BigData Apache Hive

Hive

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Una forma de hacer consultas SQL sobre datos en Hadoop

Apache Hive es una plataforma de procesamiento de datos de código abierto que se ejecuta en la plataforma de procesamiento distribuido de Hadoop. Hive se basa en el lenguaje de consultas SQL y permite a los usuarios acceder y consultar grandes conjuntos de datos almacenados en Hadoop. Hive se ejecuta en el modo MapReduce de Hadoop y utiliza el lenguaje de consulta HiveQL para procesar y analizar datos.

Hadoop es una plataforma de procesamiento de datos de código abierto que permite el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. Hadoop se basa en un modelo de procesamiento en paralelo que divide grandes conjuntos de datos en pequeños bloques y los procesa en paralelo en un clúster de computadoras. Hadoop incluye el sistema de archivos distribuido HDFS (Hadoop Distributed File System) para el almacenamiento de datos y el marco de procesamiento distribuido MapReduce para procesar grandes conjuntos de datos.

Hive se ejecuta en la plataforma de Hadoop y utiliza el marco de procesamiento distribuido MapReduce para procesar grandes conjuntos de datos. HiveQL, el lenguaje de consulta utilizado por Hive, se traduce en trabajos MapReduce que se ejecutan en el clúster de Hadoop. Hive es útil para los usuarios que no están familiarizados con la programación de MapReduce, ya que les permite acceder y consultar grandes conjuntos de datos utilizando un lenguaje de consulta SQL.

Lenguage de consulta HiveQL

HiveQL, también conocido como HQL, es un lenguaje de consulta utilizado por Hive, una plataforma de procesamiento de datos basada en Hadoop. HiveQL es similar al lenguaje de consulta SQL utilizado en las bases de datos relacionales, pero está optimizado para trabajar con datos almacenados en Hadoop Distributed File System (HDFS).

HiveQL utiliza una sintaxis similar a SQL y soporta operaciones de consulta como SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, JOIN, etc. Sin embargo, a diferencia de SQL, HiveQL no es un lenguaje de programación completo, sino que se centra principalmente en la consulta de datos. HiveQL también soporta la creación y manipulación de tablas en HDFS.

Una de las principales ventajas de HiveQL es que permite a los usuarios utilizar SQL para acceder y consultar grandes conjuntos de datos almacenados en Hadoop, lo que hace que sea más fácil para los usuarios de SQL adaptarse a HiveQL. Además, HiveQL es compatible con una amplia gama de herramientas de Business Intelligence y visualización de datos que utilizan SQL, lo que facilita la integración de Hive con otras herramientas de análisis de datos.

 

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