Apache Hive predstavlja distribuirani sistem za skladištenje podataka, otporan na greške, koji omogućava analizu velikih količina informacija.
Skladište podataka je sistem koji upravlja i čuva obimne količine istorijskih podataka, preuzetih iz različitih izvora, sa ciljem njihove analize i izveštavanja. Ovakav pristup podržava poslovnu inteligenciju, što doprinosi informisanijem donošenju odluka unutar organizacije.
Podaci koji se koriste u Apache Hive-u pohranjuju se unutar Apache Hadoop-a, open-source okvira za distribuirano skladištenje i obradu podataka. Apache Hive je izgrađen na vrhu Apache Hadoop-a, koristeći ga za skladištenje i izvlačenje podataka. Pored Hadoop-a, mogu se koristiti i drugi sistemi za skladištenje, kao što je Apache HBase.
Ključna prednost Apache Hive-a je u tome što korisnicima omogućava da čitaju, pišu, i upravljaju velikim setovima podataka. Takođe, omogućava pretraživanje i analizu podataka korišćenjem Hive Query Language (HQL), jezika sličnog SQL-u.
Kako funkcioniše Apache Hive?
Apache Hive pruža interfejs visokog nivoa, sličan SQL-u, za ispitivanje i upravljanje obimnim podacima koji su sačuvani u Hadoop Distributed File System (HDFS). Kada korisnik pokrene upit u Apache Hive-u, taj upit se transformiše u seriju MapReduce poslova, koje izvršava Hadoop klaster.
MapReduce je model za paralelnu obradu velikih količina podataka unutar distribuiranih računarskih klastera. Nakon što se MapReduce poslovi završe, njihovi rezultati se obrađuju i spajaju kako bi se dobio jedinstveni konačni rezultat. Taj rezultat se može sačuvati u Hive tabeli ili izvesti u HDFS za dalju obradu ili analizu.
Upiti u Hive-u se mogu izvoditi brže korišćenjem particija, koje dele Hive tabele na različite delove na osnovu informacija iz tabele. Te particije se mogu dodatno podeliti radi još bržeg pretraživanja obimnih setova podataka, što je poznato kao bucketing.
Apache Hive je neophodan alat za organizacije koje se bave velikim podacima. Omogućava im da lako upravljaju obimnim skupovima podataka, brzo ih obrađuju, i jednostavno sprovode složene analize. Ovo rezultira detaljnim i sveobuhvatnim izveštajima, koji omogućavaju bolje poslovno odlučivanje.
Prednosti korišćenja Apache Hive-a
Neke od ključnih prednosti Apache Hive-a su:
Jednostavnost korišćenja
Korišćenje HQL-a za upite, jezika koji podseća na SQL, čini Apache Hive pristupačnim i programerima i ne-programerima. To omogućava analizu velikih skupova podataka bez potrebe za učenjem novog jezika ili sintakse, što je značajno doprinelo širokoj primeni Apache Hive-a u različitim organizacijama.
Brzina
Apache Hive omogućava izuzetno brzu analizu velikih skupova podataka zahvaljujući batch obradi. U batch obradi, veliki setovi podataka se prikupljaju i obrađuju u grupama. Rezultati se zatim spajaju u finalne rezultate, čime se postiže brza obrada i analiza podataka.
Pouzdanost
Hive koristi Hadoop Distributed File System (HDFS) za skladištenje podataka. Zahvaljujući tome, podaci se replikiraju tokom analize, stvarajući okruženje otporno na greške. Podaci se ne gube, čak i u slučajevima kada računarski sistemi zakažu. To čini Apache Hive izuzetno pouzdanim sistemom i otpornim na greške.
Skalabilnost
Apache Hive je dizajniran tako da se lako skalira i upravlja sve većim količinama podataka. To korisnicima pruža rešenje za skladištenje podataka koje se može prilagoditi njihovim specifičnim potrebama.
Isplativost
U poređenju sa drugim rešenjima za skladištenje podataka, Apache Hive, kao open-source platforma, je relativno jeftiniji za implementaciju i upotrebu. To ga čini optimalnim izborom za organizacije koje žele da minimiziraju troškove uz zadržavanje profitabilnog poslovanja.
Apache Hive je robusno i pouzdano rešenje za skladištenje podataka, koje se prilagođava potrebama korisnika i nudi brzo, isplativo i jednostavno rešenje.
Karakteristike Apache Hive-a
Ključne karakteristike Apache Hive-a obuhvataju:
#1. Hive Server 2 (HS2)
HS2 podržava autentifikaciju i istovremeni pristup više klijenata, dizajniran je da pruži bolju podršku za otvorene API klijente kao što su Java Database Connectivity (JDBC) i Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Hive Metastore Server (HMS)
HMS služi kao centralizovano skladište za metapodatke Hive tabela i particija unutar relacione baze podataka. Metapodaci pohranjeni u HMS-u su dostupni klijentima preko API-ja metastore usluge.
#3. Hive ACID
Hive osigurava da su sve transakcije usklađene sa ACID principima, koji predstavljaju četiri poželjne karakteristike transakcija u bazama podataka: atomičnost, konzistentnost, izolacija i trajnost.
#4. Kompresija podataka u Hive-u
Kompresija podataka je proces smanjenja veličine podataka koji se skladište i prenose bez kompromitovanja kvaliteta i integriteta. To se postiže uklanjanjem suvišnih i nebitnih podataka ili primenom specifičnog kodiranja. Hive nudi podršku za kompresiju podataka.
#5. Replikacija u Hive-u
Hive ima okvir koji podržava replikaciju Hive metapodataka i izmene podataka između klastera u cilju pravljenja rezervnih kopija i oporavka podataka.
#6. Bezbednost i vidljivost
Hive se može integrisati sa Apache Ranger, okvirom za praćenje i upravljanje bezbednošću podataka, kao i sa Apache Atlas, koji omogućava kompanijama da ispune svoje zahteve usklađenosti. Hive takođe podržava Kerberos autentifikaciju, mrežni protokol za sigurnu komunikaciju u mreži. Zajedno, ove funkcije čine Hive sigurnim i vidljivim sistemom.
#7. Hive LLAP
Hive ima analitičku obradu sa malim kašnjenjem (LLAP), koja omogućava da Hive bude veoma brz optimizacijom keširanja podataka i korišćenjem trajne infrastrukture za upite.
#8. Optimizacija zasnovana na troškovima
Hive koristi optimizator upita zasnovan na troškovima i okvir za izvršavanje upita iz Apache Calcite-a za optimizaciju svojih SQL upita. Apache Calcite se koristi u razvoju baza podataka i sistema za upravljanje podacima.
Navedene karakteristike čine Apache Hive odličnim sistemom za skladištenje podataka.
Primeri upotrebe Apache Hive-a
Apache Hive je raznovrsno rešenje za skladištenje i analizu podataka, koje korisnicima omogućava da lako obrađuju i analiziraju velike količine informacija. Neki od primera upotrebe Apache Hive-a su:
Analiza podataka
Apache Hive podržava analizu velikih skupova podataka korišćenjem izraza sličnih SQL-u. To omogućava organizacijama da identifikuju obrasce u podacima i izvuku smislene zaključke. Ovo je korisno prilikom kreiranja dizajna. Neke od kompanija koje koriste Apache Hive za analizu i upite uključuju Airbnb, FINRA i Vanguard.
Batch Processing
Ovo podrazumeva korišćenje Apache Hive-a za obradu veoma velikih setova podataka kroz distribuiranu obradu podataka u grupama, što omogućava brzu obradu obimnih podataka. Primer kompanije koja koristi Apache Hive u ovu svrhu je Guardian, osiguravajuća i kompanija za upravljanje imovinom.
Skladištenje podataka
Ovo uključuje korišćenje Apache Hive-a za skladištenje i upravljanje veoma velikim skupovima podataka. Dodatno, uskladišteni podaci se mogu analizirati i generisati izveštaji. Kompanije koje koriste Apache Hive kao rešenje za skladištenje podataka uključuju JPMorgan Chase i Target.
Marketing i analiza kupaca
Organizacije mogu koristiti Apache Hive za analizu podataka o svojim klijentima, segmentiranje kupaca i bolje razumevanje njihovih potreba, kako bi prilagodile marketinške strategije. To je primena koju mogu koristiti sve kompanije koje upravljaju podacima o klijentima.
ETL (Extract, Transform, Load) obrada
Pri radu sa velikom količinom podataka u skladištu podataka, neophodno je izvršiti operacije kao što su čišćenje, izdvajanje i transformacija pre nego što se podaci učitaju i uskladište. Na ovaj način, obrada i analiza podataka će biti brža, lakša i bez grešaka. Apache Hive može izvršiti sve ove operacije pre učitavanja podataka u skladište.
Navedeni su glavni primeri upotrebe Apache Hive-a.
Resursi za učenje
Apache Hive je veoma koristan alat za skladištenje i analizu podataka, koji je od velikog značaja za organizacije i pojedince koji rade sa velikim skupovima podataka. Za one koji žele da nauče više o Apache Hive-u, preporučuju se sledeći resursi:
#1. Hive To ADVANCE Hive (upotreba u realnom vremenu)
Hive to Advance Hive je najprodavaniji kurs na platformi Udemy, kreiran od strane J Garga, konsultanta za velike podatke sa više od deset godina iskustva u radu sa Apache tehnologijama za analizu podataka.
Ovaj kurs vodi polaznike od osnova Apache Hive-a do naprednih koncepata, uključujući i deo o primerima upotrebe koji se koriste na intervjuima za posao. Pored toga, kurs pruža setove podataka i Apache Hive upite koje polaznici mogu koristiti za vežbu.
Neki od obrađenih koncepata su napredne funkcije u Hive-u, tehnike kompresije, podešavanje konfiguracije, rad sa više tabela i učitavanje nestrukturiranih podataka. Jačina ovog kursa leži u detaljnom pokrivanju naprednih koncepata koji se koriste u projektima iz stvarnog sveta.
#2. Apache Hive za inženjere podataka
Ovaj Udemy kurs zasnovan na projektima uči polaznike kako da rade sa Apache Hive-om, od početnog do naprednog nivoa, primenjujući ga na projektima iz realnog sveta.
Kurs počinje pregledom Apache Hive-a i objašnjava zašto je to neophodan alat za inženjere podataka. Zatim se istražuje arhitektura Hive-a, njegova instalacija i neophodne konfiguracije. Nakon postavljanja temelja, kurs nastavlja da pokriva tokove upita, karakteristike, ograničenja i model podataka koji se koristi u Apache Hive-u.
Takođe pokriva tipove podataka, jezik za definiciju podataka i jezik za manipulaciju podacima u Hive-u. Poslednji odeljci obuhvataju napredne koncepte kao što su pogledi, particionisanje, grupisanje, spajanja, ugrađene funkcije i operatore. Na kraju, kurs pokriva često postavljana pitanja na intervjuima, što ga čini odličnim za učenje o Apache Hive-u i njegovoj praktičnoj primeni.
#3. Apache Hive Basic to Advance
Apache Hive Basic to Advance je kurs Anshula Jaina, iskusnog inženjera podataka sa bogatim iskustvom u radu sa Apache Hive-om i drugim alatima za velike podatke.
Kurs predstavlja koncepte Apache Hive-a na lako razumljiv način i pogodan je za početnike koji žele da savladaju osnove. Pokriva HQL klauzule, funkcije prozora, materijalizovani pogled, CRUD operacije, razmenu particija i optimizaciju performansi radi brzog ispitivanja podataka.
Ovaj kurs pruža praktično iskustvo sa Apache Hive-om i pomaže u pripremi za uobičajena pitanja na razgovorima za posao.
#4. Apache Hive Essentials
Ova knjiga je posebno korisna za analitičare podataka, programere i sve zainteresovane za učenje korišćenja Apache Hive-a. Autor ima više od deset godina iskustva u radu sa velikim podacima, dizajniranju i implementaciji arhitekture velikih podataka.
Knjiga obuhvata kreiranje i konfigurisanje Hive okruženja, opisivanje podataka pomoću jezika za definiciju Hive-a, spajanje i filtriranje skupova podataka. Pored toga, obuhvata transformacije podataka pomoću sortiranja, redosleda i funkcija, agregaciju, uzorkovanje i poboljšanje performansi upita i bezbednosti u Hive-u. Na kraju, knjiga obrađuje prilagođavanja u Apache Hive-u, učeći korisnike kako da podese Apache Hive prema svojim specifičnim potrebama.
#5. Apache Hive Cookbook
Apache Hive Cookbook, dostupna u Kindle i mekom povezu, pruža jednostavan pristup Apache Hive-u, omogućavajući čitaocima da nauče i razumeju Apache Hive i njegovu integraciju sa popularnim okvirima u svetu velikih podataka.
Knjiga je namenjena čitaocima sa prethodnim znanjem o SQL-u i obuhvata konfigurisanje Apache Hive-a sa Hadoop-om, usluge u Hive-u, model podataka i jezik za definiciju i manipulaciju podacima. Pored toga, knjiga obrađuje karakteristike proširivosti, optimizaciju spajanja, statistiku, funkcije, podešavanje za optimizaciju i bezbednost u Hive-u, završavajući detaljnom integracijom sa drugim okvirima.
Zaključak
Važno je napomenuti da je Apache Hive najpogodniji za tradicionalne zadatke skladištenja podataka, a nije optimalan za obradu transakcija u realnom vremenu. Dizajniran je da maksimizuje performanse, skalabilnost, toleranciju na greške i fleksibilnost u radu sa različitim ulaznim formatima.
Organizacije koje upravljaju i obrađuju velike količine podataka mogu imati značajnu korist od robusnih funkcija koje nudi Apache Hive. Ove funkcije su izuzetno korisne za skladištenje i analizu velikih skupova podataka.
Takođe možete istražiti neke ključne razlike između Apache Hive-a i Apache Impala.