¿Qué es Hive en Hadoop? Historia y sus componentes

Apache Hive es un sistema de almacenamiento de código abierto que se basa en Hadoop. Hive se utiliza para consultar y analizar conjuntos de datos masivos almacenados en Hadoop. Funciona procesando datos estructurados y semiestructurados.

A través de este artículo, hablemos en detalle sobre Hive en Hadoop, su historia, su importancia, la arquitectura de Hive, algunas características clave, algunas limitaciones y más.

¿Qué es la colmena?

Apache Hive es simplemente un software de almacenamiento de datos creado utilizando Hadoop como base. Antes de Apache Hive, los ingenieros de Big Data tenían que escribir trabajos complejos de reducción de mapas para realizar tareas de consulta. Con Hive, por otro lado, las cosas se redujeron drásticamente ya que los ingenieros ahora solo necesitan saber SQL.

Hive funciona en un lenguaje conocido como HiveQL (similar a SQL), lo que lo hace más fácil para los ingenieros que tienen conocimientos prácticos de SQL. HiveQL traduce automáticamente sus consultas SQL en trabajos de reducción de mapas que Hadoop puede ejecutar.

Al hacerlo, Apache presenta el concepto de abstracción en el funcionamiento de Hadoop y permite a los expertos en datos manejar conjuntos de datos complejos sin aprender el lenguaje de programación Java para trabajar con Hive. Apache Hive funciona en su estación de trabajo y convierte las consultas SQL en trabajos de reducción de mapas para ejecutarse en el clúster de Hadoop. Hive clasifica todos sus datos en tablas, proporcionando así una estructura a todos los datos presentes en HDFS.

Historia de la Colmena Apache

El equipo de infraestructura de datos presentó Apache Hive en Facebook. Es una de las tecnologías que se utiliza de forma proactiva en Facebook para numerosos fines internos. A lo largo de los años, Apache Hive ha ejecutado miles de trabajos en el clúster con cientos de usuarios para una variedad de aplicaciones.

El clúster Hive-Hadoop en Facebook almacena más de 3 PB de datos sin procesar. Puede cargar 15 TB de datos en tiempo real diariamente. A partir de ahí, Apache Hive creció aún más en sus casos de uso y, en la actualidad, lo utilizan gigantes como IBM, Yahoo, Amazon, FINRA, Netflix y más.

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¿Por qué la necesidad de Apache Hive?

Antes de crear Apache Hive, Facebook luchó con muchos desafíos, como el tamaño de datos cada vez mayor para analizar y la total inconsistencia en este gran conjunto de datos. Estos desafíos dificultaron que Facebook manejara sus tareas de uso intensivo de datos sin problemas. Las estructuras tradicionales basadas en RDBMS no fueron suficientes para controlar la presión cada vez mayor.

Facebook introdujo map-reduce por primera vez para superar estos desafíos, pero luego lo simplificó aún más al ofrecer Apache Hive, que funciona en HiveQL.

Finalmente, Apache Hive surgió como el salvador que tanto se necesitaba y ayudó a Facebook a superar los diversos desafíos. Ahora, usando Apache Hive, Facebook pudo lograr lo siguiente:

• Evolución y flexibilidad del esquema.
• Particionamiento y agrupamiento de tablas.
• Definición de tablas de Hive directamente en HDFS.
• Disponibilidad de controladores ODBC/JDBC.

En general, Apache Hive ayudó a los desarrolladores a ahorrar mucho tiempo que, de lo contrario, se dedicaría a escribir trabajos complejos de reducción de mapas. Hive brinda simplicidad al resumen, análisis, consulta y exploración de datos.

Al depender solo de SQL, Apache Hive es un marco rápido y escalable y es altamente extensible. Si comprende las consultas básicas con SQL, ¡podrá trabajar con Apache Hive en poco tiempo! También ofrece acceso a archivos en diferentes almacenes de datos como HBase y HDFS.

La arquitectura de Apache Hive

Ahora que comprende la importancia y el surgimiento de Apache Hive, veamos los principales componentes de Apache Hive. La arquitectura de Apache Hive incluye:

1. Metatienda

Esto se utiliza para almacenar metadatos para cada una de las tablas. Los metadatos generalmente consisten en la ubicación y el esquema. Metastore también consta de metadatos de partición, que ayudan a los ingenieros a realizar un seguimiento del progreso de diferentes conjuntos de datos que se han distribuido en los clústeres. Los datos que se almacenan aquí están en el formato RDBMS tradicional.

2. Conductor

El controlador en Apache Hive es como un controlador responsable de recibir las declaraciones de HiveQL. Luego, inicia la ejecución de estas sentencias creando diferentes sesiones. El conductor también es responsable de monitorear y administrar el ciclo de vida de la implementación y su progreso a lo largo del camino. Los controladores contienen todos los metadatos importantes que se generan cuando se ejecuta una instrucción HiveQL. También actúa como un punto de recopilación de datos obtenidos después de la operación de reducción de mapas.

3. Compilador

El compilador se utiliza para compilar las consultas de HiveQL. Convierte las consultas generadas por el usuario en un plan de ejecución infalible que contiene todas las tareas que deben realizarse. El plan también incluye todos los pasos y procedimientos necesarios para seguir map-reduce para obtener el resultado requerido. El compilador de Hive convierte la consulta de entrada del usuario en AST (Árbol de sintaxis abstracta) para verificar errores en tiempo de compilación o problemas de compatibilidad. El AST se transforma en un gráfico acíclico dirigido (DAG) cuando no se encuentra ninguno de los problemas.

4. Optimizador

El optimizador realiza todas las transformaciones en el plan de ejecución necesarias para alcanzar el DAG optimizado. Lo hace agregando todas las transformaciones juntas, como convertir una matriz de uniones individuales en uniones únicas, para mejorar el rendimiento. Además, el optimizador puede dividir diferentes tareas aplicando una transformación en los datos antes de que se realice la operación reducida, nuevamente, para mejorar el rendimiento general.

5. Ejecutor –

Una vez que Apache Hive ha realizado las tareas de compilación y optimización, el ejecutor realiza las ejecuciones finales. Se encarga de canalizar las tareas y llevarlas a cabo.

6. CLI, interfaz de usuario y servidor Thrift

La interfaz de línea de comandos (CLI) se utiliza para proporcionar al usuario externo una interfaz de usuario para interactuar con las diferentes características de Apache Hive. CLI es lo que conforma la interfaz de usuario de Hive para los usuarios finales. Por otro lado, el servidor Thrift permite que clientes externos interactúen con Hive a través de una red, similar a los protocolos ODBC o JDBC.

Funciones principales de Apache Hive

Como se mencionó anteriormente, Apache Hive provocó un cambio muy necesario en la forma en que los ingenieros trabajaban en los trabajos de datos. Java ya no era el lenguaje de referencia y los desarrolladores podían trabajar simplemente usando SQL. Aparte de eso, también hay otras características esenciales de Hive, como:

• Apache Hive ofrece resúmenes, análisis y consultas de datos de una manera mucho más simplificada.
• Hive es compatible con tablas internas y externas, lo que hace posible trabajar con datos externos sin incluirlos en HD DFS.
• Apache Hive funciona perfectamente bien para el requisito de interfaz de bajo nivel de Hadoop.
• Al admitir la partición de datos en el nivel de las tablas, Apache Hive ayuda a mejorar el rendimiento general.
• Tiene un optimizador basado en reglas para optimizar diferentes planes lógicos.
• Funciona en HiveQL, un lenguaje similar a SQL, lo que significa que los desarrolladores no necesitan dominar otro lenguaje para trabajar con grandes conjuntos de datos.
• Consultar en Hive es extremadamente simple, similar a SQL.
• También podemos ejecutar consultas Ad-hoc para el análisis de datos utilizando Hive.

Limitación de Apache Hive

Dado que el mundo de la ciencia de datos es relativamente nuevo y está en constante evolución, incluso las mejores herramientas disponibles en el mercado tienen algunas limitaciones. Resolver esas limitaciones es lo que nos dará las próximas mejores herramientas. Aquí hay algunas limitaciones de trabajar con Apache Hive para que las tenga en cuenta:

• Hive no ofrece actualizaciones a nivel de fila ni consultas en tiempo real.
• Apache Hive proporciona una latencia aceptable para la interactividad.
• No es lo mejor para trabajar con transacciones en línea.
• La latencia en las consultas de Hive es generalmente más alta que el promedio.

En conclusión

Apache Hive produjo mejoras drásticas y sorprendentes en la forma en que los ingenieros de datos trabajan en grandes conjuntos de datos. Además, al eliminar por completo la necesidad del lenguaje de programación Java, Apache Hive brindó una comodidad familiar a los ingenieros de datos. Hoy en día, puede trabajar sin problemas con Apache Hive si tiene los conocimientos básicos de consultas SQL.

Como mencionamos anteriormente, Data Science es un campo dinámico y en constante evolución. Estamos seguros de que los próximos años traerán nuevas herramientas y marcos para simplificar aún más las cosas. Si es un entusiasta de los datos que busca aprender todas las herramientas del oficio de la ciencia de datos, ahora es el mejor momento para familiarizarse con las herramientas de Big Data como Hive.

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