Apache Hive는 대규모 분석을 지원하는 분산된 내결함성 데이터 웨어하우스 시스템입니다.
데이터 웨어하우스는 데이터 분석 및 보고를 위해 다양한 소스에서 파생된 많은 양의 과거 데이터를 저장하는 데이터 관리 시스템입니다. 결과적으로 비즈니스 인텔리전스를 지원하여 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
Apache Hive에서 사용되는 데이터는 분산 데이터 저장 및 처리를 위한 오픈 소스 데이터 저장 프레임워크인 Apache Hadoop에 저장됩니다. Apache Hive는 Apache Hadoop 위에 구축되므로 Apache Hadoop에서 데이터를 저장하고 추출합니다. 그러나 Apache HBase와 같은 다른 데이터 스토리지 시스템도 사용할 수 있습니다.
Apache Hive의 가장 좋은 점은 사용자가 대용량 데이터 세트를 읽고 쓰고 관리할 수 있으며 SQL과 유사한 Hive Query Language(HQL)를 사용하여 데이터를 쿼리하고 분석할 수 있다는 것입니다.
목차
Apache Hive 작동 방식
Apache Hive는 HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템)에 저장된 대량의 데이터를 쿼리하고 관리하기 위한 높은 수준의 SQL과 유사한 인터페이스를 제공합니다. 사용자가 Apache Hive에서 쿼리를 실행하면 쿼리가 Hadoop 클러스터에서 실행되는 일련의 MapReduce 작업으로 변환됩니다.
MapReduce는 컴퓨터의 분산 클러스터에서 병렬로 대량의 데이터를 처리하기 위한 모델입니다. MapReduce 작업이 완료되면 해당 결과가 처리되고 결합되어 단일 최종 결과를 생성합니다. 최종 결과는 Hive 테이블에 저장하거나 추가 처리 또는 분석을 위해 HDFS로 내보낼 수 있습니다.
파티션을 사용하여 Hive 테이블을 테이블 정보를 기반으로 여러 부분으로 나누면 Hive의 쿼리를 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 이러한 파티션을 더 세분화하여 대용량 데이터 세트를 매우 빠르게 쿼리할 수 있습니다. 이 프로세스를 버킷팅이라고 합니다.
Apache Hive는 빅 데이터로 작업하는 조직의 필수품입니다. 대용량 데이터 세트를 쉽게 관리하고 데이터를 매우 빠르게 처리하며 데이터에 대한 복잡한 데이터 분석을 쉽게 수행할 수 있기 때문입니다. 이것은 더 나은 의사 결정을 가능하게 하는 사용 가능한 데이터로부터 종합적이고 상세한 보고서로 이어집니다.
Apache Hive 사용의 이점
Apache Hive 사용의 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
사용하기 쉬운
SQL과 유사한 HQL을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있으므로 Apache Hive를 사용하면 프로그래머와 비프로그래머가 모두 액세스할 수 있습니다. 따라서 새로운 언어나 구문을 배우지 않고도 대규모 데이터 세트에서 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 이것은 조직에서 Apache Hive를 채택하고 사용하는 데 중요한 기여를 했습니다.
빠른
Apache Hive를 사용하면 일괄 처리를 통해 대규모 데이터 세트의 데이터를 매우 빠르게 분석할 수 있습니다. 일괄 처리에서는 대규모 데이터 세트를 그룹으로 수집하고 처리합니다. 결과는 나중에 결합되어 최종 결과를 생성합니다. 배치 처리를 통해 Apache Hive는 빠른 처리 및 데이터 분석을 허용합니다.
믿을 수 있는
Hive는 데이터 저장을 위해 HDFS(Hadoop Distributed File System)를 사용합니다. 함께 작업하면 데이터를 분석할 때 데이터를 복제할 수 있습니다. 이는 컴퓨터 시스템이 오작동하는 경우에도 데이터가 손실되지 않는 내결함성 환경을 만듭니다.
이를 통해 Apache Hive는 매우 안정적이고 내결함성이 있어 다른 데이터 웨어하우스 시스템과 차별화됩니다.
확장 가능
Apache Hive는 증가하는 데이터 세트를 쉽게 확장하고 처리할 수 있는 방식으로 설계되었습니다. 이는 사용자에게 필요에 따라 확장되는 데이터 웨어하우스 솔루션을 제공합니다.
비용 효율적
다른 데이터 웨어하우징 솔루션과 비교할 때 오픈 소스인 Apache Hive는 실행 비용이 상대적으로 저렴하므로 수익성 있는 운영 비용을 최소화하려는 조직에 가장 적합한 옵션입니다.
Apache Hive는 사용자의 요구에 따라 확장할 뿐만 아니라 빠르고 비용 효율적이며 사용하기 쉬운 데이터 웨어하우징 솔루션을 제공하는 강력하고 안정적인 데이터 웨어하우징 솔루션입니다.
아파치 하이브 기능
Apache Hive의 주요 기능은 다음과 같습니다.
#1. 하이브 서버 2(HS2)
인증 및 다중 클라이언트 동시성을 지원하며 JDBC(Java Database Connectivity) 및 ODBC(Open Database Connectivity)와 같은 개방형 API 클라이언트를 더 잘 지원하도록 설계되었습니다.
#2. 하이브 메타스토어 서버(HMS)
HMS는 Hive 테이블의 메타데이터와 관계형 데이터베이스의 파티션을 위한 중앙 저장소 역할을 합니다. HMS에 저장된 메타데이터는 메타스토어 서비스 API를 사용하여 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.
#삼. Hive ACID
Hive는 완료된 모든 트랜잭션이 ACID를 준수하는지 확인합니다. ACID는 데이터베이스 트랜잭션의 네 가지 바람직한 특성을 나타냅니다. 여기에는 원자성, 일관성, 격리 및 내구성이 포함됩니다.
#4. 하이브 데이터 압축
데이터 압축은 데이터의 품질과 무결성을 손상시키지 않고 저장 및 전송되는 데이터 크기를 줄이는 프로세스입니다. 이것은 압축되는 데이터의 품질과 무결성을 손상시키지 않으면서 중복 및 관련 없는 데이터를 제거하거나 특수 인코딩을 사용하여 수행됩니다. Hive는 데이터 압축을 위한 기본 지원을 제공합니다.
#5. 하이브 복제
Hive에는 백업 생성 및 데이터 복구를 목적으로 클러스터 간에 Hive 메타데이터 및 데이터 변경 사항의 복제를 지원하는 프레임워크가 있습니다.
#6. 보안 및 관찰 가능성
Hive는 데이터 보안을 모니터링 및 관리할 수 있는 프레임워크인 Apache Ranger 및 기업이 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있도록 하는 Apache Atlas와 통합할 수 있습니다. Hive는 네트워크 통신을 보호하는 네트워크 프로토콜인 Kerberos 인증도 지원합니다. 세 가지가 함께 Hive를 안전하고 관찰 가능하게 만듭니다.
#7. 하이브 LLAP
Hive에는 데이터 캐싱을 최적화하고 영구 쿼리 인프라를 사용하여 Hive를 매우 빠르게 만드는 LLAP(Low Latency Analytical Processing)가 있습니다.
#8. 비용 기반 최적화
Hive는 Apache Calcite의 비용 기반 쿼리 최적화 프로그램 및 쿼리 실행 프레이머를 사용하여 SQL 쿼리를 최적화합니다. Apache Calcite는 데이터베이스 및 데이터 관리 시스템 구축에 사용됩니다.
위의 기능은 Apache Hive를 탁월한 데이터 웨어하우스 시스템으로 만듭니다.
Apache Hive의 사용 사례
Apache Hive는 사용자가 대량의 데이터를 쉽게 처리하고 분석할 수 있는 다목적 데이터 웨어하우스 및 데이터 분석 솔루션입니다. Apache Hive의 일부 사용 사례는 다음과 같습니다.
데이터 분석
Apache Hive는 SQL과 유사한 문을 사용하여 대규모 데이터 세트 분석을 지원합니다. 이를 통해 조직은 데이터의 패턴을 식별하고 추출된 데이터에서 의미 있는 결론을 도출할 수 있습니다. 이는 디자인 제작에 유용합니다. 데이터 분석 및 쿼리에 Apache Hive를 사용하는 회사의 예로는 AirBnB, FINRA 및 Vanguard가 있습니다.
일괄 처리
여기에는 Apache Hive를 사용하여 그룹의 분산 데이터 처리를 통해 매우 큰 데이터 세트를 처리하는 것이 포함됩니다. 이는 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리할 수 있는 이점이 있습니다. 이러한 목적으로 Apache Hive를 사용하는 회사의 예로는 보험 및 자산 관리 회사인 Guardian이 있습니다.
데이터 웨어하우징
여기에는 Apache 하이브를 사용하여 매우 큰 데이터 세트를 저장하고 관리하는 것이 포함됩니다. 이 외에도 저장된 데이터를 분석하고 보고서를 생성할 수 있습니다. Apache Hive를 데이터 웨어하우스 솔루션으로 사용하는 회사에는 JPMorgan Chase 및 Target이 있습니다.
마케팅 및 고객 분석
조직은 Apache Hive를 사용하여 고객 데이터를 분석하고, 고객 세분화를 수행하고, 고객을 더 잘 이해하고, 고객에 대한 이해와 일치하도록 마케팅 노력을 조정할 수 있습니다. 고객 데이터를 처리하는 모든 회사에서 Apache Hive를 사용할 수 있는 애플리케이션입니다.
ETL(Extract, Transform, Load) 처리
데이터 웨어하우스에 있는 많은 데이터로 작업할 때 데이터 웨어하우스 시스템에 데이터를 로드하고 저장하기 전에 데이터 정리, 추출 및 변환과 같은 작업을 수행해야 합니다.
이렇게 하면 데이터 처리 및 분석이 빠르고 쉬우며 오류가 없습니다. Apache Hive는 데이터가 데이터 웨어하우스에 로드되기 전에 이러한 모든 작업을 수행할 수 있습니다.
위는 Apache Hive의 주요 사용 사례를 구성합니다.
학습 리소스
Apache Hive는 데이터 웨어하우징 및 대규모 데이터 세트의 데이터 분석에 매우 유용한 도구입니다. 대규모 데이터 세트로 작업하는 조직 및 개인은 Apache hive를 사용하여 이점을 얻을 수 있습니다. Apache Hive 및 사용 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 리소스를 고려하십시오.
#1. Hive To ADVANCE Hive (실시간 사용)
Hive to Advance Hive는 데이터 분석 및 다른 사용자 교육을 위해 Apache 기술을 사용한 10년 이상의 경험이 있는 선임 빅 데이터 컨설턴트인 J Garg가 만든 Udemy의 베스트 셀러 과정입니다.
Apache Hive의 기초부터 고급 개념까지 학습자를 안내하는 독특한 과정이며 Apache Hive 작업 인터뷰에 사용된 사용 사례에 대한 섹션도 포함되어 있습니다. 또한 학습자가 학습하면서 연습하는 데 사용할 수 있는 데이터 세트와 Apache Hive 쿼리를 제공합니다.
다루는 Apache Hive 개념 중 일부에는 Hive의 고급 기능, Hive의 압축 기술, Hive의 구성 설정, Hive의 여러 테이블 작업 및 Hive의 구조화되지 않은 데이터 로드가 포함됩니다.
이 과정의 강점은 실제 프로젝트에 사용되는 고급 Hive 개념을 심층적으로 다루는 데 있습니다.
#2. 데이터 엔지니어를 위한 Apache Hive
실전 프로젝트 작업을 통해 초보자 수준에서 고급 수준까지 Apache Hive로 작업하는 방법을 배우는 실습 프로젝트 기반 Udemy 과정입니다.
이 과정은 Apache Hive에 대한 개요로 시작하여 데이터 엔지니어에게 필요한 도구인 이유를 설명합니다. 그런 다음 Hive 아키텍처, 설치 및 필요한 Apache Hive 구성을 탐색합니다. 기초를 다진 후 Hive 쿼리 흐름, Hive 기능, 제한 사항 및 Apache Hive에서 사용되는 데이터 모델을 다루는 과정으로 진행됩니다.
또한 Hive의 데이터 유형, 데이터 정의 언어 및 데이터 조작 언어에 대해서도 다룹니다. 마지막 섹션에서는 보기, 파티셔닝, 버킷팅, 조인, 기본 제공 함수 및 연산자와 같은 고급 Hive 개념을 다룹니다.
무엇보다도 이 과정은 자주 묻는 인터뷰 질문과 답변을 다룹니다. 이것은 Apache Hive에 대해 배우고 실제 세계에 적용할 수 있는 방법을 배울 수 있는 훌륭한 과정입니다.
#삼. Apache Hive Basic으로 발전
Apache Hive Basic to Advance는 Apache Hive 및 기타 빅 데이터 도구 작업 경험이 풍부한 수석 데이터 엔지니어인 Anshul Jain이 진행하는 과정입니다.
이것은 이해하기 쉬운 방식으로 Apache Hive 개념을 제시하며 Apache Hive의 요령을 배우려는 초보자에게 적합합니다.
이 과정에서는 HQL 절, 창 기능, 구체화된 보기, Hive의 CRUD 작업, 파티션 교환 및 빠른 데이터 쿼리를 위한 성능 최적화를 다룹니다.
이 과정은 Apache Hive에 대한 실습 경험을 제공할 뿐만 아니라 구직 시 접할 수 있는 일반적인 인터뷰 질문을 해결하는 데 도움이 됩니다.
#4. 아파치 하이브 기초
이 책은 특히 데이터 분석가, 개발자 또는 Apache Hive 사용법을 배우는 데 관심이 있는 모든 사람에게 유용합니다.
저자는 다양한 산업에서 엔터프라이즈 빅 데이터 아키텍처 및 분석을 설계하고 구현하는 빅 데이터 실무자로 10년 이상 일한 경험이 있습니다.
이 책은 Hive 환경을 만들고 설정하는 방법, Hive의 정의 언어를 사용하여 효과적으로 데이터를 설명하는 방법, Hive에서 데이터 세트를 조인하고 필터링하는 방법을 다룹니다.
또한 Hive 정렬, 순서 지정 및 기능을 사용한 데이터 변환, 데이터 집계 및 샘플링 방법, Hive 쿼리의 성능을 높이고 Hive의 보안을 강화하는 방법을 다룹니다. 마지막으로 Apache Hive의 사용자 지정을 다루며 사용자에게 빅 데이터 요구 사항을 충족하기 위해 Apache Hive를 조정하는 방법을 알려줍니다.
#5. 아파치 하이브 쿡북
Kindle 및 페이퍼백에서 사용할 수 있는 Apache Hive 요리책은 Apache Hive에 대한 이해하기 쉬운 실습을 제공하여 Apache Hive 및 빅 데이터에서 널리 사용되는 프레임워크와의 통합을 배우고 이해할 수 있도록 합니다.
SQL에 대한 사전 지식이 있는 독자를 대상으로 한 이 책은 Hadoop, Hive의 서비스, Hive 데이터 모델, Hive 데이터 정의 및 조작 언어로 Apache Hive를 구성하는 방법을 다룹니다.
또한 Hive의 확장성 기능, 조인 및 조인 최적화, Hive의 통계, Hive 기능, 최적화를 위한 Hive 튜닝, Hive의 보안을 다루고 Hive와 다른 프레임워크의 통합에 대한 심층적인 내용으로 결론을 내립니다.
결론
Apache Hive는 기존 데이터 웨어하우징 작업에 가장 적합하며 온라인 트랜잭션 처리에는 적합하지 않습니다. Apache는 성능, 확장성, 내결함성 및 입력 형식과의 느슨한 결합을 최대화하도록 설계되었습니다.
많은 양의 데이터를 처리하고 처리하는 조직은 Apache Hive가 제공하는 강력한 기능을 통해 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 기능은 대규모 데이터 세트를 저장하고 분석하는 데 매우 유용합니다.
Apache Hive와 Apache Impala 간의 몇 가지 주요 차이점을 살펴볼 수도 있습니다.