Hive big data, exploration de données avec Apache

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El concepto de Big Data ya se volvió común entre nosotros, puesto que son muchas las compañías que usan este sistema para poder procesar una mayor cantidad de datos de forma rápida y segura, y así poder obtener información de interés para seguir mejorando su trato. Malgré cela, esta información va en aumento y es es por esto que que están surgiendo otros sistemas complementarios que pueden trabajar con grandes volúmenes de datos. En particulier, se están explorando opciones en las que la información se proporciona de forma estructurada, en el caso de sistemas más ventajosos para las compañías. Dans ce contexte, hoy hablamos de Hive Big Data. En quoi consiste?

colmena de grandes datos

¿Qué es Hive Big Data?

Cuando hablamos de Hive nos referimos a una infraestructura que se basa en el almacenamiento de datos para Hadoop. Este sistema tiene un objetivo bien definido que no es otro que proporcionar un resumen completo de análisis, datos y consultas. Con esta infraestructura tenemos la posibilidad de estudiar grandes volúmenes de datos almacenados, siendo totalmente compatible con Hadoop HDFS, aún cuando lo mismo además se puede hacer dentro del sistema de archivos de Amazon S3.

Una de las ventajas de Hive es que nos presenta un acceso muy equivalente a SQL con datos estructurados, por lo que ha sido bautizado con el nombre de HiveQL o simplemente por sus siglas HQL. A través del sistema Hive, además lograremos analizar Big Data con MapReduce. Lo que debemos tener muy claro es que Hive no está programado para que podamos obtener una respuesta rápida a todas las consultas. Très bien, Hive está diseñado para poder trabajar con el sistema en aplicaciones de minería de datos. Este tipo de aplicaciones no siempre son rápidas. En réalité, al momento de analizar la información respectivo se puede necesitar desde un par de minutos hasta inclusive horas y es exactamente en estas aplicaciones donde se utiliza en mayor medida el sistema Hive.

Características principales de Hive Big Data

Para saber totalmente qué es Hive Big Data, es esencial que además conozcamos sus principales características. Pour ca, lo primero que tenemos que decir es que este sistema tiene tres formatos diferentes para la organización de datos. Nos referimos a tablas, particiones y cubos. ¿Cómo es cada uno de estos formatos?

Tableros

Las tablas de Hive son muy similares a los RDBMS clásicos que presentan tablas y filas. El procedimiento para trabajar con estas tablas es muy fácil. Lo que hacemos es adjudicar cada una de estas tablas a los directorios que contienen los sistemas de archivos, procedimiento que se hace de forma directa. en outre, es esencial señalar que Los tableros Hive además son compatibles con otros sistemas. que disponen archivos nativos.

Particiones

Las particiones se realizan en las propias tablas, sabiendo que las tablas de Hive pueden tener más de un segmento. Si antes hablábamos de directorios, en esta ocasión además nos referimos a las tablas que se asignan a los subdirectorios y los sistemas que contienen archivos.

Cubos

Finalement, con el sistema Hive los datos que se almacenan además se pueden dividir en cubos. En d'autres termes, esta información se guarda como si fuera un archivo dentro de la partición respectivo y siempre en un sistema de archivos inferior.

Al mismo tiempo de todo esto, Hive nos ofrece lo que se conoce como metastore, Ou c'est pareil, el lugar donde podemos almacenar una gran cantidad de metadatos. Aqui existe una base de datos que está relacionada entre sí ya su vez esta información corresponde al Esquema Hive, que incluye estadísticas, propietarios, tipos de columnas y datos clave-valor, entre muchas otras cosas.

HiveSQL, ¿qué tareas nos proporciona?

Finalement, nos vamos a referir a las operaciones básicas que podemos hacer con HiveSQL (HQL). A) Oui, por medio de este sistema, podemos hacer evaluaciones de un gran número de funciones, tenemos la posibilidad de crear tablas y particiones y administrarlas y podemos ser el soporte de los llamados operadores relacionales, así como lógicos y aritméticos. Finalement, el lenguaje de consulta proporcionado por HQL facilita la descarga de información que se almacena en una tabla dentro de un directorio.

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