Apache Hive は、大規模な分析を可能にする、フォールト トレラントな分散型データ ウェアハウス システムです。
データ ウェアハウスは、データ分析とレポート作成の目的で、さまざまなソースから派生した大量の履歴データを格納するデータ管理システムです。 これにより、ビジネス インテリジェンスがサポートされ、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。
Apache Hive で使用されるデータは、分散データ ストレージおよび処理用のオープン ソース データ ストレージ フレームワークである Apache Hadoop に格納されます。 Apache Hive は Apache Hadoop の上に構築されているため、Apache Hadoop からデータを保存および抽出します。 ただし、Apache HBase などの他のデータ ストレージ システムも使用できます。
Apache Hive の最も優れた点は、SQL と同様に、ユーザーが大規模なデータセットを読み取り、書き込み、管理し、Hive Query Language (HQL) を使用してデータをクエリおよび分析できることです。
Apache ハイブのしくみ
Apache Hive は、Hadoop Distributed File System (HDFS) に保存されている大量のデータをクエリおよび管理するための、SQL に似た高レベルのインターフェイスを提供します。 ユーザーが Apache Hive でクエリを実行すると、そのクエリは、Hadoop クラスターによって実行される一連の MapReduce ジョブに変換されます。
MapReduce は、分散したコンピューターのクラスター間で大量のデータを並列処理するためのモデルです。 MapReduce ジョブが完了すると、それらの結果が処理されて結合され、単一の最終結果が生成されます。 最終結果は、Hive テーブルに保存するか、HDFS にエクスポートして、さらに処理または分析することができます。
Hive でのクエリは、パーティションを使用して Hive テーブルをテーブル情報に基づいてさまざまな部分に分割することで、より高速に実行できます。 これらのパーティションをさらに細かく分割して、大規模なデータ セットを非常に高速にクエリできます。 このプロセスはバケット化と呼ばれます。
ビッグデータを扱う組織にとって、Apache Hive は必須です。 これは、大規模なデータセットを簡単に管理し、データを非常に高速に処理し、データに対して複雑なデータ分析を簡単に実行できるためです。 これにより、利用可能なデータから包括的で詳細なレポートが作成され、より良い意思決定が可能になります。
Apache Hive を使用する利点
Apache Hive を使用する利点には、次のようなものがあります。
使いやすい
SQL と同様に、HQL を使用してデータのクエリを実行できるようにすることで、Apache Hive を使用して、プログラマーと非プログラマーの両方がアクセスできるようになります。 したがって、新しい言語や構文を学習しなくても、大規模なデータ セットに対してデータ分析を実行できます。 これは、組織による Apache Hive の採用と使用に大きく貢献しています。
速い
Apache Hive を使用すると、バッチ処理によって大規模なデータセットの非常に高速なデータ分析が可能になります。 バッチ処理では、大規模なデータセットが収集され、グループで処理されます。 結果は後で結合され、最終結果が生成されます。 バッチ処理により、Apache Hive は高速な処理とデータ分析を可能にします。
信頼性のある
Hive は、データ ストレージに Hadoop 分散ファイル システム (HDFS) を使用します。 連携することで、分析中にデータを複製できます。 これにより、コンピュータシステムが故障してもデータが失われないフォールトトレラントな環境が構築されます。
これにより、Apache Hive は非常に信頼性が高くフォールト トレラントになり、他のデータ ウェアハウス システムの中でも際立っています。
スケーラブル
Apache Hive は、増加するデータセットを簡単にスケーリングおよび処理できるように設計されています。 これにより、ニーズに応じて拡張できるデータ ウェアハウス ソリューションがユーザーに提供されます。
費用対効果の高い
他のデータ ウェアハウジング ソリューションと比較して、オープン ソースである Apache Hive は比較的安価に実行できるため、運用コストを最小限に抑えて収益を上げることに熱心な組織にとって最適なオプションです。
Apache Hive は、堅牢で信頼性の高いデータ ウェアハウジング ソリューションであり、ユーザーのニーズに応じてスケーリングするだけでなく、高速で費用対効果が高く、使いやすいデータ ウェアハウジング ソリューションを提供します。
アパッチ ハイブの機能
Apache ハイブの主な機能は次のとおりです。
＃1。 ハイブ サーバー 2 (HS2)
認証とマルチクライアントの同時実行をサポートし、Java Database Connectivity (JDBC) や Open Database Connectivity (ODBC) などのオープン API クライアントをより適切にサポートするように設計されています。
＃2。 ハイブ メタストア サーバー (HMS)
HMS は、リレーショナル データベースの Hive テーブルとパーティションのメタデータの中央ストアとして機能します。 HMS に格納されたメタデータは、メタストア サービス API を使用してクライアントが利用できるようになります。
＃3。 ハイブ ACID
Hive は、実行されるすべてのトランザクションが ACID に準拠していることを保証します。 ACID は、データベース トランザクションの 4 つの望ましい特性を表しています。 これには、原子性、一貫性、分離、および耐久性が含まれます。
＃4。 ハイブ データ圧縮
データ圧縮は、データの品質と整合性を損なうことなく、保存および送信されるデータ サイズを縮小するプロセスです。 これは、圧縮されるデータの品質と完全性を損なうことなく、冗長性と無関係なデータを削除するか、特別なエンコードを使用することによって行われます。 Hive は、すぐに使えるデータ圧縮のサポートを提供します。
＃5。 ハイブの複製
Hive には、バックアップの作成とデータ リカバリを目的として、クラスタ間の Hive メタデータとデータ変更のレプリケーションをサポートするフレームワークがあります。
＃6。 セキュリティと可観測性
Hive は、データ セキュリティの監視と管理を可能にするフレームワークである Apache Ranger と、企業がコンプライアンス要件を満たすことを可能にする Apache Atlas と統合できます。 Hive は、ネットワーク内の通信を保護するネットワーク プロトコルである Kerberos 認証もサポートしています。 この 3 つが一緒になって、Hive を安全かつ監視可能にします。
＃7。 ハイブLLAP
Hive には Low Latency Analytical Processing (LLAP) があり、データ キャッシングを最適化し、永続的なクエリ インフラストラクチャを使用することで、Hive を非常に高速にします。
#8。 コストベースの最適化
Hive は、コストベースのクエリ オプティマイザーと Apache Calcite によるクエリ実行フレーマーを使用して、SQL クエリを最適化します。 Apache Calcite は、データベースおよびデータ管理システムの構築に使用されます。
上記の機能により、Apache Hive は優れたデータ ウェアハウス システムになります
Apache Hive の使用例
Apache Hive は、ユーザーが大量のデータを簡単に処理および分析できる、汎用性の高いデータ ウェアハウスおよびデータ分析ソリューションです。 Apache Hive の使用例には次のようなものがあります。
データ分析
Apache Hive は、SQL に似たステートメントを使用した大規模なデータ セットの分析をサポートしています。 これにより、組織はデータのパターンを特定し、抽出したデータから意味のある結論を導き出すことができます。 これは、デザイン作成に役立ちます。 データ分析とクエリに Apache Hive を使用する企業の例には、AirBnB、FINRA、Vanguard などがあります。
バッチ処理
これには、Apache Hive を使用して、グループでの分散データ処理を通じて非常に大きなデータセットを処理することが含まれます。 これには、大規模なデータセットを高速に処理できるという利点があります。 この目的で Apache Hive を使用する企業の例として、保険および資産管理会社の Guardian があります。
データ ウェアハウジング
これには、Apache ハイブを使用して非常に大きなデータセットを保存および管理することが含まれます。 これに加えて、保存されたデータを分析し、そこからレポートを生成することができます。 Apache Hive をデータ ウェアハウス ソリューションとして使用している企業には、JPMorgan Chase や Target などがあります。
マーケティングと顧客分析
組織は Apache Hive を使用して、顧客データを分析し、顧客のセグメンテーションを実行して、顧客をよりよく理解し、マーケティング活動を微調整して顧客の理解に合わせることができます。 これは、顧客データを扱うすべての企業がApache Hiveを使用できるアプリケーションです。
ETL(抽出、変換、読み込み)処理
データ ウェアハウスで大量のデータを処理する場合、データをデータ ウェアハウス システムにロードして格納する前に、データのクリーニング、抽出、変換などの操作を実行する必要があります。
このようにして、データの処理と分析が迅速かつ簡単になり、エラーがなくなります。 Apache Hive は、データがデータ ウェアハウスにロードされる前に、これらすべての操作を実行できます。
上記は、Apache Hive の主な使用例です。
学習リソース
Apache ハイブは、大規模なデータセットのデータ ウェアハウジングとデータ分析に非常に役立つツールです。 大規模なデータセットを扱う組織や個人は、Apache ハイブを使用することで恩恵を受けることができます。 Apache Hive とその使用方法の詳細については、次のリソースを検討してください。
＃1。 Hive To ADVANCE Hive (リアルタイム利用)
Hive to Advance Hive は、データ分析と他のユーザーのトレーニングのために Apache テクノロジを使用して 10 年以上の経験を持つシニア ビッグ データ コンサルタントである J Garg によって作成された Udemy のベストセラー コースです。
これは、学習者を Apache Hive の基本から高度な概念に導く独自のコースであり、Apache Hive のジョブ インタビューで使用されるユース ケースのセクションも含まれています。 また、学習者が学習中に練習するために使用できるデータ セットと Apache Hive クエリも提供します。
取り上げる Apache Hive の概念には、Hive の高度な機能、Hive の圧縮技術、Hive の構成設定、Hive での複数のテーブルの操作、Hive での非構造化データのロードが含まれます。
このコースの強みは、実際のプロジェクトで使用される高度な Hive の概念を詳細にカバーしていることです。
＃2。 データ エンジニア向けの Apache Hive
これは実践的なプロジェクト ベースの Udemy コースで、実際のプロジェクトに取り組むことで、初心者レベルから上級レベルまで Apache Hive の操作方法を学習者に教えます。
このコースは、Apache Hive の概要から始まり、データ エンジニアにとって必要なツールである理由を説明します。 次に、Hive アーキテクチャ、そのインストール、および必要な Apache Hive 構成について説明します。 基礎を築いた後、このコースでは、Hive クエリ フロー、Hive 機能、制限事項、および Apache Hive で使用されるデータ モデルについて説明します。
また、Hive のデータ型、データ定義言語、およびデータ操作言語についても説明します。 最後のセクションでは、ビュー、パーティション分割、バケット化、結合、および組み込み関数と演算子などの高度な Hive の概念について説明します。
すべてを締めくくるために、このコースでは、よくある面接の質問と回答を扱います。 これは、Apache Hive と、それが実際にどのように適用されるかについて学ぶための優れたコースです。
＃3。 進むApache Hive Basic
進むべき Apache Hive Basic は、Apache Hive やその他のビッグ データ ツールの使用経験が豊富なシニア データ エンジニアである Anshul Jain によるコースです。
これは、Apache Hive の概念を理解しやすい方法で示しており、Apache Hive の要点を学びたい初心者に適しています。
このコースでは、HQL 句、ウィンドウ関数、マテリアライズド ビュー、Hive での CRUD 操作、パーティションの交換、高速なデータ クエリを可能にするパフォーマンスの最適化について説明します。
このコースでは、Apache Hive の実践的な経験を提供するだけでなく、仕事に応募する際に遭遇する可能性のある一般的な面接の質問に対処するのに役立ちます。
＃4。 アパッチ ハイブ エッセンシャルズ
この本は、データ アナリスト、開発者、または Apache Hive の使用方法の学習に関心のあるすべての人に特に役立ちます。
著者は、さまざまな業界でエンタープライズ ビッグ データ アーキテクチャと分析を設計および実装するビッグ データの実践者として 10 年以上の経験があります。
この本では、Hive 環境を作成およびセットアップする方法、Hive の定義言語を使用して効果的にデータを記述する方法、および Hive でデータ セットを結合およびフィルタリングする方法について説明しています。
さらに、Hive の並べ替え、並べ替え、関数を使用したデータ変換、データの集計とサンプリングの方法、Hive クエリのパフォーマンスを向上させ、Hive のセキュリティを強化する方法についても説明します。 最後に、Apache Hive のカスタマイズについて説明し、ビッグ データのニーズに対応するために Apache Hive を微調整する方法をユーザーに説明します。
＃5。 Apache ハイブ クックブック
Apache Hive クックブック (Kindle およびペーパーバックで入手可能) は、Apache Hive をわかりやすく実践的に説明しており、Apache Hive と、ビッグ データにおける一般的なフレームワークとの統合について学び、理解することができます。
この本は、SQL の予備知識を持つ読者を対象としており、Apache Hive を Hadoop で構成する方法、Hive のサービス、Hive データ モデル、および Hive データの定義と操作言語について説明しています。
さらに、Hive の拡張機能、結合と結合の最適化、Hive の統計、Hive 関数、最適化のための Hive の調整、および Hive のセキュリティをカバーし、Hive と他のフレームワークとの統合の詳細なカバーで締めくくります。
結論
Apache Hive は、従来のデータ ウェアハウジング タスクに最適であり、オンライン トランザクションの処理には適していないことに注意してください。 Apache は、パフォーマンス、スケーラビリティ、フォールト トレランス、および入力形式との疎結合を最大化するように設計されています。
大量のデータを処理および処理する組織は、Apache Hive が提供する堅牢な機能から多大な恩恵を受けることができます。 これらの機能は、大規模なデータセットの保存と分析に非常に役立ちます。
また、Apache Hive と Apache Impala の主な違いについても調べてください。
