Apache Hive เป็นระบบคลังข้อมูลแบบกระจายและทนทานต่อความผิดพลาด ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้
คลังข้อมูลคือระบบการจัดการข้อมูลที่จัดเก็บข้อมูลประวัติจำนวนมากที่ได้มาจากแหล่งต่างๆ เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน สิ่งนี้สนับสนุนระบบข่าวกรองธุรกิจที่นำไปสู่การตัดสินใจอย่างรอบรู้มากขึ้น
ข้อมูลที่ใช้ใน Apache Hive จะถูกจัดเก็บไว้ใน Apache Hadoop ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการจัดเก็บข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลแบบกระจาย Apache Hive สร้างขึ้นบน Apache Hadoop ดังนั้นจึงจัดเก็บและดึงข้อมูลจาก Apache Hadoop อย่างไรก็ตาม ระบบจัดเก็บข้อมูลอื่นๆ เช่น Apache HBase ก็สามารถใช้ได้เช่นกัน
สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับ Apache Hive คือช่วยให้ผู้ใช้สามารถอ่าน เขียน และจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสืบค้น และวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ Hive Query Language (HQL) ซึ่งคล้ายกับ SQL
Apache Hive ทำงานอย่างไร
Apache Hive มีอินเทอร์เฟซคล้าย SQL ระดับสูงสำหรับการสอบถามและจัดการข้อมูลจำนวนมากที่จัดเก็บไว้ใน Hadoop Distributed File System (HDFS) เมื่อผู้ใช้ดำเนินการค้นหาใน Apache Hive แบบสอบถามจะถูกแปลเป็นชุดของงาน MapReduce ที่ดำเนินการโดยคลัสเตอร์ Hadoop
MapReduce เป็นแบบจำลองสำหรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากแบบขนานทั่วทั้งคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์แบบกระจาย เมื่องาน MapReduce เสร็จสิ้น ผลลัพธ์จะถูกประมวลผลและรวมกันเพื่อสร้างผลลัพธ์สุดท้ายเพียงหนึ่งเดียว ผลลัพธ์สุดท้ายสามารถเก็บไว้ในตาราง Hive หรือส่งออกไปยัง HDFS เพื่อประมวลผลหรือวิเคราะห์เพิ่มเติม
การสืบค้นใน Hive สามารถดำเนินการได้เร็วขึ้นโดยใช้พาร์ติชันเพื่อแบ่งตาราง Hive ออกเป็นส่วนต่างๆ ตามข้อมูลตาราง พาร์ติชันเหล่านี้สามารถแยกย่อยเพิ่มเติมเพื่อให้สามารถสืบค้นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว กระบวนการนี้เรียกว่าการฝากข้อมูล
Apache Hive เป็นสิ่งที่ต้องมีสำหรับองค์กรที่ทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากช่วยให้สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย ประมวลผลข้อมูลในลักษณะที่รวดเร็วมาก และดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนบนข้อมูลได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้นำไปสู่รายงานที่ครอบคลุมและมีรายละเอียดจากข้อมูลที่มีอยู่ ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น
ประโยชน์ของการใช้ Apache Hive
ประโยชน์บางประการของการใช้ Apache Hive ได้แก่:
ง่ายต่อการใช้
ด้วยการอนุญาตการสืบค้นข้อมูลโดยใช้ HQL ซึ่งคล้ายกับ SQL การใช้ Apache Hive จึงเข้าถึงได้ทั้งโปรแกรมเมอร์และไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ ดังนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องเรียนรู้ภาษาหรือไวยากรณ์ใหม่ใดๆ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญในการนำ Apache Hive มาใช้โดยองค์กรต่างๆ
เร็ว
Apache Hive ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วผ่านการประมวลผลเป็นชุด ในการประมวลผลแบบกลุ่ม ชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะถูกรวบรวมและประมวลผลเป็นกลุ่ม ผลลัพธ์จะถูกรวมเข้าด้วยกันในภายหลังเพื่อสร้างผลลัพธ์สุดท้าย ด้วยการประมวลผลเป็นชุด Apache Hive ช่วยให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
เชื่อถือได้
Hive ใช้ระบบไฟล์แบบกระจาย Hadoop (HDFS) สำหรับการจัดเก็บข้อมูล ด้วยการทำงานร่วมกัน ข้อมูลสามารถทำซ้ำได้ในขณะที่กำลังวิเคราะห์ สิ่งนี้สร้างสภาพแวดล้อมที่ทนต่อความผิดพลาดซึ่งข้อมูลจะไม่สูญหายแม้ว่าระบบคอมพิวเตอร์จะทำงานผิดปกติก็ตาม
ซึ่งช่วยให้ Apache Hive มีความน่าเชื่อถือและทนทานต่อข้อผิดพลาด ซึ่งทำให้โดดเด่นกว่าระบบคลังข้อมูลอื่นๆ
ปรับขนาดได้
Apache Hive ได้รับการออกแบบในลักษณะที่ช่วยให้ปรับขนาดและจัดการชุดข้อมูลที่เพิ่มขึ้นได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้มอบโซลูชันคลังข้อมูลที่ปรับขนาดตามความต้องการของผู้ใช้
คุ้มค่า
เมื่อเปรียบเทียบกับโซลูชันคลังข้อมูลอื่นๆ แล้ว Apache Hive ซึ่งเป็นโอเพ่นซอร์ส มีราคาค่อนข้างถูกกว่าในการใช้งาน จึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับองค์กรที่ต้องการลดต้นทุนการดำเนินงานเพื่อทำกำไร
Apache Hive เป็นโซลูชันคลังข้อมูลที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้ ซึ่งไม่เพียงปรับขนาดตามความต้องการของผู้ใช้ แต่ยังมอบโซลูชันคลังข้อมูลที่รวดเร็ว คุ้มค่า และใช้งานง่ายอีกด้วย
คุณสมบัติ Apache Hive
คุณสมบัติที่สำคัญใน Apache hive รวมถึง:
#1. ไฮฟ์เซิร์ฟเวอร์ 2 (HS2)
รองรับการตรวจสอบสิทธิ์และการทำงานพร้อมกันหลายไคลเอ็นต์ และได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับไคลเอนต์ API แบบเปิด เช่น Java Database Connectivity (JDBC) และ Open Database Connectivity (ODBC) ได้ดียิ่งขึ้น
#2. เซิร์ฟเวอร์ไฮฟ์ Metastore (HMS)
HMS ทำหน้าที่เป็นที่เก็บกลางสำหรับข้อมูลเมตาของ Hive Tables และพาร์ติชันสำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ข้อมูลเมตาที่จัดเก็บไว้ใน HMS มีให้บริการแก่ลูกค้าโดยใช้ API ของบริการ metastore
#3. กรดไฮฟ์
Hive รับรองว่าธุรกรรมทั้งหมดเป็นไปตามมาตรฐานกรด กรดแสดงถึงลักษณะที่พึงปรารถนาสี่ประการของธุรกรรมฐานข้อมูล ซึ่งรวมถึงความเป็นปรมาณู ความสม่ำเสมอ การแยกตัว และความทนทาน
#4. การบีบอัดข้อมูลไฮฟ์
การบีบอัดข้อมูลเป็นกระบวนการลดขนาดข้อมูลที่จัดเก็บและส่งข้อมูลโดยไม่ลดทอนคุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูล สิ่งนี้ทำได้โดยการลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและไม่เกี่ยวข้องออก หรือใช้การเข้ารหัสแบบพิเศษโดยไม่สูญเสียคุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูลที่ถูกบีบอัด Hive ให้การสนับสนุนแบบสำเร็จรูปสำหรับการบีบอัดข้อมูล
#5. การจำลองไฮฟ์
Hive มีเฟรมเวิร์กที่สนับสนุนการจำลองข้อมูลเมตาของ Hive และการเปลี่ยนแปลงข้อมูลระหว่างคลัสเตอร์เพื่อวัตถุประสงค์ในการสร้างข้อมูลสำรองและการกู้คืนข้อมูล
#6. ความปลอดภัยและความสามารถในการสังเกต
Hive สามารถรวมเข้ากับ Apache Ranger ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่เปิดใช้งานการตรวจสอบและจัดการความปลอดภัยของข้อมูล และกับ Apache Atlas ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ ปฏิบัติตามข้อกำหนดได้ Hive ยังรองรับการพิสูจน์ตัวตน Kerberos ซึ่งเป็นโปรโตคอลเครือข่ายที่รักษาความปลอดภัยในการสื่อสารในเครือข่าย ทั้งสามร่วมกันทำให้ Hive ปลอดภัยและสังเกตได้
#7. ไฮฟ์ LLAP
Hive มี Low Latency Analytical Processing (LLAP) ซึ่งทำให้ Hive รวดเร็วมากโดยเพิ่มประสิทธิภาพการแคชข้อมูลและใช้โครงสร้างพื้นฐานการสืบค้นแบบถาวร
#8. การเพิ่มประสิทธิภาพตามต้นทุน
Hive ใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นข้อมูลตามต้นทุนและเครื่องมือประมวลผลการสืบค้นข้อมูลโดย Apache Calcite เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นข้อมูล SQL Apache Calcite ใช้ในการสร้างฐานข้อมูลและระบบการจัดการข้อมูล
คุณสมบัติข้างต้นทำให้ Apache Hive เป็นระบบคลังข้อมูลที่ยอดเยี่ยม
ใช้เคสสำหรับ Apache Hive
Apache Hive เป็นคลังข้อมูลอเนกประสงค์และโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย กรณีการใช้งานบางอย่างสำหรับ Apache Hive รวมถึง:
การวิเคราะห์ข้อมูล
Apache Hive รองรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้คำสั่งที่คล้ายกับ SQL สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสามารถระบุรูปแบบในข้อมูลและสรุปผลที่มีความหมายจากข้อมูลที่แยกออกมา สิ่งนี้มีประโยชน์ในการออกแบบ ตัวอย่างของบริษัทที่ใช้ Apache Hive ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการสอบถาม ได้แก่ AirBnB, FINRA และ Vanguard
การประมวลผลเป็นชุด
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ Apache Hive เพื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากผ่านการประมวลผลข้อมูลแบบกระจายในกลุ่ม สิ่งนี้มีข้อได้เปรียบในการช่วยให้สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างของบริษัทที่ใช้ Apache Hive เพื่อจุดประสงค์นี้คือ Guardian บริษัทประกันและบริหารความมั่งคั่ง
คลังข้อมูล
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ Apache hive เพื่อจัดเก็บและจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก นอกจากนี้ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่จัดเก็บและสร้างรายงานจาก บริษัทที่ใช้ Apache Hive เป็นโซลูชันคลังข้อมูล ได้แก่ JPMorgan Chase และ Target
การตลาดและการวิเคราะห์ลูกค้า
องค์กรต่างๆ สามารถใช้ Apache Hive เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ดำเนินการแบ่งกลุ่มลูกค้า และสามารถเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น และปรับแต่งความพยายามทางการตลาดเพื่อให้ตรงกับความเข้าใจของลูกค้า นี่คือแอปพลิเคชันที่ทุกบริษัทที่จัดการข้อมูลลูกค้าสามารถใช้ Apache Hive ได้
การประมวลผล ETL (แยก, แปลง, โหลด)
เมื่อทำงานกับข้อมูลจำนวนมากในคลังข้อมูล จำเป็นต้องดำเนินการ เช่น การล้างข้อมูล การสกัด และการแปลงข้อมูล ก่อนที่ข้อมูลจะถูกโหลดและจัดเก็บไว้ในระบบคลังข้อมูล
ด้วยวิธีนี้ การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจะรวดเร็ว ง่ายดาย และปราศจากข้อผิดพลาด Apache Hive สามารถดำเนินการทั้งหมดเหล่านี้ก่อนที่ข้อมูลจะถูกโหลดลงในคลังข้อมูล
ด้านบนเป็นกรณีการใช้งานหลักสำหรับ Apache Hive
แหล่งเรียนรู้
Apache hive เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากสำหรับคลังข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ องค์กรและบุคคลที่ทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะได้รับประโยชน์จากการใช้ Apache hive หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Apache Hive และวิธีการใช้งาน โปรดพิจารณาแหล่งข้อมูลต่อไปนี้:
#1. Hive To ADVANCE Hive (การใช้งานตามเวลาจริง)
Hive to Advance Hive เป็นหลักสูตรที่ขายดีที่สุดบน Udemy ที่สร้างขึ้นโดย J Garg ที่ปรึกษาข้อมูลขนาดใหญ่อาวุโสที่มีประสบการณ์กว่าทศวรรษในการทำงานกับเทคโนโลยี Apache สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการฝึกอบรมผู้ใช้รายอื่น
หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรที่ไม่ซ้ำใครที่นำผู้เรียนตั้งแต่พื้นฐานของ Apache Hive ไปจนถึงแนวคิดขั้นสูง และยังมีส่วนเกี่ยวกับกรณีการใช้งานที่ใช้ในการสัมภาษณ์งาน Apache Hive นอกจากนี้ยังมีชุดข้อมูลและแบบสอบถาม Apache Hive ที่ผู้เรียนสามารถใช้ฝึกฝนในขณะที่เรียนรู้
แนวคิด Apache Hive บางส่วนครอบคลุมถึงฟังก์ชันขั้นสูงใน Hive เทคนิคการบีบอัดใน Hive การตั้งค่าการกำหนดค่าของ Hive การทำงานกับหลายตารางใน Hive และการโหลดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างใน Hive
จุดแข็งของหลักสูตรนี้อยู่ที่ความครอบคลุมเชิงลึกของแนวคิด Hive ขั้นสูงที่ใช้ในโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง
#2. Apache Hive สำหรับวิศวกรข้อมูล
หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตร Udemy ตามโครงการที่สอนผู้เรียนถึงวิธีการทำงานกับ Apache Hive ตั้งแต่ระดับเริ่มต้นจนถึงระดับสูงโดยการทำงานในโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง
หลักสูตรเริ่มต้นด้วยภาพรวมของ Apache Hive และอธิบายว่าเหตุใดจึงเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับวิศวกรข้อมูล จากนั้นจะสำรวจสถาปัตยกรรม Hive การติดตั้ง และการกำหนดค่า Apache Hive ที่จำเป็น หลังจากวางรากฐานแล้ว หลักสูตรจะดำเนินการครอบคลุมโฟลว์การสืบค้นแบบไฮฟ์ คุณลักษณะของไฮฟ์ ข้อจำกัด และโมเดลข้อมูลที่ใช้ใน Apache ไฮฟ์
นอกจากนี้ยังครอบคลุมประเภทข้อมูล ภาษานิยามข้อมูล และภาษาการจัดการข้อมูลใน Hive ส่วนสุดท้ายครอบคลุมแนวคิด Hive ขั้นสูง เช่น มุมมอง การแบ่งพาร์ติชัน การฝากข้อมูล การรวม และฟังก์ชันในตัวและตัวดำเนินการ
หลักสูตรครอบคลุมคำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์ที่พบบ่อย หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรที่ยอดเยี่ยมในการเรียนรู้เกี่ยวกับ Apache Hive และวิธีการนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง
#3. Apache Hive Basic เพื่อความก้าวหน้า
Apache Hive Basic เพื่อความก้าวหน้าเป็นหลักสูตรโดย Anshul Jain วิศวกรข้อมูลอาวุโสที่มีประสบการณ์มากมายในการทำงานกับ Apache Hive และเครื่องมือ Big data อื่นๆ
สิ่งนี้นำเสนอแนวคิด Apache Hive ในลักษณะที่เข้าใจง่าย และเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับ Apache Hive
หลักสูตรนี้ครอบคลุมส่วนคำสั่ง HQL, ฟังก์ชันหน้าต่าง, มุมมองแบบ Materialized, การดำเนินการ CRUD ใน Hive, การแลกเปลี่ยนพาร์ติชัน และการปรับแต่งประสิทธิภาพเพื่อให้สามารถสืบค้นข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
หลักสูตรนี้จะมอบประสบการณ์จริงกับ Apache Hive นอกเหนือจากการช่วยจัดการกับคำถามสัมภาษณ์ทั่วไปที่คุณอาจพบเมื่อสมัครงาน
#4. อาปาเช่ ไฮฟ์ เอสเซนเชียล
หนังสือเล่มนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล นักพัฒนา หรือใครก็ตามที่สนใจเรียนรู้วิธีใช้ Apache Hive
ผู้เขียนมีประสบการณ์กว่าทศวรรษในการทำงานเป็นผู้ปฏิบัติงานด้านข้อมูลขนาดใหญ่ในการออกแบบและนำสถาปัตยกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ขององค์กรไปใช้และการวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมต่างๆ
หนังสือครอบคลุมถึงวิธีการสร้างและตั้งค่าสภาพแวดล้อม Hive อธิบายข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ภาษาคำจำกัดความของ Hive และรวมและกรองชุดข้อมูลใน Hive
นอกจากนี้ยังครอบคลุมการแปลงข้อมูลโดยใช้การเรียงลำดับ การเรียงลำดับ และฟังก์ชันของ Hive วิธีรวมและสุ่มข้อมูล และวิธีเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น Hive และเพิ่มความปลอดภัยใน Hive สุดท้ายนี้ครอบคลุมการปรับแต่งใน Apache Hive โดยสอนผู้ใช้ถึงวิธีปรับแต่ง Apache Hive เพื่อตอบสนองความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่
#5. ตำรา Apache Hive
Apache Hive Cookbook มีให้ใช้งานใน Kindle และปกอ่อน นำเสนอ Apache Hive ที่ทำตามได้ง่ายและลงมือปฏิบัติจริง ช่วยให้คุณเรียนรู้และเข้าใจ Apache Hive และการผสานรวมกับเฟรมเวิร์กยอดนิยมในข้อมูลขนาดใหญ่
หนังสือเล่มนี้จัดทำขึ้นสำหรับผู้อ่านที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ SQL ครอบคลุมวิธีกำหนดค่า Apache Hive ด้วย Hadoop บริการใน Hive แบบจำลองข้อมูล Hive และข้อกำหนดและภาษาการจัดการข้อมูล Hive
นอกจากนี้ ยังครอบคลุมถึงฟีเจอร์ความสามารถในการขยายใน Hive, การรวมและเข้าร่วมการเพิ่มประสิทธิภาพ, สถิติใน Hive, ฟังก์ชัน Hive, การปรับแต่ง Hive สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ และการรักษาความปลอดภัยใน Hive และสรุปด้วยการครอบคลุมเชิงลึกของการรวม Hive เข้ากับเฟรมเวิร์กอื่นๆ
บทสรุป
เป็นที่น่าสังเกตว่า Apache Hive เหมาะที่สุดสำหรับงานคลังข้อมูลแบบดั้งเดิมและไม่เหมาะสำหรับการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์ Apache ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด ความสามารถในการปรับขนาด ความทนทานต่อข้อผิดพลาด และการมีเพศสัมพันธ์แบบหลวมกับรูปแบบการป้อนข้อมูล
องค์กรที่จัดการและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากจะได้รับประโยชน์อย่างมากจากคุณสมบัติอันแข็งแกร่งที่นำเสนอโดย Apache Hive คุณลักษณะเหล่านี้มีประโยชน์อย่างมากในการจัดเก็บและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
คุณอาจสำรวจความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Apache Hive และ Apache Impala
