¿Qué significa colmena?
Hive es una herramienta de almacenamiento de datos basada en Hadoop para procesar grandes conjuntos de datos distribuidos, que permite a los usuarios administrar y consultar datos utilizando un lenguaje similar a SQL.
1. Descripción general
Hive es una herramienta de almacenamiento de datos que puede almacenar datos en el sistema de archivos Hadoop y operar con estos datos utilizando un lenguaje de consulta de estilo SQL. Puede manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados con facilidad. Hive utiliza un lenguaje similar a SQL para consultar datos, lo que hace que sea muy fácil comenzar para los desarrolladores familiarizados con SQL.
2. Arquitectura
La arquitectura de Hive tiene tres capas: interfaz de usuario, controlador y motor de ejecución. La interfaz de usuario es responsable de aceptar declaraciones de HiveQL, el controlador convierte estas declaraciones en tareas de MapReduce y devuelve los resultados de la ejecución a la interfaz de usuario. El motor de ejecución es el marco MapReduce, que realiza las consultas reales sobre los datos.
En la arquitectura de Hive, también incluye Metastore y Hive Server. Metastore mantiene información de metadatos sobre tablas, particiones y tablas (como nombres de campos, tipos, información de particiones, etc.), mientras que Hive Server es responsable de la comunicación entre procesos.
3. Tipos de datos
Hive admite la mayoría de los tipos de datos estándar de SQL, como cadenas, números enteros, punto flotante, etc. Además, Hive también tiene algunos tipos de datos personalizados como ARRAY, MAP y STRUCT.
4.HiveQL
El lenguaje de consulta de Hive se llama HiveQL. Es un lenguaje de consulta similar a SQL y admite la mayoría de las declaraciones de consulta estándar de SQL. HiveQL también admite funciones personalizadas y funciones agregadas definidas por el usuario, que facilitan el procesamiento avanzado de datos.
5.Ecosistema Hive y Hadoop
Hive está estrechamente integrado con el ecosistema Hadoop y se puede integrar fácilmente con otras herramientas. Por ejemplo, Hive puede importar datos de bases de datos relacionales a Hadoop a través de Sqoop y también puede consultar datos en tiempo real a través de HBase.