Análisis de grandes datos

Hive Apache: Qué es, cómo funciona y ventajas para empresas

Un sistema de almacén de datos para empresas que necesitan procesar grandes volúmenes de datos estructurados y semiestructurados de forma eficaz y escalable. Así es como Hive Apache simplifica el análisis de Big Data.

Actualizado el 19 Sep 2023

Hive Apache es un sistema de almacenamiento de datos diseñado para Apache Hadoop, para realizar tareas de agregación, consulta y análisis de datos y, en particular, de análisis de Big Data.

Los ingenieros de datos, que ayudan a recopilar, organizar y reordenar los datos que el científico de datos utiliza para elaborar análisis, están familiarizados con las tecnologías básicas de Hadoop. Empezando por MapReduce, Apache Hive y Apache Pig. A continuación le explicamos qué es Hive y qué ventajas ofrece a las empresas.

Introducción a Hive Apache

Hive Apache es un marco de almacenamiento de datos de código abierto que proporciona una interfaz similar a SQL para consultar los datos almacenados en Hadoop. Permite a los usuarios realizar consultas ad hoc, análisis de datos y procesar grandes volúmenes de datos estructurados (o semiestructurados).

También utiliza el lenguaje HiveQL, similar al SQL tradicional, para definir consultas y operaciones de datos. Hive convierte las consultas HiveQL en una serie de trabajos MapReduce (formados por 4 componentes), que se ejecutan en un clúster de ordenadores Hadoop para procesar los datos. Esto hace que Hive sea especialmente versátil para procesar grandes conjuntos de datos distribuidos.

Hive se utiliza ampliamente en el almacenamiento y el análisis de datos, sobre todo cuando se trabaja con grandes cantidades de datos estructurados o semiestructurados.

What Is Apache Hive? | Apache Hive Tutorial | Hive Tutorial For Beginners | Simplilearn

Cómo funciona Apache Hive: visión general detallada

Para funcionar, las consultas en Hive utilizan HiveQL, el lenguaje de definición de tablas de Hive. Hive permite estructurar principalmente datos no estructurados. Por ejemplo, archivos de texto con campos delimitados por caracteres específicos, la sentencia HiveQL crea una tabla de datos donde los espacios son el delimitador. Una vez definida la estructura, HiveQL puede utilizarse para consultar los datos sin necesidad de conocer Java o MapReduce.

HDInsight ofrece diferentes tipos de clúster optimizados para cargas de trabajo específicas. Los tipos de clúster más utilizados para las consultas Hive son: Consulta interactiva; Hadoop; Spark; Hbase.

Además, es posible utilizar Hive con las herramientas de HDInsight para Visual Studio Code en multiplataforma (o para Visual Studio en Windows), Hive View en navegador, Client Beeline, Rest API o Windows PowerShell.

Hive también ofrece soporte para serializadores/deserializadores personalizados (como JSON) para datos complejos o de estructura irregular.

Hive Apache, qué es: análisis de almacén de datos distribuido

Por qué Hive Apache es útil para las empresas: ventajas y casos de uso

El marco de almacén de datos de código abierto para procesar y analizar grandes cantidades de datos estructurados ofrece numerosas ventajas a las empresas: escalabilidad, facilidad de uso, integración con el ecosistema Hadoop, compatibilidad con datos estructurados y semiestructurados, y un ecosistema de herramientas y complementos.

De hecho, Hive puede manejar grandes cantidades de datos distribuidos en clústeres de servidores, lo que permite a las empresas escalar y, por tanto, procesar y analizar grandes datos de forma eficaz.

El lenguaje de consulta HiveQL también facilita a los usuarios finales familiarizados con SQL la escritura de consultas y la consulta de datos sin tener que aprender nuevas habilidades o lenguajes de programación complejos.

Hive está diseñado para ejecutarse en Apache Hadoop, que es un marco informático distribuido para procesar grandes cantidades de datos. La integración con el ecosistema Hadoop permite a las empresas aprovechar las ventajas de Hadoop, como el almacenamiento distribuido y el procesamiento en paralelo.

Hive Apache puede manejar tanto datos estructurados como semiestructurados, lo que permite a las empresas analizar una amplia gama de tipos de datos, incluidos archivos de registro, datos de medios sociales, datos de flujo de clics, etc., ofreciendo así soporte para datos estructurados y semiestructurados.

Por último, es compatible con un amplio ecosistema de herramientas y complementos que permiten a las empresas integrar Hive con otras tecnologías y herramientas de análisis de datos, como Apache Spark, Apache Pig y Apache HBase.

Hive Apache, qué es: análisis de almacén de datos distribuido

Cómo integrar Hive Apache en el flujo de trabajo de datos de la empresa

Para integrar Hive Apache en el flujo de trabajo de datos de la empresa, puede seguir unos pocos pasos, aprovechando sus potentes capacidades de procesamiento y análisis de datos.

Necesita instalar y configurar Hive, instalando Hive en su entorno de datos y siguiendo la documentación oficial de Apache Hive para una instalación y configuración detalladas.

A continuación, deberá crear tablas Hive, utilizando HiveQL para generar las tablas Hive que representarán los datos de su empresa. Defina el esquema, los tipos de datos y las relaciones entre las tablas.

A continuación, importará los datos de la empresa a las tablas Hive, utilizando el comando LOAD. Usted carga los datos desde archivos locales, archivos del Sistema de Archivos Distribuidos Hadoop (HDFS) u otras fuentes de datos compatibles.

Los pasos

La consulta de datos aprovecha HiveQL para realizar consultas sobre los datos de la empresa. Le permite utilizar funciones HiveQL para filtrar, agregar y transformar los datos según sus necesidades. Las consultas se ejecutan en Hadoop MapReduce u otros marcos de ejecución compatibles con Hive.

Hive puede integrarse con otras herramientas y tecnologías para mejorar el flujo de trabajo de datos de su empresa. Por ejemplo, puede utilizar Apache Spark para realizar análisis en memoria sobre los datos de Hive o utilizar Apache Kafka para el procesamiento de datos en tiempo real.

Ofrece varias opciones de optimización para mejorar el rendimiento de las consultas. Permite utilizar técnicas como la partición de datos, la indexación o el diseño optimizado de tablas para mejorar el rendimiento de las consultas en grandes volúmenes de datos.

Es necesario asegurarse de que se supervisa el rendimiento de las consultas Hive y se gestionan los recursos de forma eficiente. Utilice herramientas de monitorización como Apache Ambari o Cloudera Manager para realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento y gestionar los recursos del clúster.

Ciberseguridad

Garantice la seguridad de los datos aplicando medidas de seguridad para proteger los datos confidenciales de la empresa. Utilice Hive para habilitar la autenticación de usuarios, la autorización basada en roles y el cifrado de datos.

Hive Apache, qué es: análisis de almacén de datos distribuido

Hive Apache frente a otros sistemas de almacenamiento de datos: cuál elegir

La elección del sistema de almacenamiento de datos depende de las necesidades y requisitos específicos de su caso de uso. A continuación le ofrecemos una visión general de Hive Apache en comparación con otros sistemas de almacenamiento de datos habituales.

En general, Hive Apache es una opción popular para el procesamiento de datos a gran escala, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos estructurados. Sin embargo, antes de tomar una decisión definitiva sobre qué sistema de almacenamiento de datos utilizar, es importante evaluar cuidadosamente sus necesidades específicas: rendimiento requerido, escalabilidad, complejidad de las consultas e integración con otras herramientas.

Colmena Apache vs. otros sistemas de almacenamiento de datos

Hive Apache frente a Apache HBase

Hive Apache y HBase son ambos proyectos Apache, pero difieren en sus características principales. Hive es un marco de procesamiento de datos basado en Hadoop, que permite realizar consultas estructuradas sobre grandes cantidades de datos almacenados en formato de tabla. HBase, por su parte, es una base de datos NoSQL distribuida que ofrece un acceso de alta velocidad a los datos a través de una clave primaria. Si la empresa necesita realizar análisis ad hoc sobre grandes cantidades de datos estructurados, Hive Apache podría ser la mejor opción. Si, por el contrario, necesita un acceso rápido y escalable a los datos basado en una clave primaria, podría considerar HBase.

Hive Apache frente a Apache Cassandra

Hive Apache y Cassandra son ambos sistemas de almacenamiento distribuido, pero difieren en sus características principales. Hive está optimizado para el procesamiento de consultas ad-hoc sobre grandes cantidades de datos, mientras que Cassandra es una base de datos NoSQL distribuida que se centra en la escalabilidad horizontal y la disponibilidad de los datos. Si una empresa necesita realizar análisis ad-hoc sobre grandes volúmenes de datos, Hive Apache puede ser la mejor opción. Si, por el contrario, necesita un sistema altamente escalable y de gran disponibilidad para el almacenamiento y la recuperación de datos, podría considerar Cassandra.

Hive Apache frente a Apache Spark

Hive Apache y Spark son ambos proyectos Apache, pero difieren en la forma en que procesan los datos. Hive utiliza el lenguaje de consulta HiveQL para realizar consultas sobre datos estructurados, mientras que Spark ofrece una amplia gama de capacidades de procesamiento de datos, incluido el procesamiento en memoria, el procesamiento en flujo y el aprendizaje automático. Si la empresa desea realizar consultas estructuradas sobre grandes cantidades de datos, Hive Apache podría ser la opción ideal. Si, por el contrario, necesita un marco de procesamiento de datos más flexible y potente, podría considerar Spark.

Cómo utilizar Hive Apache para el análisis de Big Data: ejemplos prácticos

Entre los casos de uso habituales de Hive Apache se incluyen el análisis de datos empresariales, el procesamiento de datos de registro y el análisis de Big Data de redes sociales. Pero también el procesamiento de datos clickstream, el análisis de Big Data de marketing y mucho más.

Hive Apache es útil para las empresas que necesitan procesar grandes volúmenes de datos estructurados y semiestructurados de forma eficiente y escalable.

Mejores prácticas para el ajuste del rendimiento en Hive Apache

Las mejores prácticas para el ajuste del rendimiento en Hive Apache permiten optimizar la ejecución de las consultas, mejorando el rendimiento general. Éstas son algunas de las mejores prácticas para el ajuste del rendimiento en Hive Apache: partición de datos, indexación, optimización de consultas, configuración de recursos, compresión de datos, gestión de la caché, actualización de Hive, supervisión del rendimiento, uso de herramientas externas

El ajuste del rendimiento en Hive Apache es un proceso iterativo que requiere una supervisión constante del rendimiento. Deben probarse diferentes configuraciones y estrategias de optimización, utilizando los datos de monitorización para mejorar continuamente el rendimiento de sus consultas.

colmena apache

Seguridad y conformidad al utilizar Hive Apache

La seguridad y el cumplimiento son aspectos críticos cuando se utiliza Hive Apache u otro sistema de almacenamiento de datos.

Cómo hacerlo

La seguridad y el cumplimiento son procesos continuos y requieren una supervisión constante y la aplicación de las mejores prácticas de seguridad. Los expertos en seguridad deben participar para garantizar el cumplimiento de las políticas y los requisitos de seguridad internos y externos.

Para garantizar la seguridad y el cumplimiento al utilizar Hive Apache:

Autenticación de usuarios

El acceso a Hive debe estar restringido únicamente a los usuarios autorizados. Puede utilizar mecanismos de autenticación como Kerberos o LDAP para autenticar a los usuarios antes de permitirles el acceso a Hive;

Autorizaciones basadas en roles

Le permiten controlar el acceso a los objetos de Hive, como tablas o bases de datos, definiendo roles con privilegios específicos y asignándolos a los usuarios en función de sus responsabilidades;

Cifrado de datos

Aprovecha el cifrado para proteger los datos confidenciales almacenados en Hive, cifrando los datos en tránsito mediante SSL/TLS y los datos en reposo con herramientas como Hadoop Transparent Data Encryption (TDE) o el cifrado HDFS;

Supervisión del acceso

Realiza un seguimiento del acceso y la actividad de los usuarios en Hive, utilizando herramientas de supervisión como Apache Ranger o Apache Sentry para registrar el acceso y generar registros de auditoría;

Gestión de autorizaciones

Mantenga un control estricto sobre los permisos de usuarios y roles en Hive. Asegúrese de que sólo los usuarios autorizados tienen acceso a las operaciones de creación, lectura, actualización y eliminación (CRUD) de datos;

Cumplimiento normativo

Si su organización está sujeta a normativas específicas, debe asegurarse de que su uso de Hive las cumple. Por ejemplo, debe cumplir normativas como GDPR o PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard);

Copia de seguridad y recuperación

Planifique y aplique una estrategia de copia de seguridad y recuperación de los datos de Hive para garantizar la disponibilidad e integridad de los datos en caso de incidente o fallo; y

Actualizaciones y parches

Hive y los componentes relacionados deben mantenerse actualizados con los últimos parches de seguridad para protegerse de las vulnerabilidades conocidas.

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Gestión y administración de Hive Apache

Requieren la realización de diversas actividades para garantizar el correcto funcionamiento del sistema.

La gestión y administración de Hive Apache requieren un conocimiento profundo de los conceptos básicos de Hive, así como habilidades de administración de sistemas y conocimientos de las mejores prácticas de gestión de datos. Los expertos en Hive y Hadoop garantizan la correcta administración del sistema.

Tareas clave de administración y gestión de Hive Apache

Las actividades para administrar Hive Apache son

  • instalación y configuración (como conexiones a servicios de almacenamiento de metadatos como Apache Derby o MySQ)
  • gestión de metadatos; supervisión de consultas (desde la interfaz de usuario de Hive, – Apache Ambari o Cloudera Manager)
  • programación de recursos (con herramientas de gestión de recursos como Apache YARN para asignar y supervisar los recursos de ejecución)
  • gestión de usuarios y autorizaciones (con mecanismos de autenticación como Kerberos o LDAP y un sistema de autorización basado en roles para controlar el acceso a los objetos de Hive)
  • copias de seguridad y recuperación (herramientas de copia de seguridad como Apache Hadoop Distributed File System, HDFS o herramientas de replicación de datos como Apache Falcon);
  • actualizaciones y parches;
  • supervisión del rendimiento;
  • escalabilidad y redundancia (utilizando clusters Hadoop distribuidos o soluciones de alto nivel como Apache Spark para mejorar la escalabilidad y la redundancia);
  • seguridad de los datos.

Gestión y administración de Hive Apache

Apache Hive en el mundo corporativo: qué esperar

Apache Hive realiza análisis de almacenes de datos utilizando un enfoque basado en consultas. Los datos se almacenan en un entorno distribuido, como Hadoop, y Hive proporciona una interfaz similar a SQL denominada HiveQL para consultar y analizar los datos.

Al ejecutar una consulta HiveQL, Hive convierte la consulta en una serie de trabajos MapReduce que se ejecutan en un clúster de ordenadores Hadoop. Estos trabajos son distribuidos y paralelos, lo que permite procesar grandes cantidades de datos de forma eficiente.

Hive también admite la optimización de consultas, que busca mejorar el rendimiento de las consultas reduciendo el tiempo de procesamiento. La optimización de consultas puede incluir la reducción del número de trabajos MapReduce, la utilización de uniones eficientes o el uso de técnicas de partición y bucketing para mejorar el acceso a los datos.

Además, Hive admite la creación de tablas externas y la posibilidad de definir esquemas y metadatos para los datos. Esto permite estructurar los datos de forma más organizada y aplicar reglas empresariales específicas durante el análisis.

En resumen, Hive utiliza un enfoque basado en consultas y aprovecha la potencia de Hadoop para analizar grandes cantidades de datos de forma distribuida y escalable.

Artículo publicado originalmente en 19 Sep 2023

Prohibida su reproducción total o parcial.

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Mirella Castigli
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