Apache Hive adalah sistem gudang data terdistribusi dan toleran kesalahan yang memungkinkan analitik dalam skala besar.
Gudang data adalah sistem manajemen data yang menyimpan sejumlah besar data historis yang berasal dari berbagai sumber untuk tujuan analisis dan pelaporan data. Ini, pada gilirannya, mendukung intelijen bisnis yang mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih terinformasi.
Data yang digunakan di Apache Hive disimpan di Apache Hadoop, kerangka penyimpanan data sumber terbuka untuk penyimpanan dan pemrosesan data terdistribusi. Apache Hive dibangun di atas Apache Hadoop dan dengan demikian menyimpan dan mengekstrak data dari Apache Hadoop. Namun, sistem penyimpanan data lainnya, seperti Apache HBase, juga dapat digunakan.
Hal terbaik tentang Apache Hive adalah memungkinkan pengguna untuk membaca, menulis, dan mengelola kumpulan data besar dan kueri serta menganalisis data menggunakan Hive Query Language (HQL), mirip dengan SQL.
Cara Kerja Apache Hive
Apache Hive menyediakan antarmuka tingkat tinggi mirip SQL untuk menanyakan dan mengelola data dalam jumlah besar yang disimpan di Hadoop Distributed File System (HDFS). Saat pengguna mengeksekusi kueri di Apache Hive, kueri tersebut diterjemahkan ke dalam rangkaian pekerjaan MapReduce yang dijalankan oleh klaster Hadoop.
MapReduce adalah model untuk memproses data dalam jumlah besar secara paralel di seluruh cluster komputer yang terdistribusi. Setelah pekerjaan MapReduce selesai, hasilnya diproses dan digabungkan untuk menghasilkan satu hasil akhir. Hasil akhir dapat disimpan dalam tabel Hive atau diekspor ke HDFS untuk diproses atau dianalisis lebih lanjut.
Kueri di Hive dapat dieksekusi lebih cepat dengan menggunakan partisi untuk membagi tabel Hive menjadi beberapa bagian berdasarkan informasi tabel. Partisi ini dapat dipecah lebih jauh untuk memungkinkan kueri set data besar yang sangat cepat. Proses ini dikenal sebagai bucketing.
Apache Hive harus dimiliki oleh organisasi yang bekerja dengan big data. Ini karena memungkinkan mereka untuk dengan mudah mengelola kumpulan data besar, memproses data dengan sangat cepat, dan dengan mudah melakukan analisis data yang rumit pada data. Ini mengarah pada laporan yang komprehensif dan terperinci dari data yang tersedia yang memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Manfaat Menggunakan Apache Hive
Beberapa keuntungan menggunakan Apache Hive antara lain sebagai berikut:
Mudah digunakan
Dengan mengizinkan kueri data menggunakan HQL, mirip dengan SQL, menggunakan Apache Hive menjadi dapat diakses oleh programmer dan non-programmer. Oleh karena itu, analisis data dapat dilakukan pada kumpulan data besar tanpa mempelajari bahasa atau sintaks baru. Ini telah menjadi kontributor utama adopsi dan penggunaan Apache Hive oleh organisasi.
Cepat
Apache Hive memungkinkan analisis data yang sangat cepat dari kumpulan data besar melalui pemrosesan batch. Dalam pemrosesan batch, kumpulan data besar dikumpulkan dan diproses dalam kelompok. Hasilnya kemudian digabungkan untuk menghasilkan hasil akhir. Melalui pemrosesan batch, Apache Hive memungkinkan pemrosesan dan analisis data yang cepat.
Dapat diandalkan
Hive menggunakan Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS) untuk penyimpanan data. Dengan bekerja sama, data dapat direplikasi saat sedang dianalisis. Ini menciptakan lingkungan yang toleran terhadap kesalahan di mana data tidak dapat hilang bahkan ketika sistem komputer tidak berfungsi.
Hal ini memungkinkan Apache Hive menjadi sangat andal dan toleran terhadap kesalahan, yang membuatnya menonjol di antara sistem gudang data lainnya.
Skalabel
Apache Hive dirancang dengan cara yang memungkinkannya untuk menskalakan dan menangani peningkatan kumpulan data dengan mudah. Ini memberi pengguna solusi gudang data yang dapat diskalakan sesuai dengan kebutuhan mereka.
Hemat biaya
Dibandingkan dengan solusi pergudangan data lainnya, Apache Hive, yang merupakan sumber terbuka, relatif lebih murah untuk dijalankan dan, dengan demikian, pilihan terbaik bagi organisasi yang ingin meminimalkan biaya operasi agar menguntungkan.
Apache Hive adalah solusi pergudangan data yang tangguh dan andal yang tidak hanya menskalakan sesuai dengan kebutuhan pengguna tetapi juga memberikan solusi pergudangan data yang cepat, hemat biaya, dan mudah digunakan.
Fitur Sarang Apache
Fitur utama di sarang Apache meliputi:
#1. Sarang Server 2 (HS2)
Ini mendukung autentikasi dan konkurensi multi-klien dan dirancang untuk menawarkan dukungan yang lebih baik untuk klien API terbuka seperti Java Database Connectivity (JDBC) dan Open Database Connectivity (ODBC).
#2. Sarang Server Metastore (HMS)
HMS bertindak sebagai pusat penyimpanan untuk metadata Hive Tables dan partisi untuk database relasional. Metadata yang disimpan di HMS tersedia untuk klien menggunakan API layanan metastore.
#3. Sarang ASAM
Hive memastikan bahwa semua transaksi yang dilakukan sesuai dengan ACID. ACID mewakili empat sifat yang diinginkan dari transaksi basis data. Ini termasuk atomisitas, konsistensi, isolasi, dan daya tahan.
#4. Pemadatan Data Hive
pemadatan data adalah proses mengurangi ukuran data yang disimpan dan ditransmisikan tanpa mengurangi kualitas dan integritas data. Ini dilakukan dengan menghilangkan redundansi dan data yang tidak relevan atau menggunakan pengkodean khusus tanpa mengorbankan kualitas dan integritas data yang dipadatkan. Hive menawarkan dukungan out-of-the-box untuk pemadatan data.
#5. Replikasi Sarang
Hive memiliki kerangka kerja yang mendukung replikasi metadata Hive dan perubahan data antar cluster untuk tujuan membuat cadangan dan pemulihan data.
#6. Keamanan dan Observabilitas
Hive dapat diintegrasikan dengan Apache Ranger, kerangka kerja yang memungkinkan pemantauan dan pengelolaan keamanan data, dan dengan Apache Atlas, yang memungkinkan perusahaan memenuhi persyaratan kepatuhan mereka. Hive juga mendukung autentikasi Kerberos, protokol jaringan yang mengamankan komunikasi dalam jaringan. Ketiganya bersama-sama membuat Hive aman dan dapat diamati.
#7. Sarang LLAP
Hive memiliki Pemrosesan Analitik Latensi Rendah (LLAP) yang membuat Hive sangat cepat dengan mengoptimalkan caching data dan menggunakan infrastruktur kueri yang persisten.
#8. Optimasi Berbasis Biaya
Hive menggunakan pengoptimal kueri berbasis biaya dan pembingkai eksekusi kueri oleh Apache Calcite untuk mengoptimalkan kueri SQLnya. Apache Calcite digunakan dalam membangun database dan sistem manajemen data.
Fitur-fitur di atas menjadikan Apache Hive sistem gudang data yang sangat baik
Gunakan Kasus Untuk Apache Hive
Apache Hive adalah gudang data serbaguna dan solusi analisis data yang memungkinkan pengguna memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan mudah. Beberapa kasus penggunaan untuk Apache Hive meliputi:
Analisis data
Apache Hive mendukung analisis kumpulan data besar menggunakan pernyataan mirip SQL. Ini memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi pola dalam data dan menarik kesimpulan yang bermakna dari data yang diekstrak. Ini berguna dalam pembuatan desain. Contoh perusahaan yang menggunakan Apache Hive untuk analisis dan kueri data termasuk AirBnB, FINRA, dan Vanguard.
Pemrosesan Batch
Ini melibatkan penggunaan Apache Hive untuk memproses kumpulan data yang sangat besar melalui pemrosesan data terdistribusi dalam grup. Ini memiliki keuntungan memungkinkan pemrosesan dataset besar yang cepat. Contoh perusahaan yang menggunakan Apache Hive untuk tujuan ini adalah Guardian, sebuah perusahaan asuransi dan manajemen kekayaan.
Gudang Data
ini melibatkan penggunaan sarang Apache untuk menyimpan dan mengelola kumpulan data yang sangat besar. Selain itu, data yang disimpan dapat dianalisis, dan laporan dihasilkan dari. Perusahaan yang menggunakan Apache Hive sebagai solusi gudang data termasuk JPMorgan Chase dan Target.
Analisis pemasaran dan pelanggan
organisasi dapat menggunakan Apache Hive untuk menganalisis data pelanggan mereka, melakukan segmentasi pelanggan dan dapat memahami pelanggan mereka dengan lebih baik, dan mengubah upaya pemasaran mereka agar sesuai dengan pemahaman mereka tentang pelanggan mereka. Ini adalah aplikasi yang dapat digunakan oleh semua perusahaan yang menangani data pelanggan untuk Apache Hive.
Pemrosesan ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat).
Saat bekerja dengan banyak data di gudang data, perlu dilakukan operasi seperti pembersihan data, ekstraksi, dan transformasi sebelum data dapat dimuat dan disimpan di sistem gudang data.
Dengan cara ini, pemrosesan dan analisis data akan menjadi cepat, mudah, dan bebas dari kesalahan. Apache Hive dapat melakukan semua operasi ini sebelum data dimuat ke gudang data.
Di atas membuat kasus penggunaan utama untuk Apache Hive
Sumber Belajar
Apache hive adalah alat yang sangat berguna untuk pergudangan data dan analisis data kumpulan data besar. Organisasi dan individu yang bekerja dengan kumpulan data besar dapat memperoleh manfaat dengan menggunakan sarang Apache. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang Apache Hive dan cara menggunakannya, pertimbangkan sumber daya berikut:
#1. Hive To ADVANCE Hive (Penggunaan waktu nyata)
Hive to Advance Hive adalah kursus terlaris tentang Udemy yang dibuat oleh J Garg, konsultan big data senior dengan pengalaman lebih dari satu dekade bekerja dengan teknologi Apache untuk analisis data dan melatih pengguna lain.
Ini adalah kursus satu-satunya yang membawa pelajar dari dasar-dasar Apache Hive ke konsep lanjutan dan juga mencakup bagian tentang kasus penggunaan yang digunakan dalam wawancara Pekerjaan Apache Hive. Ini juga menyediakan kumpulan data dan kueri Apache Hive yang dapat digunakan pelajar untuk berlatih sambil belajar.
Beberapa konsep Apache Hive yang tercakup meliputi fungsi lanjutan di Hive, teknik kompresi di Hive, pengaturan konfigurasi Hive, bekerja dengan banyak tabel di Hive, dan memuat data tidak terstruktur di Hive.
Kekuatan kursus ini terletak pada cakupan mendalam tentang konsep Hive tingkat lanjut yang digunakan dalam proyek dunia nyata.
#2. Apache Hive Untuk Insinyur Data
Ini adalah Kursus Udemy berbasis proyek praktis yang mengajarkan pelajar cara bekerja dengan Apache Hive dari tingkat pemula hingga tingkat mahir dengan mengerjakan proyek dunia nyata.
Kursus ini dimulai dengan ikhtisar tentang Apache Hive dan membahas mengapa itu adalah alat yang diperlukan untuk insinyur data. Ia kemudian menjelajahi arsitektur Hive, instalasinya, dan konfigurasi Apache Hive yang diperlukan. Setelah meletakkan fondasinya, kursus berlanjut untuk membahas aliran kueri sarang, fitur sarang, batasan, dan model data yang digunakan di sarang Apache.
Ini juga mencakup tipe data, bahasa definisi data, dan bahasa manipulasi data di Hive. Bagian terakhir mencakup konsep Hive tingkat lanjut seperti tampilan, partisi, pengelompokan, penggabungan, dan fungsi serta operator bawaan.
Untuk menutup semuanya, kursus ini mencakup pertanyaan dan jawaban wawancara yang sering diajukan. Ini adalah kursus yang sangat baik untuk mempelajari tentang Apache Hive dan bagaimana hal itu dapat diterapkan di dunia nyata.
#3. Apache Hive Basic untuk maju
Apache Hive Basic to advance adalah kursus oleh Anshul Jain, seorang insinyur data senior dengan banyak pengalaman bekerja dengan Apache Hive dan alat Big data lainnya.
Ini menyajikan konsep Apache Hive dengan cara yang mudah dipahami dan cocok untuk pemula yang ingin mempelajari seluk-beluk Apache Hive.
Kursus ini mencakup klausa HQL, fungsi jendela, tampilan terwujud, operasi CRUD di Hive, pertukaran partisi, dan pengoptimalan kinerja untuk memungkinkan kueri data cepat.
Kursus ini akan memberi Anda pengalaman langsung dengan Apache Hive selain membantu menjawab pertanyaan wawancara umum yang mungkin Anda temui saat melamar pekerjaan.
#4. Apache Hive Essentials
Buku ini sangat berguna bagi analis data, pengembang, atau siapa pun yang tertarik mempelajari cara menggunakan Apache Hive.
Penulis memiliki lebih dari satu dekade pengalaman bekerja sebagai praktisi big data yang merancang dan mengimplementasikan arsitektur dan analitik big data perusahaan di berbagai industri.
Buku ini mencakup cara membuat dan menyiapkan lingkungan Hive, mendeskripsikan data secara efektif menggunakan bahasa definisi Hive, serta menggabungkan dan memfilter kumpulan data di Hive.
Selain itu, ini mencakup transformasi data menggunakan penyortiran, pengurutan, dan fungsi Hive, cara menggabungkan dan mengambil sampel data, dan cara meningkatkan kinerja kueri Hive dan meningkatkan keamanan di Hive. Terakhir, ini mencakup penyesuaian di Apache hive, mengajari pengguna cara men-tweak Apache Hive untuk melayani kebutuhan data besar mereka.
#5. Buku Masakan Apache Hive
Apache Hive Cookbook, tersedia dalam Kindle dan paperback, memberikan panduan langsung yang mudah diikuti tentang Apache Hive, memungkinkan Anda mempelajari dan memahami Apache Hive dan integrasinya dengan kerangka kerja populer dalam data besar.
Buku ini, ditujukan untuk pembaca dengan pengetahuan SQL sebelumnya, mencakup cara mengonfigurasi Apache Hive dengan Hadoop, layanan di Hive, model data Hive, dan definisi data Hive dan bahasa manipulasi.
Selain itu, ini mencakup fitur ekstensibilitas di Hive, gabungan dan pengoptimalan gabungan, statistik di Hive, fungsi Hive, penyetelan Hive untuk pengoptimalan, dan keamanan di Hive, dan diakhiri dengan cakupan mendalam tentang integrasi Hive dengan kerangka kerja lain.
Kesimpulan
Perlu dicatat bahwa Apache Hive paling baik digunakan untuk tugas pergudangan data tradisional dan tidak cocok untuk memproses transaksi online. Apache dirancang untuk memaksimalkan kinerja, skalabilitas, toleransi kesalahan, dan sambungan longgar dengan format inputnya.
Organisasi yang menangani dan memproses data dalam jumlah besar akan sangat diuntungkan oleh fitur tangguh yang ditawarkan oleh Apache Hive. Fitur-fitur ini sangat berguna dalam menyimpan dan menganalisis kumpulan data besar.
Anda juga dapat menjelajahi beberapa perbedaan utama antara Apache Hive dan Apache Impala.
