Apache Hive là một hệ thống kho dữ liệu phân tán, có khả năng chịu lỗi cho phép phân tích quy mô lớn.
Kho dữ liệu là một hệ thống quản lý dữ liệu lưu trữ một lượng lớn dữ liệu lịch sử từ nhiều nguồn khác nhau để phân tích và báo cáo dữ liệu. Điều này lần lượt hỗ trợ phân tích kinh doanh, dẫn đến việc đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Dữ liệu được sử dụng trong Apache Hive được lưu trữ trong Apache Hadoop, một nền tảng 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 nên nó lưu trữ và trích xuất dữ liệu từ Apache Hadoop. Tuy nhiên, các hệ thống lưu trữ dữ liệu khác như Apache HBase cũng có thể được sử dụng.
Điều tuyệt vời nhất về Apache Hive là nó cho phép người dùng đọc, viết và quản lý các tập dữ liệu lớn cũng như truy vấn và phân tích dữ liệu bằng Ngôn ngữ truy vấn Hive (HQL), tương tự như SQL.
Cách hoạt động của Apache Hive
Apache Hive cung cấp giao diện giống SQL cấp cao 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 công việc MapReduce do cụm Hadoop thực thi.
MapReduce là mô hình xử lý song song lượng lớn dữ liệu trên các cụm máy tính phân tán. Sau khi nhiệm vụ MapReduce hoàn thành, kết quả của chúng sẽ được xử lý và kết hợp để tạo ra kết quả cuối cùng duy nhất. Kết quả cuối cùng có thể được lưu trữ trong bảng Hive hoặc xuất sang HDFS để xử lý hoặc phân tích thêm.
Truy vấn Hive có thể được thực hiện nhanh hơn bằng cách sử dụng phân vùng để chia bảng Hive thành các phần khác nhau dựa trên thông tin bảng. Các phân vùng này có thể được phân vùng hơn nữa để cho phép truy vấn rất nhanh các bộ dữ liệu lớn. Quá trình này được gọi là xô.
Apache Hive là một công cụ thiết yếu cho các tổ chức làm việc với các tập dữ liệu lớn. Điều này là do nó cho phép họ dễ dàng quản lý lượng lớn dữ liệu, 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 để đưa ra quyết định tốt hơn.
Lợi ích của việc sử dụng Apache Hive
Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng Apache Hive:
Dễ dàng sử dụng
Bằng cách cho phép truy vấn dữ liệu bằng HQL giống như SQL, cả nhà phát triển và người không phải nhà phát triển đều có thể sử dụng Apache Hive. Do đó, phân tích dữ liệu có thể được thực hiện trên các tập dữ liệu lớn mà không cần học ngôn ngữ hoặc cú pháp mới. Đây là yếu tố chính trong việc các tổ chức chấp nhận và sử dụng Apache Hive.
Nhanh
Apache Hive cho phép bạn phân tích các tập dữ liệu lớn rất nhanh 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 tổng hợp lại để tạo ra kết quả cuối cùng. Nhờ xử lý hàng loạt, Apache Hive cho phép xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng.
Đáng tin cậy
Hive sử dụng Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) để lưu trữ dữ liệu. Nhờ sự hợp tác, dữ liệu có thể được sao chép trong quá trình phân tích. Điều này tạo ra một môi trường có khả năng chịu lỗi nơi dữ liệu không thể bị mất ngay cả khi hệ thống máy tính bị lỗi.
Điều này làm cho Apache Hive trở nên rất đáng tin cậy và có khả năng chịu lỗi cao, khiến nó trở nên khác biệt so với các hệ thống kho dữ liệu khác.
Có thể mở rộng
Apache Hive được thiết kế theo cách cho phép bạn dễ dàng mở rộng quy mô và xử lý các tập dữ liệu đang phát triển. Điều này cung cấp cho người dùng giải pháp kho dữ liệu có thể mở rộng quy mô theo nhu cầu của họ.
Thuộc kinh tế
So với các giải pháp lưu trữ dữ liệu khác, Apache Hive, nguồn mở, chạy tương đối rẻ hơn và do đó là lựa chọn tốt nhất cho các tổ chức quan tâm đến việc giảm thiểu chi phí kinh doanh.
Apache Hive là một giải pháp lưu trữ dữ liệu mạnh mẽ và đáng tin cậy, không chỉ mở rộng 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 Apache Hive
Các tính năng chính của Apache Hive bao gồm:
# 1. máy chủ tổ ong 2 (HS2)
Nó hỗ trợ xác thực và đồng thời nhiều máy khách, đồng thời 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 Metastore Hive (HMS)
HMS hoạt động như một kho lưu trữ siêu dữ liệu trung tâm cho các bảng và phân vùng Hive cho cơ sở dữ liệu quan hệ. Siêu dữ liệu được lưu trữ trong HMS được cung cấp cho khách hàng sử dụng API metastore.
#3. AXIT HILVIC
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 giao dịch cơ sở dữ liệu. Điều này bao gồm tính nguyên tử, sự gắn kết, 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 đi mà không ảnh hưởng đến chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu. Điều này được thực hiện bằng cách loại bỏ dữ liệu dư thừa và không liên quan hoặc bằng cách 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 nén dữ liệu ngay lập tức.
#5. Sao chép tổ ong
Hive có nền tảng hỗ trợ sao chép siêu dữ liệu Hive và thay đổi dữ liệu giữa các cụm để sao lưu và phục hồi dữ liệu.
#6. Bảo mật và khả năng quan sát
Hive tích hợp với Apache Ranger, một nền tảng quản lý và giám sát bảo mật dữ liệu và Apache Atlas, cho phép các doanh nghiệp đáp ứng các yêu cầu tuân thủ của họ. Hive cũng hỗ trợ xác thực Kerberos, một giao thức mạng bảo mật giao tiếp mạng. Cả ba điều này cùng nhau làm cho Hive trở nên an toàn và có thể quan sát được.
#7. Tổ ong LLAP
Hive có khả năng xử lý phân tích có độ trễ thấp (LLAP), giúp Hive hoạt động rất nhanh bằng cách tối ưu hóa bộ nhớ đệm dữ liệu và sử dụng cơ sở hạ tầng truy vấn liên tục.
#8. Tối ưu hóa chi phí
Hive sử dụng trình tối ưu hóa truy vấn dựa trên chi phí của Apache Calcite và khung thực thi truy vấn để tối ưu hóa các truy vấn SQL của nó. Apache Canxit được sử dụng để xây dựng cơ sở dữ liệu và hệ thống quản lý dữ liệu.
Những tính năng này làm cho Apache Hive trở thành một hệ thống kho dữ liệu tuyệt vời
Các trường hợp sử dụng cho Apache Hive
Apache Hive là một giải pháp phân tích dữ liệu và kho dữ liệu toàn diện 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 các câu lệnh giống 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 tạo dự án. 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 ưu điểm là cho phép xử lý các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng. Một ví dụ về một 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 đòi hỏi phải sử dụng Apache Hive 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 tạo báo cáo. 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, thực hiện phân khúc khách hàng và hiểu rõ hơn về khách hàng cũng như điều chỉnh các nỗ lực tiếp thị để phù hợp với sự hiểu biết của 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 lượng lớn dữ liệu trong kho dữ liệu, các thao tác như làm sạch, trích xuất, chuyển đổi dữ liệu phải được thực hiện trước khi dữ liệu được tải và lưu vào 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.
Trên đây là các trường hợp sử dụng chính của Apache Hive
Phương pháp giáo dục
Apache Hive là một công cụ rất hữu ích để lưu trữ dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn. Các tổ chức và cá nhân làm việc với dữ liệu lớn sẽ được hưởng lợi từ việc sử dụng Apache Hive. Để tìm hiểu thêm về Apache Hive và cách sử dụng nó, hãy tham khảo các tài nguyên sau:
# 1. Hive to ADVANCE Hive (sử dụng theo 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 đào tạo và phân tích dữ liệu Apache.
Đây là khóa học có một không hai đưa học viên từ những điều 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 Apache Hive Job. Nó cũng cung cấp các bộ dữ liệu và truy vấn Apache Hive mà sinh viên có thể sử dụng trong khi học.
Một số khái niệm Apache Hive được đề cập bao gồm các tính năng nâng cao trong Hive, kỹ thuật nén trong Hive, cài đặt cấu hình trong 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 trình bày chuyên sâu về 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, dạy học sinh cách làm việc với Apache Hive từ cấp độ sơ cấp đến 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 thiết yếu cho các kỹ sư dữ liệu. Sau đó, anh khám phá kiến trúc Hive, cách cài đặt nó và các cấu hình Apache Hive cần thiết. Sau khi xây dựng những kiến thức cơ bản, khóa học sẽ chuyển sang phần tổng quan về các luồng truy vấn Hive, các tính năng của Hive, các ràng buộc và mô hình dữ liệu được sử dụng trong Apache Hive.
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 dạng xem, phân vùng, phân đoạn, 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 nhất. Đây là một khóa học tuyệt vời để tìm hiểu thêm về Apache Hive và cách áp dụng nó vào thế giới thực.
#3. Apache Hive Basic để tiến xa hơn
Apache Hive Basic là khóa học được giảng dạy bởi Anshul Jain, một kỹ sư dữ liệu cấp cao có nhiều kinh nghiệm làm việc với Apache Hive và các công cụ Dữ liệu lớn khác.
Nó giới thiệu các khái niệm về Apache Hive một cách dễ hiểu và phù hợp cho những người mới bắt đầu muốn tìm hiểu những kiến thức cơ bản về Apache Hive.
Khóa học bao gồm các mệnh đề HQL, chức năng cửa sổ, chế độ xem cụ thể hóa, hoạt động CRUD trong Hive, hoán 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 cũng như giúp trả lời các câu hỏi phỏng vấn phổ biến mà bạn có thể gặp phải khi đi xin việc.
#4. Thông tin cơ bản về Apache Hive
Cuốn sách này đặc biệt hữu ích cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và bất kỳ ai quan tâm đến việc tìm hiểu cách sử dụng Apache Hive.
Tác giả có hơn một thập kỷ kinh nghiệm làm việc với tư cách là người thực hành dữ liệu lớn, thiết kế và triển khai kiến trúc và phân tích dữ liệu lớn cho doanh nghiệp trong các ngành.
Cuốn sách bao gồm việc tạo và định cấu hình môi trường Hive, mô tả dữ liệu một cách hiệu quả bằng ngôn ngữ định nghĩa Hive cũng như kết hợp và lọc các tập dữ liệu trong Hive.
Nó cũng bao gồm các chuyển đổi dữ liệu bằng cách sử dụng chức năng sắp xếp, sắp xếp và sắp xếp Hive, tổng hợp và lấy mẫu dữ liệu, đồng thời cải thiện hiệu suất và bảo mật truy vấn Hive trong Hive. Cuối cùng, nó bao gồm các tùy chỉnh trong Apache Hive, hướng dẫn người dùng cách tùy chỉnh Apache Hive cho nhu cầu dữ liệu lớn của họ.
#5. Sách dạy nấu ăn Apache Hive
Sách dạy nấu ăn Apache Hive, có sẵn tại Kindle và ở dạng bìa mềm, cung cấp cách tiếp cận thực tế, dễ thực hiện đối với Apache Hive, cho phép bạn tìm hiểu và hiểu về Apache Hive cũng như khả năng tích hợp của nó với các nền tảng dữ liệu lớn phổ biến.
Dành cho những độc giả có kiến thức trước về SQL, cuốn sách này mô tả cách thiết lập Apache Hive với Hadoop, các dịch vụ Hive, mô hình dữ liệu Hive cũng như ngôn ngữ thao tác và định nghĩa dữ liệu Hive.
Ngoài ra, nó còn bao gồm khả năng mở rộng trong Hive, liên kết và tối ưu hóa liên kết, thống kê trong Hive, các tính năng của Hive, tối ưu hóa và bảo mật Hive trong Hive và kết thúc bằng phạm vi bao quát chuyên sâu về tích hợp Hive với các nền tảng khác.
Ứng dụng
Điều đáng chú ý là Apache Hive phù hợp nhất cho các tác vụ lưu trữ dữ liệu truyền thống và không phù hợp để xử lý giao dịch trực tuyến. Apache được thiết kế để tối đa hóa hiệu suất, khả năng mở rộng, khả năng chịu lỗi và ràng buộc lỏng lẻo với các định dạng đầu vào.
Các tổ chức xử lý lượng lớn dữ liệu sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ các tính năng mạnh mẽ do Apache Hive cung cấp. Các chức năng này rất hữu ích khi lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu lớn.
Bạn cũng có thể khám phá một số khác biệt chính giữa Apache Hive và Apache Impala.
