Libro sobre Hive

Hive es un almacén de datos para Big Data. Permite tomar datos no estructurados y variables en Hadoop, aplicar un esquema externo fijo y consultar los datos con un lenguaje similar al SQL. El  resumen de complejidad de escribir y ejecutar mapas / reducir trabajos en Hadoop, presentándose familiar y accesible para Big Data.

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Hadoop es el framework más popular para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Se ejecuta en un grupo de máquinas-en el extremo superior de la escala son Hadoop despliegues en ejecución

A través de miles de servidores, almacenando petabytes de datos. Con Hadoop, consulta los datos utilizando los trabajos que pueden dividirse en tareas y distribuirse alrededor del clúster. Estas tareas de mapa / reducción son potentes, pero son complejas, incluso para consultas sencillas.

Hive es un proyecto de código abierto de Apache que se originó en Facebook. Fue construido para abordar el problema de poner los petabytes de datos a disposición de los científicos de los datos de un antecedentes. En lugar de entrenar a todos en map / reduce y Java, Scala o Python, el equipo de Facebook reconoció que SQL ya era una habilidad común, así que diseñaron Hive para proporcionar una fachada SQL sobre Hadoop.

Hive es esencialmente un adaptador entre HiveQL, con el lenguaje de consulta de colmena basado en SQL y una fuente de datos Hadoop. Puede enviar una consulta como SELECT * FROM personas a Hive, y generará un trabajo por lotes para procesar la consulta. Dependiendo de la fuente, el trabajo genera podría ser un mapa / reduce corriendo sobre muchos archivos en Hadoop o una consulta Java.

En este libro, aprenderemos cómo funciona Hive, cómo hacer un mapa de los datos de Hadoop y HBase en Hive y para escribir consultas complejas en HiveQL. También veremos cómo ejecutar código personalizado dentro de las consultas de Hive.

 

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