O que é o Hive no Hadoop? História e seus componentes

Apache Hive é um sistema de armazenamento de código aberto que é construído sobre o Hadoop. O Hive é usado para consultar e analisar grandes conjuntos de dados armazenados no Hadoop. Ele funciona processando dados estruturados e semiestruturados.

Através deste artigo, vamos falar em detalhes sobre o Hive no Hadoop, sua história, sua importância, arquitetura do Hive, alguns recursos principais, algumas limitações e muito mais!

O que é Hive?

O Apache Hive é simplesmente um software de data warehouse construído usando o Hadoop como base. Antes do Apache Hive, os engenheiros de Big Data precisavam escrever tarefas complexas de redução de mapa para realizar tarefas de consulta. Com o Hive, por outro lado, as coisas foram drasticamente reduzidas, pois os engenheiros agora só precisam conhecer SQL.

O Hive funciona em uma linguagem conhecida como HiveQL (semelhante ao SQL), tornando mais fácil para os engenheiros que têm um conhecimento prático de SQL. O HiveQL traduz automaticamente suas consultas SQL em tarefas de redução de mapa que o Hadoop pode executar.

Ao fazer isso, o Apache apresenta o conceito de abstração no funcionamento do Hadoop e permite que especialistas em dados lidem com conjuntos de dados complexos sem aprender a linguagem de programação Java para trabalhar com o Hive. O Apache Hive funciona em sua estação de trabalho e converte consultas SQL em tarefas de redução de mapa a serem executadas no cluster Hadoop. O Hive categoriza todos os seus dados em tabelas, fornecendo assim uma estrutura para todos os dados presentes no HDFS.

História do Apache Hive

A equipe de infraestrutura de dados apresentou o Apache Hive no Facebook. É uma das tecnologias que está sendo usada proativamente no Facebook para vários propósitos internos. Ao longo dos anos, o Apache Hive executou milhares de tarefas no cluster com centenas de usuários para uma variedade de aplicativos.

O cluster Hive-Hadoop no Facebook armazena mais de 3 PB de dados brutos. Ele pode carregar 15 TB de dados em tempo real diariamente. A partir daí, o Apache Hive cresceu ainda mais em seus casos de uso e, hoje, é utilizado por gigantes como IBM, Yahoo, Amazon, FINRA, Netflix e outros.

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Por que a necessidade do Apache Hive?

Antes de criar o Apache Hive, o Facebook enfrentou muitos desafios, como o tamanho cada vez maior dos dados para analisar e a total inconsistência nesse grande conjunto de dados. Esses desafios tornaram difícil para o Facebook lidar com suas tarefas com uso intensivo de dados sem problemas. As estruturas tradicionais baseadas em RDBMS não foram suficientes para controlar a pressão cada vez maior.

O Facebook introduziu o map-reduce pela primeira vez para superar esses desafios, mas depois o simplificou ainda mais oferecendo o Apache Hive, que funciona no HiveQL.

Eventualmente, o Apache Hive emergiu como o salvador tão necessário e ajudou o Facebook a superar os vários desafios. Agora, usando o Apache Hive, o Facebook conseguiu o seguinte:

• Evolução e flexibilidade do esquema.
• Particionamento e agrupamento de tabelas.
• Definindo tabelas Hive diretamente no HDFS.
• Disponibilidade de drivers ODBC/JDBC.

Em suma, o Apache Hive ajudou os desenvolvedores a economizar muito tempo que, de outra forma, seria necessário para escrever trabalhos complexos de redução de mapa. O Hive traz simplicidade para sumarização, análise, consulta e exploração de dados.

Sendo dependente apenas do SQL, o Apache Hive é uma estrutura rápida e escalável e altamente extensível. Se você entende de consulta básica usando SQL, poderá trabalhar com o Apache Hive rapidamente! Ele também oferece acesso a arquivos em diferentes armazenamentos de dados, como HBase e HDFS.

A arquitetura do Apache Hive

Agora que você entende a importância e o surgimento do Apache Hive, vejamos os principais componentes do Apache Hive. A arquitetura do Apache Hive inclui:

1. Metastore

Isso é usado para armazenar metadados para cada uma das tabelas. Os metadados geralmente consistem no local e no esquema. O metastore também consiste nos metadados da partição, que ajudam os engenheiros a rastrear o progresso de diferentes conjuntos de dados que foram distribuídos pelos clusters. Os dados armazenados aqui estão no formato RDBMS tradicional.

2. Motorista

Driver no Apache Hive é como um controlador responsável por receber as instruções HiveQL. Em seguida, ele inicia a execução dessas instruções criando diferentes sessões. O driver também é responsável por monitorar e gerenciar o ciclo de vida da implementação e seu progresso ao longo do caminho. Os drivers contêm todos os metadados importantes que são gerados quando uma instrução HiveQL é executada. Ele também atua como um ponto de coleta de dados obtidos após a operação map-reduce.

3. Compilador

O compilador é usado para compilar as consultas HiveQL. Ele converte as consultas geradas pelo usuário em um plano de execução infalível que contém todas as tarefas que precisam ser executadas. O plano também inclui todas as etapas e procedimentos necessários para seguir o map-reduce para obter a saída necessária. O compilador Hive converte a consulta de entrada do usuário em AST (Abstract Syntax Tree) para verificar erros de tempo de compilação ou problemas de compatibilidade. O AST é transformado em um gráfico acíclico dirigido (DAG) quando nenhum dos problemas é encontrado.

4. Otimizador

O otimizador faz todas as transformações no plano de execução necessárias para alcançar o DAG otimizado. Ele faz isso agregando todas as transformações juntas, como converter uma matriz de junções individuais em uma única junções – para melhorar o desempenho. Além disso, o otimizador pode dividir diferentes tarefas aplicando uma transformação nos dados antes que a operação reduzida seja executada – novamente, para melhorar o desempenho geral.

5. Executor -

Uma vez que o Apache Hive executou as tarefas de compilação e otimização, o executor realiza as execuções finais. Ele se encarrega de canalizar as tarefas e levá-las à conclusão.

6. CLI, IU e Servidor Thrift

A interface de linha de comando (CLI) é usada para fornecer ao usuário externo uma interface de usuário para interagir com os diferentes recursos do Apache Hive. CLI é o que compõe a interface do usuário do Hive para os usuários finais. Por outro lado, o servidor Thrift permite que clientes externos interajam com o Hive em uma rede, semelhante aos protocolos ODBC ou JDBC.

Principais recursos do Apache Hive

Como mencionado anteriormente, o Apache Hive trouxe uma mudança muito necessária na maneira como os engenheiros trabalhavam em tarefas de dados. O Java não era mais a linguagem principal, e os desenvolvedores podiam trabalhar apenas usando SQL. Além disso, existem vários outros recursos essenciais do Hive, como:

• O Apache Hive oferece sumarização, análise e consulta de dados de uma maneira muito mais simplificada.
• O Hive suporta tabelas internas e externas, tornando possível trabalhar com dados externos sem trazê-los para o H DFS.
• O Apache Hive funciona perfeitamente bem para o requisito de interface de baixo nível do Hadoop.
• Ao oferecer suporte ao particionamento de dados no nível das tabelas, o Apache Hive ajuda a melhorar o desempenho geral.
• Possui um otimizador baseado em regras para otimizar diferentes planos lógicos.
• Ele funciona em HiveQL, uma linguagem semelhante ao SQL, o que significa que os desenvolvedores não precisam dominar outra linguagem para trabalhar com grandes conjuntos de dados.
• Consultar no Hive é extremamente simples, semelhante ao SQL.
• Também podemos executar consultas ad-hoc para a análise de dados usando o Hive.

Limitação do Apache Hive

Como o mundo da Data Science é relativamente novo e em constante evolução, mesmo as melhores ferramentas disponíveis no mercado apresentam algumas limitações. Resolver essas limitações é o que nos dará as próximas melhores ferramentas. Aqui estão algumas limitações de trabalhar com o Apache Hive para você ter em mente:

• O Hive não oferece atualizações em nível de linha e consultas em tempo real.
• O Apache Hive fornece latência aceitável para interatividade.
• Não é o melhor para trabalhar com transações online.
• A latência nas consultas do Hive geralmente é maior que a média.

Para concluir

O Apache Hive trouxe melhorias drásticas e surpreendentes na maneira como os engenheiros de dados trabalham em grandes conjuntos de dados. Além disso, ao eliminar completamente a necessidade da linguagem de programação Java, o Apache Hive trouxe um conforto familiar aos engenheiros de dados. Hoje, você pode trabalhar sem problemas com o Apache Hive se tiver o conhecimento fundamental de consulta SQL.

Como mencionamos anteriormente, Data Science é um campo dinâmico e em constante evolução. Temos certeza de que os próximos anos trarão novas ferramentas e estruturas para simplificar ainda mais as coisas. Se você é um entusiasta de dados que deseja aprender todas as ferramentas do comércio de Data Science, agora é o melhor momento para se familiarizar com ferramentas de Big Data como o Hive.

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