Big Data do Hive, mineração de dados com Apache

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O conceito de Big Data já se tornou comum entre nós, uma vez que existem muitas empresas que usam esse sistema para poder processar uma maior quantidade de dados de forma rápida e segura, e assim ser capaz de obter informações de interesse para continuar melhorando seu tratamento. Apesar disto, essas informações estão aumentando e é por isso que outros sistemas complementares estão surgindo que pode trabalhar com grandes volumes de dados. Em particular, opções onde as informações são fornecidas de forma estruturada estão sendo exploradas, no caso de sistemas mais vantajosos para as empresas. Neste contexto, hoje falamos sobre Colmeia Big Data. Em que consiste?

colmeia big data

O que é Colmeia Big Data?

Quando falamos de Hive, queremos dizer uma infraestrutura baseada no armazenamento de dados para Hadoop. Este sistema tem um objetivo bem definido que é ninguém menos que fornecer um resumo completo da análise, dados e consultas. Com essa infraestrutura temos a possibilidade de estudar grandes volumes de dados armazenados, sendo totalmente compatível com Hadoop HDFS, mesmo que o mesmo também possa ser feito dentro do sistema de arquivos Amazon S3.

Uma das vantagens da Colmeia é que ela nos apresenta um acesso muito equivalente ao SQL com dados estruturados, por isso foi batizado com o nome de HiveQL ou simplesmente por sua sigla HQL. Através do sistema Colmeia, também poderemos analisar Big Data com MapReduce. O que devemos ser muito claros sobre é que a Colmeia não está programada para que podemos obter uma resposta rápida a todas as perguntas. Mais bem, A Colmeia foi projetada para poder trabalhar com o sistema em aplicações de mineração de dados. Esses tipos de aplicações nem sempre são rápidas. Na realidade, no momento de analisar as respectivas informações pode ser necessário de alguns minutos para até mesmo horas e é exatamente nessas aplicações onde o sistema Hive é usado em maior medida.

Principais características do Hive Big Data

Saber totalmente o que é Hive Big Data, é essencial que também conheçamos suas principais características. Para isto, a primeira coisa que temos a dizer é que este sistema tem três formatos diferentes para organização de dados. Nós nos referimos a tabelas, partições e cubos. Como é cada um desses formatos??

Placas

As tabelas de colmeia são muito semelhantes aos RDBMS clássicos que apresentam tabelas e linhas. O procedimento para trabalhar com essas tabelas é muito fácil. O que fazemos é atribuir cada uma dessas tabelas aos diretórios que contêm os sistemas de arquivos., procedimento que é feito diretamente. além do que, além do mais, é essencial notar que As placas de colmeia também são compatíveis com outros sistemas. que têm arquivos nativos.

Partições

As partições são feitas nas próprias mesas, sabendo que tabelas colmeias pode ter mais de um segmento. Se antes falássemos sobre diretórios, desta vez também nos referimos às tabelas que são atribuídas a subdireções e sistemas que contêm arquivos.

Cubos

Por último, com o sistema Colmeia os dados que são armazenados também podem ser divididos em cubos. Em outras palavras, essas informações são salvas como se fossem um arquivo dentro da respectiva partição e sempre em um sistema de arquivos inferior.

Ao mesmo tempo de tudo isso, Colmeia nos oferece o que é conhecido como metaloja, ou o que é o mesmo, o lugar onde podemos armazenar um monte de metadados. Aqui ele existe um banco de dados que está relacionado entre si e, por sua vez, essas informações correspondem ao Esquema de Colmeia, incluindo estatísticas, Proprietários, tipos de coluna e dados de valor-chave, entre muitas outras coisas.

ColmeiaQL, que tarefas você nos fornece??

Por último, vamos nos referir às operações básicas que podemos fazer com a HiveSQL (HQL). A) Sim, através deste sistema, podemos fazer avaliações de um grande número de funções, temos a possibilidade de criar tabelas e partições e gerenciá-las e podemos ser o apoio dos chamados operadores relacionais, bem como lógica e aritmética. Por último, o idioma de consulta fornecido pelo hql facilita o download de informações armazenadas em uma tabela dentro de um diretório.

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