Apache Hive Definición / explicación

Apache Hive es un proyecto de software de almacenamiento de datos construido sobre Apache Hadoop para proporcionar servicios de consulta y análisis de datos. Se utiliza para procesar datos estructurados y semiestructurados en Hadoop. Hive proporciona un lenguaje de consulta similar a SQL llamado HiveQL para la consulta de datos. Hive también puede utilizarse para el análisis de datos y el aprendizaje automático.

¿Dónde se almacenan los datos en Hive?

Los datos en Hive se almacenan en una estructura llamada tabla. Las tablas son similares a las de una base de datos relacional, pero no se almacenan en el mismo formato. En su lugar, se almacenan como archivos en un directorio del sistema de archivos. ¿Es Hive un proyecto Apache? Sí, Hive es un proyecto Apache. El objetivo del proyecto Apache Hive es ofrecer una infraestructura de almacén de datos construida sobre Hadoop para proporcionar resumen, consulta y análisis de datos.

¿Dónde se almacenan los datos en Hive? Hive, que es un almacén de datos de código abierto, se construyó sobre Hadoop para proporcionar un resumen de datos y consultas ad-hoc, así como el análisis de grandes conjuntos de datos. Hive almacena los datos en forma de tabla. Las tablas en Hive son similares a las tablas de una base de datos relacional. Cada tabla puede dividirse en partes. Las particiones pueden describirse como rebanadas de datos horizontales que se almacenan en varios directorios del sistema de archivos. Cada partición corresponde a un subdirectorio del directorio de la tabla en el sistema de archivos. Si una tabla contiene dos particiones (fecha/país), cada uno de los datos de la partición se guardará en su propio subdirectorio.

¿Cómo utilizar Hive para ETL?

Hive es una solución de almacenamiento de datos que permite el ETL a través de una sencilla interfaz de tipo SQL. Su principal ventaja es que permite a los usuarios consultar los datos almacenados en Hadoop sin tener que escribir complejos programas MapReduce.

Para utilizar Hive para ETL, primero hay que crear una tabla que almacene los datos a procesar. Esto se puede hacer a través del shell de Hive o a través de la interfaz web de Hive. Una vez creada la tabla, puede cargar datos en ella desde cualquier fuente de Hadoop, como HDFS, S3 o HBase.
Una vez cargados los datos, puede ejecutar consultas HiveQL contra ellos para extraer, transformar y cargar los datos en su sistema de destino. HiveQL admite una amplia gama de funciones incorporadas que facilitan la realización de operaciones ETL comunes, como el filtrado, la agregación y la unión de datos.
Para trabajos ETL más complejos, puede escribir programas MapReduce personalizados e invocarlos desde HiveQL. Esto le permite aprovechar la potencia de Hadoop para realizar tareas complejas de procesamiento de datos que serían difíciles o imposibles de realizar con las herramientas ETL tradicionales. ¿Qué tipo de base de datos es Hive? Hive es una base de datos que se basa en el sistema de archivos de Hadoop. Se utiliza para almacenar y consultar los datos que se almacenan en el sistema de archivos de Hadoop.

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