Qué es Hive Big Data y sus beneficios

Big data implica el procesamiento de cantidades masivas de información diversa y la entrega de conocimientos rápidamente, a menudo resumidos por las cuatro V: volumen, variedad, velocidad y veracidad. Los científicos y analistas de datos necesitan herramientas dedicadas para ayudar a convertir esta información en bruto en contenido procesable, una tarea potencialmente abrumadora. Afortunadamente, existen algunas herramientas.

Hadoop es uno de los marcos de software más populares diseñado para procesar y almacenar información de Big Data. Hive, a su vez, es una herramienta diseñada para usarse con Hadoop. Este artículo detalla el papel de Hive en Big data, así como la arquitectura de Hive y las técnicas de optimización.

Indice

¿Qué es Hive?

Hive, originalmente desarrollado por Facebook y luego propiedad de Apache, es un sistema de almacenamiento de datos que fue desarrollado con el propósito de analizar datos organizados. Trabajando bajo una plataforma de datos de código abierto llamada Hadoop, Apache Hive es un sistema de aplicación que fue lanzado en el año 2010.

Introducido para facilitar el análisis tolerante a fallas de datos importantes de forma regular, Hive se ha utilizado en el análisis de big data y ha sido popular en el ámbito durante más de una década.

Aunque tiene muchos competidores como Impala, Apache Hive se distingue del resto de sistemas debido a su naturaleza tolerante a fallas en el proceso de análisis e interpretación de datos.

El software de almacenamiento de datos Apache Hive facilita la lectura, escritura y administración de grandes conjuntos de datos que residen en el almacenamiento distribuido mediante SQL. La estructura se puede proyectar en los datos que ya están en almacenamiento.

En otras palabras, Hive es un sistema de código abierto que procesa datos estructurados en Hadoop, residiendo encima de este último para resumir Big Data, además de facilitar análisis y consultas.

¿Cómo funciona?

Como los datos se almacenan en el Sistema de archivos distribuido de Apache Hadoop (HDFS), donde los datos están organizados y estructurados, Apache Hive ayuda a procesar estos datos y analizarlos produciendo patrones y tendencias basados en datos. Apto para ser utilizado por organizaciones o instituciones, Apache Hive es extremadamente útil en Big data y su crecimiento en constante cambio.

El concepto de lenguaje de consulta estructurado o software SQL está involucrado en el proceso que se comunica con numerosas bases de datos y recopila los datos necesarios. Comprender los macrodatos de Hive a través de la lente del análisis de datos puede ayudarnos a obtener más información sobre el funcionamiento de Apache Hive.

Al utilizar una secuencia de procesamiento por lotes, Hive genera análisis de datos de una forma mucho más fácil y organizada que también requiere menos tiempo en comparación con las herramientas tradicionales. HiveQL es un lenguaje similar a SQL que interactúa con la base de datos de Hive en varias organizaciones y analiza los datos necesarios en un formato estructurado.

¿Cómo fluyen los datos en Hive?

Así es como fluyen los datos en Hive:

El analista de datos ejecuta una consulta con la interfaz de usuario.
El controlador interactúa con el compilador de consultas para recuperar el plan, que consta del proceso de ejecución de la consulta y la información de metadatos. El controlador también analiza la consulta para comprobar la sintaxis y los requisitos.
El compilador crea el plan de trabajo (metadatos) que se ejecutará y se comunica con el metastore para recuperar una solicitud de metadatos.
El metastore envía la información de metadatos al compilador.
El compilador transmite el plan de ejecución de consultas propuesto al controlador.
El controlador envía los planes de ejecución al motor de ejecución.
El motor de ejecución (EE) procesa la consulta actuando como un puente entre Hive y Hadoop. El proceso de trabajo se ejecuta en MapReduce. El motor de ejecución envía el trabajo al JobTracker, que se encuentra en el nodo Nombre, y lo asigna al TaskTracker, en el nodo Datos. Mientras esto sucede, el motor de ejecución ejecuta operaciones de metadatos con la tienda de metadatos.
Los resultados se recuperan de los nodos de datos.
Los resultados se envían al motor de ejecución, que, a su vez, envía los resultados al controlador y al front-end (UI).

Dado que hemos hablado mucho de lo que es Hive, también deberíamos tocar lo que no es Hive:

No es un lenguaje para actualizaciones de nivel de fila y consultas en tiempo real.
No es una base de datos relacional.
Hive no es un diseño para el procesamiento de transacciones en línea.

Características

Las siguientes son las características principales de Hive a tener en cuenta al usarlo para el procesamiento de datos:

Hive está diseñado para consultar y administrar solo datos estructurados almacenados en tablas.
Hive es escalable, rápido y usa conceptos familiares.
El esquema se almacena en una base de datos, mientras que los datos procesados van a un sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS).
Las tablas y bases de datos se crean primero; luego los datos se cargan en las tablas adecuadas.
Hive admite cuatro formatos de archivo: ORC, SEQUENCEFILE, RCFILE (Record Columnar File) y TEXTFILE.
Hive utiliza un lenguaje inspirado en SQL, lo que evita que el usuario tenga que lidiar con la complejidad de la programación de MapReduce. Hace que el aprendizaje sea más accesible al utilizar conceptos familiares que se encuentran en bases de datos relacionales, como columnas, tablas, filas y esquemas, etc.
La diferencia más significativa entre Hive Query Language (HQL) y SQL es que Hive ejecuta consultas en la infraestructura de Hadoop en lugar de en una base de datos tradicional.
Dado que la programación de Hadoop funciona en archivos planos, Hive utiliza estructuras de directorio para «particionar» los datos, lo que mejora el rendimiento en consultas específicas.
Hive admite particiones y depósitos para una recuperación de datos rápida y sencilla.
Hive admite funciones personalizadas definidas por el usuario (UDF) para tareas como limpieza y filtrado de datos. Las UDF de Hive se pueden definir de acuerdo con los requisitos de los programadores.

Modos de operación

Dependiendo del tamaño de los nodos de datos de Hadoop, Hive puede operar en dos modos diferentes:

Modo local
Modo de reducción de mapa

Opera en modo local de usuario cuando:

Hadoop está instalado en el pseudo modo, poseyendo solo un nodo de datos.
El tamaño de los datos es más pequeño y está limitado a una sola máquina local.
Los usuarios esperan un procesamiento más rápido porque la máquina local contiene conjuntos de datos más pequeños.

Utiliza el modo Reducir mapa cuando:

Hadoop tiene múltiples nodos de datos y los datos se distribuyen entre estos diferentes nodos.
Los usuarios deben lidiar con conjuntos de datos más masivos.

MapReduce es el modo predeterminado de Hive.

Hive vs Pig

Tanto Hive como Pig son subproyectos o herramientas que se utilizan para administrar datos en Hadoop. Si bien Hive es una plataforma que solía crear scripts de tipo SQL para funciones de MapReduce, Pig es una plataforma de lenguaje de procedimientos que logra lo mismo. Así es como se rompen sus diferencias:

Usuarios:

Los analistas de datos prefieren Apache Hive
Los programadores e investigadores prefieren Apache Pig

Idioma utilizado:

Hive usa una variante de lenguaje declarativo de SQL llamada HQL
Pig usa un lenguaje de procedimiento único llamado Pig Latin

Manejo de datos:

Hive funciona con datos estructurados
Pig trabaja con datos estructurados y semiestructurados

Operación de clúster:

Hive opera en el lado del servidor del clúster
Pig opera en el lado del cliente del clúster

Fraccionamiento:

Hive admite particiones
Pig no admite particiones

Velocidad de carga:

Hive no se carga rápidamente, pero se ejecuta más rápido
Pig se carga rápidamente

Por lo tanto, si eres un analista de datos acostumbrado a trabajar con SQL y deseas realizar consultas analíticas de datos históricos, Hive es tu mejor opción. Pero si eres un programador y estás muy familiarizado con los lenguajes de secuencias de comandos y no quieres que te moleste la creación del esquema, utiliza Pig.

Diferencias entre Hive y Hbase

Hemos destacado las diferencias entre Hive y Pig. Ahora es el momento de hacer una breve comparación entre Hive y Hbase.

HBase es un sistema de administración de bases de datos de código abierto orientado a columnas que se ejecuta sobre el sistema de archivos distribuido de Hadoop.
Hive es un motor de consultas, mientras que Hbase es un sistema de almacenamiento de datos orientado a datos no estructurados. Hive se utiliza principalmente para el procesamiento por lotes; Hbase se usa ampliamente para el procesamiento transaccional.
Hbase procesa en tiempo real y presenta consultas en tiempo real; Hive no lo hace y se usa solo para consultas analíticas.
Hive se ejecuta en la parte superior de Hadoop, mientras que Hbase se ejecuta en la parte superior de HDFS.
Hive no es una base de datos, pero Hbase admite bases de datos NoSQL
Hive tiene un modelo de esquema, Hbase no.
Y finalmente, Hive es ideal para operaciones de alta latencia, mientras que Hbase está hecho principalmente para operaciones de baja latencia.

Técnicas de optimización de Hive

Los analistas de datos que quieran optimizar sus consultas de Hive y hacer que se ejecuten más rápido en sus clústeres deben considerar los siguientes trucos:

Particiona tus datos para reducir el tiempo de lectura dentro de tu directorio, o de lo contrario se leerán todos los datos.
Utiliza formatos de archivo adecuados, como Optimized Row Columnar (ORC) para aumentar el rendimiento de la consulta. ORC reduce el tamaño de los datos originales hasta en un 75 por ciento.
Divide los juegos de mesa en partes más manejables mediante el empleo de cubos.
Mejora las agregaciones, filtros, escaneos y uniones vectorizando sus consultas. Realiza estas funciones en lotes de 1024 filas a la vez, en lugar de una a la vez.
Crea una tabla de índice separada que funcione como una referencia rápida para la tabla original.

Beneficios de Hive Big Data

Hive in Big Data es extremadamente beneficioso. Si bien tiene sus propias desventajas, las ventajas de Hive lo convierten en una opción inmejorable disponible para la optimización y el análisis de datos.

La USP de Apache Hive se puede resumir en sus beneficios que han sido muy útiles en el análisis de big data a lo largo del tiempo. A continuación, presentamos algunos beneficios que te ayudarán a comprender mejor el concepto.

Fácil de usar

Hive in Big Data es una aplicación de software fácil de usar que permite analizar datos a gran escala mediante la técnica de procesamiento por lotes. Un programa eficiente, utiliza un software familiar que usa HiveQL, un lenguaje que es muy similar al lenguaje de consulta estructurado SQL usado para la interacción con bases de datos.

Este software puede ser operado tanto por programadores como por no programadores, lo que lo convierte en una aplicación muy accesible y fácil de usar para convertir petabytes de datos en cadenas de datos útiles.

Este es uno de los mayores beneficios de Apache Hive que lo ha convertido en una opción popular para el análisis de datos entre grandes organizaciones con gran cantidad de datos.

Experiencia Rápida

La técnica de procesamiento por lotes se refiere al análisis de datos en bits y partes que luego se agrupan. Además, los datos analizados se envían a Apache Hadoop, mientras que los esquemas o estereotipos derivados permanecen con Apache Hive.

La técnica de procesamiento por lotes convierte a Apache Hive en un software rápido que realiza el análisis de datos de manera rápida. Además, Apache Hive es un software de procesamiento por lotes de análisis de datos avanzado que se diferencia de las herramientas tradicionales.

Por lo tanto, este software en particular puede manejar grandes cantidades de datos de una sola vez, a diferencia de los softwares tradicionales que solo podían filtrar datos de tamaño moderado de una sola vez.

Software tolerante a fallas

En la mayoría de los softwares que se utilizan para manejar Big Data en la actualidad, la tolerancia a fallas es una característica poco común. Sin embargo, Apache Hive y el sistema de archivos HDFS funcionan juntos de manera tolerante a fallas que opera sobre la base de la creación de réplicas.

Esto significa que tan pronto como se analizan los macrodatos en Hive, se replican inmediatamente en otras máquinas. Esto se hace para evitar la pérdida de datos o esquemas en caso de que una máquina en particular no funcione o deje de funcionar.

La tolerancia a fallas en Hadoop (Hive) es uno de los mayores beneficios de Hive, ya que supera a otros competidores como Impala y hace que Hive sea único a su manera.

Opción más barata

Otra razón por la que Apache Hive es beneficioso es que es una opción comparativamente más barata. Para las grandes organizaciones, las ganancias son la clave. Sin embargo, con herramientas y softwares tecnológicamente avanzados que son costosos de operar, los márgenes de ganancia pueden ser bajos.

Por lo tanto, es necesario que las organizaciones busquen opciones más económicas que puedan ayudarlas a lograr los mismos objetivos pero con medidas rentables. Cuando se trata de big data y análisis de datos, Apache Hive es uno de los mejores softwares para usar y operar.

Rápido y familiar, es altamente eficiente y también se basa en la tolerancia a fallas para producir mejores resultados.

Software productivo

Apache Hive es un software productivo. ¿Por qué? Bueno, la respuesta está en sus otros beneficios. Apache Hive no solo analiza los datos, sino que también permite a sus usuarios leer y escribir los datos de forma organizada.

Además, este software define esquemas específicos relacionados con el análisis de datos y los almacena en Hadoop Distributed File System (HDFS), lo que ayuda en análisis futuros.

De ahora en adelante, Hive in Big Data es bastante productivo y permite a las grandes organizaciones hacer el mejor uso de los datos recopilados y generados durante un largo período de tiempo para convertirlos en partes significativas.

¿Por qué lo necesitamos ?

Hive en Big data es una innovación histórica que finalmente ha llevado al análisis de datos a gran escala. Las grandes organizaciones necesitan big data para registrar la información que se recopila a lo largo del tiempo.

Para producir análisis basados en datos, las organizaciones recopilan datos y utilizan dichas aplicaciones de software para analizar sus datos. Estos datos, con Apache Hive, se pueden usar para leer, escribir y administrar información que se ha almacenado de forma organizada. Desde que surgió el análisis de datos, el almacenamiento de datos ha sido un tema de tendencia.

A pesar de que las organizaciones de pequeña escala pudieron administrar datos de tamaño mediano y analizarlos con herramientas tradicionales de análisis de datos, los macrodatos no se podían administrar con tales aplicaciones y, por lo tanto, existía una necesidad imperiosa de software avanzado.

A medida que la recopilación de datos se convirtió en una tarea diaria y las organizaciones se expandieron en todos los aspectos, la recopilación de datos se volvió exponencial y vasta. Además, los datos comenzaron a tratarse en petabytes que definen el almacenamiento de grandes cantidades de datos.

Para esto, las organizaciones necesitaban un equipo pesado y quizás esa es la razón por la que fue necesario el lanzamiento de un software como Apache Hive. Por lo tanto, Apache Hive se lanzó con el propósito de analizar big data y producir analogías basadas en datos.

Futuro de Hive

Hive finalmente está disminuyendo en términos de su valor. Con cada vez más softwares en la nube como Google Bigquery que son más eficientes en términos de seguimiento instantáneo de datos, Apache Hive está pasando a un segundo plano con el deterioro gradual de su marca en el mercado.

El futuro de Hive en las predicciones de big data no parece demasiado brillante, sin embargo, sigue siendo uno de los softwares líderes de su propio tiempo. Como el big data contemporáneo es más elástico en términos de distribución, Hive es un proceso un poco más lento en comparación con otros.

Con muchos académicos y líderes tecnológicos declarando Apache Hive ‘muerto’, el futuro del software se puede resumir como un viaje en declive.

Conclusión

En resumen, Apache Hive se lanzó en octubre de 2010 con el objetivo de facilitar el análisis de datos de Big data disponibles en todas las organizaciones. Rápido y familiar, eficiente y confiable, Hive surgió como una de las mejores herramientas de software de big data de su tiempo.

Aunque el futuro del software no parece muy prometedor, seguramente ha sido una estrella en llevar el análisis de Big data a su punto máximo en la última década. Con cada vez más competidores, el software sigue siendo único en términos de sus características que son muy apreciadas.

Big Data no va a ninguna parte y, por lo tanto, las versiones más avanzadas de Apache Hive es lo que el campo tecnológico requiere hoy para hacer frente a grandes cantidades de petabytes de datos que se generan cada segundo.