dữ liệu
điều này liên quan đến việc sử dụng tổ ong Apache để lưu trữ và quản lý các bộ dữ liệu rất lớn. Ngoài ra, dữ liệu được lưu trữ có thể được phân tích và các báo cáo được tạo từ. Các công ty sử dụng Apache Hive làm giải pháp kho dữ liệu bao gồm JPMorgan Chase và Target.
Tiếp thị và phân tích khách hàng
các tổ chức có thể sử dụng Apache Hive để phân tích dữ liệu khách hàng của họ, thực hiện phân khúc khách hàng và có thể hiểu khách hàng của họ tốt hơn, đồng thời điều chỉnh các nỗ lực tiếp thị của họ để phù hợp với sự hiểu biết của họ về khách hàng. Đây là một ứng dụng mà tất cả các công ty xử lý dữ liệu khách hàng đều có thể sử dụng Apache Hive.
Xử lý ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải)
Khi làm việc với nhiều dữ liệu trong kho dữ liệu, cần phải thực hiện các thao tác như làm sạch, trích xuất và chuyển đổi dữ liệu trước khi dữ liệu có thể được tải và lưu trữ trong hệ thống kho dữ liệu.
Bằng cách này, việc xử lý và phân tích dữ liệu sẽ nhanh chóng, dễ dàng và không có lỗi. Apache Hive có thể thực hiện tất cả các thao tác này trước khi dữ liệu được tải vào kho dữ liệu.
Ở trên tạo nên các trường hợp sử dụng chính cho Apache Hive
Tài nguyên học tập
Apache hive là một công cụ rất hữu ích để lưu trữ dữ liệu và phân tích dữ liệu của các tập dữ liệu lớn. Các tổ chức và cá nhân làm việc với các bộ dữ liệu lớn sẽ được hưởng lợi khi sử dụng Apache hive. Để tìm hiểu thêm về Apache Hive và cách sử dụng nó, hãy xem xét các tài nguyên sau:
#1. Hive To ADVANCE Hive (Sử dụng thời gian thực)
Hive to Advance Hive là khóa học bán chạy nhất trên Udemy được tạo bởi J Garg, một nhà tư vấn dữ liệu lớn cấp cao với hơn một thập kỷ kinh nghiệm làm việc với các công nghệ Apache để phân tích dữ liệu và đào tạo những người dùng khác.
Đây là khóa học có một không hai đưa người học từ kiến thức cơ bản về Apache Hive đến các khái niệm nâng cao, đồng thời bao gồm một phần về các trường hợp sử dụng được sử dụng trong các cuộc phỏng vấn Việc làm của Apache Hive. Nó cũng cung cấp các tập dữ liệu và truy vấn Apache Hive mà người học có thể sử dụng để thực hành trong khi học.
Một số khái niệm về Hive của Apache bao gồm các chức năng nâng cao trong Hive, kỹ thuật nén trong Hive, cài đặt cấu hình của Hive, làm việc với nhiều bảng trong Hive và tải dữ liệu phi cấu trúc trong Hive.
Điểm mạnh của khóa học này nằm ở khả năng bao phủ chuyên sâu các khái niệm Hive nâng cao được sử dụng trong các dự án trong thế giới thực.
#2. Apache Hive dành cho kỹ sư dữ liệu
Đây là Khóa học Udemy dựa trên dự án, thực hành, hướng dẫn người học cách làm việc với Apache Hive từ cấp độ mới bắt đầu đến cấp độ nâng cao bằng cách làm việc trên các dự án trong thế giới thực.
Khóa học bắt đầu với phần tổng quan về Apache Hive và giải thích lý do tại sao nó là một công cụ cần thiết cho các kỹ sư dữ liệu. Sau đó, nó khám phá kiến trúc Hive, cài đặt của nó và các cấu hình Apache Hive cần thiết. Sau khi đặt nền móng, khóa học sẽ tiếp tục đề cập đến các luồng truy vấn của tổ ong, các tính năng, giới hạn của tổ ong và mô hình dữ liệu được sử dụng trong tổ ong của Apache.
Nó cũng bao gồm kiểu dữ liệu, ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu và ngôn ngữ thao tác dữ liệu trong Hive. Các phần cuối cùng bao gồm các khái niệm Hive nâng cao như chế độ xem, phân vùng, tạo nhóm, liên kết cũng như các hàm và toán tử tích hợp.
Tóm lại, khóa học bao gồm các câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn thường gặp. Đây là một khóa học tuyệt vời để tìm hiểu về Apache Hive và cách nó có thể được áp dụng trong thế giới thực.
#3. Apache Hive Cơ bản để nâng cao
Apache Hive Cơ bản để nâng cao là khóa học của Anshul Jain, một kỹ sư dữ liệu cấp cao với nhiều kinh nghiệm làm việc với Apache Hive và các công cụ Dữ liệu lớn khác.
Phần này trình bày các khái niệm về Apache Hive theo cách dễ hiểu và phù hợp cho những người mới bắt đầu muốn tìm hiểu về Apache Hive.
Khóa học bao gồm các mệnh đề HQL, chức năng cửa sổ, chế độ xem cụ thể hóa, thao tác CRUD trong Hive, trao đổi phân vùng và tối ưu hóa hiệu suất để cho phép truy vấn dữ liệu nhanh.
Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn trải nghiệm thực tế với Apache Hive ngoài việc giúp giải quyết các câu hỏi phỏng vấn phổ biến mà bạn có thể gặp phải khi xin việc.
#4. Bản chất tổ ong Apache
Cuốn sách này đặc biệt hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà phát triển hoặc bất kỳ ai quan tâm đến việc học cách sử dụng Apache Hive.
Tác giả có hơn một thập kỷ kinh nghiệm làm việc với tư cách là một nhà thực hành dữ liệu lớn, thiết kế và triển khai kiến trúc và phân tích dữ liệu lớn của doanh nghiệp trong các ngành khác nhau.
Cuốn sách bao gồm cách tạo và thiết lập môi trường Hive, mô tả hiệu quả dữ liệu bằng ngôn ngữ định nghĩa của Hive, cũng như tham gia và lọc các tập dữ liệu trong Hive.
Ngoài ra, nó bao gồm các chuyển đổi dữ liệu bằng cách sử dụng chức năng sắp xếp, sắp xếp và sắp xếp Hive, cách tổng hợp và lấy mẫu dữ liệu cũng như cách tăng hiệu suất của các truy vấn Hive và tăng cường bảo mật trong Hive. Cuối cùng, nó bao gồm các tùy chỉnh trong tổ ong Apache, hướng dẫn người dùng cách điều chỉnh Apache Hive để phục vụ nhu cầu dữ liệu lớn của họ.
#5. Sách dạy nấu ăn tổ ong Apache
Apache Hive Cookbook, có sẵn trên Kindle và bìa mềm, cung cấp hướng dẫn thực hành, dễ theo dõi về Apache Hive, cho phép bạn tìm hiểu và hiểu về Apache Hive cũng như khả năng tích hợp của nó với các khung phổ biến trong dữ liệu lớn.
Cuốn sách này, dành cho những độc giả đã có kiến thức trước về SQL, trình bày cách định cấu hình Apache Hive với Hadoop, các dịch vụ trong Hive, mô hình dữ liệu Hive và ngôn ngữ thao tác và định nghĩa dữ liệu Hive.
Ngoài ra, nó bao gồm các tính năng mở rộng trong Hive, tham gia và tối ưu hóa tham gia, thống kê trong Hive, các chức năng của Hive, điều chỉnh Hive để tối ưu hóa và bảo mật trong Hive, đồng thời kết thúc với phạm vi bao quát chuyên sâu về tích hợp Hive với các khung khác.
Phần kết luận
Điều đáng chú ý là Apache Hive được sử dụng tốt nhất cho các tác vụ lưu trữ dữ liệu truyền thống và không phù hợp để xử lý các giao dịch trực tuyến. Apache được thiết kế để tối đa hóa hiệu suất, khả năng mở rộng, khả năng chịu lỗi và khớp nối lỏng lẻo với các định dạng đầu vào của nó.
Các tổ chức xử lý và xử lý lượng lớn dữ liệu sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ các tính năng mạnh mẽ do Apache Hive cung cấp. Các tính năng này rất hữu ích trong việc lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu lớn.
Bạn cũng có thể khám phá một số điểm khác biệt chính giữa Apache Hive và Apache Impala.
