Hive In Hadoop-ökosystem 2021 // longchampoutletstore.com

Unabhängig davon, ob man nun Apache Hadoop, eine Distribution oder eine Big Data Suite nutzt, so basiert Hadoop auf einer Vielzahl von unterschiedlichen Komponenten. Deshalb spricht man bei Hadoop auch gerne von einem Framework oder von dem Hadoop Ökosystem, also einer Reihe von frei wählbaren Bibliotheken, welche es durch ihre Kombination. Hadoop Ökosystem Auf Basis der Hadoop Kerntechnologien sind in den letzten 10 Jahren viele weitere Komponenten und Abstraktionsschnittstellen entwickelt worden, welche die Entwicklung vereinfachen z. B. Hive SQL Abfragen statt MapReduce Programmen,oder die Verwendung von Hadoop für neue Problemstellungen erst ermöglichen Event Streaming, Echtzeitverarbeitung, Graphenalgorithmen. Hive erweitert das MapReduce-Framework um eine Abstraktionsebene mit der SQL-ähnlichen Abfragesprache HiveQL. HiveQl ermöglicht das Absetzen klassischer Abfragen und damit das Analysieren der im HDFS abgelegten Daten. Man kann sich Hive auch als Data-Warehouse-Komponente des Hadoop-Frameworks vorstellen. Der Query-Editor in Apache Hive.

Inhalt Seite 3 1 Was ist Hadoop? 2 Hadoop Distributed File System HDFS 3 MapReduce Einführung in die Hadoop-Welt 4 Hadoop Ökosystem 22.09.2014. Hadoop Ökosystem in Kategorien. Das HDFS ist Basis des Ökosystems. Ersetzt man dieses durch ein anderes Big-Data-Filesystem, beispielsweise Amazons S3, dann können die Kategorien noch immer verwendet werden, die Namen der Tools werden jedoch variieren. Bleiben wir also bei HDFS.

07.07.2016 · Dazu beschreibt HCatalog die Struktur der Daten und erleichtert so die Verwendung durch Hive oder Pig. Mahout: Apache Mahout erweitert das Hadoop-Ökosystem um einfach erweiterbare Java-Bibliotheken für Data-Mining-Anwendungen und mathematische Anwendungen für maschinelles Lernen. Algorithmen, die sich mit Mahout in Hadoop implementieren. Bevor es Hive gab, mussten Entwickler komplexe MapReduce-Jobs erstellen, um die Hadoop-Daten abzufragen. Hive verwendet die Abfragesprache HQL Hive Query Language, die der Syntax von SQL ähnlich ist. Da die meisten Entwickler einen SQL-Hintergrund haben, ist es einfacher für sie, mit Hive.

Apache Hive bietet die Möglichkeit, SQL-Abfragen für Hadoop-Datenbanken zu erstellen. Dazu wird der MapReduce-Ansatz verwendet. Da sich hier ebenfalls Tez einbinden lässt, steigt auch in diesem Bereich deutlich die Leistung. Der andere Teil aber wird weiter wachsen und scheint sogar die Oberhand zu gewinnen. Das Hadoop-Projekt wird in den künftigen Datensystemen der Menschen nicht immer eine zentrale Rolle spielen, das Hadoop-Ökosystem aber ganz bestimmt, weil sein Evolutionsmodell am nachhaltigsten ist. Apache Hadoop ist ein freies, in Java geschriebenes Framework für skalierbare, verteilt arbeitende Software. Es basiert auf dem MapReduce-Algorithmus von Google Inc. sowie auf Vorschlägen des Google-Dateisystems und ermöglicht es, intensive Rechenprozesse mit großen Datenmengen Big Data, Petabyte-Bereich auf Computerclustern durchzuführen.

Difference between pig and hive is Pig needs some mental adjustment for SQL users to learn. Pig Latin has many of the usual data processing concepts that SQL has, such as filtering, selecting, grouping, and ordering, but the syntax is a little different from SQL particularly the group by and flatten statements!.

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