Hive ist ein Data-Warehouse-System, das zur Analyse strukturierter Daten verwendet wird. Es basiert auf Hadoop. Es wurde von Facebook entwickelt.

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Hive bietet die Funktionalität zum Lesen, Schreiben und Verwalten großer Datensätze, die sich im verteilten Speicher befinden. Es führt SQL-ähnliche Abfragen namens HQL (Hive Query Language) aus, die intern in MapReduce-Jobs konvertiert werden.

Mit Hive können wir die Anforderung des traditionellen Ansatzes, komplexe MapReduce-Programme zu schreiben, überspringen. Hive unterstützt Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DML) und User Defined Functions (UDF).

Funktionen von Hive

Dies sind die folgenden Funktionen von Hive:

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• Hive ist schnell und skalierbar.
• Es stellt SQL-ähnliche Abfragen (d. h. HQL) bereit, die implizit in MapReduce- oder Spark-Jobs umgewandelt werden.
• Es ist in der Lage, große, in HDFS gespeicherte Datensätze zu analysieren.
• Es ermöglicht verschiedene Speichertypen wie Klartext, RCFile und HBase.
• Es nutzt die Indizierung, um Abfragen zu beschleunigen.
• Es kann mit komprimierten Daten arbeiten, die im Hadoop-Ökosystem gespeichert sind.
• Es unterstützt benutzerdefinierte Funktionen (UDFs), bei denen der Benutzer seine Funktionalität bereitstellen kann.

Einschränkungen von Hive

• Hive ist nicht in der Lage, Echtzeitdaten zu verarbeiten.
• Es ist nicht für die Online-Transaktionsabwicklung konzipiert.
• Hive-Abfragen weisen eine hohe Latenz auf.

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