Ekwo Ekwo: Ihe ọ bụ na otú o si arụ ọrụ

Okwu mmalite:

N'ụwa nke teknụzụ, otu anyị si echekwa na nhazi nnukwu data aghọwo ihe dị mkpa. Ọ bụ n'ọnọdụ a ka Hive na-apụta, ngwá ọrụ dị ike emebere iji kwado njikwa data nke ọma site na usoro kesara. N'isiokwu a, anyị ga-enyocha n'ụzọ zuru ezu ihe Hive bụ na otú o si arụ ọrụ, na-elekwasị anya na nhazi ya na isi ihe. Tinye onwe gị na anyị n'ime ụwa na-adọrọ adọrọ nke Hive wee chọpụta ka teknụzụ mgbanwe a si agbanwe otu anyị si eji data anyị emekọrịta ihe.

1. Okwu Mmalite nke Hive: Ihe ọ bụ na otú o si arụ ọrụ

Na ngalaba a, ị ga-amụta ihe niile gbasara Hive, usoro nhazi data na nyocha na Hadoop. Hive bụ ngwa ọrụ mepere emepe na-enye interface ajụjụ maka ịnweta na ijikwa nnukwu data echekwara na Hadoop. Ebumnuche ya bụ ikwado nyocha data site na asụsụ ajụjụ yiri SQL.

Hive dabere na asụsụ mmemme HiveQL, nke na-enye ndị ọrụ ohere ide ajụjụ wee gbanwee data echekwara na faịlụ na sistemụ faịlụ Hadoop. Ọ na-arụkọ ọrụ yana injin ogbugbu Hadoop, nke na-ahụ maka nhazi na imezu ajụjụ edere na HiveQL. Ekwo Ekwo na-enye nhọrọ iji hazie data ahaziri ahazi yana nke edobereghị ya, na-eme ka ọ dabara maka ọtụtụ ikpe ojiji.

Otu n'ime ihe ndị bụ isi nke Hive bụ ike ya ịme ajụjụ nkesa na nke yiri ya na nnukwu data. Ekwo Ekwo na-ebuli ajụjụ na-akpaghị aka ma na-eji usoro nhazi nha anya iji hụ na ịrụ ọrụ nke ọma. Na mgbakwunye, Hive na-enye ọtụtụ ọrụ akọpụtagoro na ndị na-arụ ọrụ nke na-eme ka ọ dị mfe nyocha data na ijikwa usoro dị mgbagwoju anya. N'ime akụkụ a niile, anyị ga-enyocha n'ụzọ zuru ezu ka Hive si arụ ọrụ yana otu ị nwere ike isi jiri ya maka nhazi na nyocha data na ọrụ gị.

2. Ekwo Ekwo Architecture: Akụrụngwa na Ọrụ

Hive bụ usoro nchekwa na nhazi data ekesara dabere na Hadoop. N'akụkụ a, anyị ga-enyocha ihe owuwu nke Hive wee nyochaa akụkụ ya na otu ha si arụ ọrụ. Ịghọta ka e si hazie Hive dị oke mkpa iji nweta ohere ya n'ijikwa na nyochaa nnukwu data.

Otu n'ime isi ihe dị na Hive bụ Metastore, nke na-echekwa ozi nhazi niile nke data, dị ka tebụl na metadata nkebi. Nke a na-enye ohere ịnweta data ngwa ngwa na ịrụ ọrụ nke ọma, ebe a na-echekwa metadata n'ụdị kachasị nke ajụjụ. Na mgbakwunye, Hive na-eji Metastore chekwaa ozi gbasara atụmatụ data, mmekọrịta dị n'etiti tebụl, yana ozi ndị ọzọ dị mkpa.

Akụkụ ọzọ dị mkpa nke Hive bụ Asụsụ ajụjụ ajụjụ Hive (HQL). Ọ bụ asụsụ a na-ajụ ajụjụ yiri SQL, nke na-enye ndị ọrụ ohere ịmekọrịta data echekwara na Hive. Ndị ọrụ nwere ike dee ajụjụ dị mgbagwoju anya site na iji ọrụ dị ka Họrọ, JOIN na GROUP BY iji nyochaa ma gbanwee data dịka mkpa ha siri dị. Hive na-enyekwa ọtụtụ ọrụ arụnyere na-eme ka nhazi na nyocha data dị mfe.

3. Nhazi data na Ekwo Ekwo

Ọ bụ usoro dị mkpa ịhazi na ịhazi ozi n'ụzọ dị irè. Hive bụ ngwá ọrụ na-enye ohere ịjụ ajụjụ na nyocha nke nnukwu data echekwara na Hadoop, na-eji asụsụ ajụjụ HiveQL.

Iji mee nke a, a ghaghị ịgbaso usoro dị iche iche:

• Kọwaa atụmatụ data: A ghaghị imepụta nhazi nke tebụl, na-akọwapụta ụdị data nke kọlụm ọ bụla na mmekọrịta dị n'etiti tebụl ma ọ bụrụ na ọ dị mkpa. Ọ dị mkpa iburu n'uche mkpa nke nyocha data na nhazi nhazi.
• Budata data: Ozugbo akọwapụtara atụmatụ ahụ, a ga-ebunye data ahụ n'ime tebụl Hive. Nke a enwere ike ịme ya iji iwu ibu sitere na faịlụ mpụga ma ọ bụ site na itinye data ozugbo na tebụl.
• Mee mgbanwe na ajụjụ: Ozugbo ebukọrọ data ahụ, enwere ike ịme mgbanwe na ajụjụ site na iji HiveQL. Ekwo Ekwo na-enye ọtụtụ ọrụ na ndị na-arụ ọrụ iji megharịa na nyochaa data.

Nke ahụ bụ ọrụ dị mgbagwoju anya nke chọrọ nghọta dị mma nke nhazi data na mkpa nyocha. Ọ dị mkpa ịtụle akụkụ dị ka arụmọrụ na scalability mgbe ị na-emepụta atụmatụ tebụl gị. Na mgbakwunye, ọ bụ ihe amamihe dị na ya iji ngwaọrụ nhụta data iji kwado nghọta na nyocha nke ozi echekwara na Hive.

4. Asụsụ ajụjụ HiveQL: atụmatụ na syntax

HiveQL bụ asụsụ ajụjụ a na-eji na Apache Hive, ngwa nhazi na nyocha data na Hadoop. HiveQL na-enye ndị ọrụ ụzọ dị mfe na nke maara nke ọma iji jụọ ajụjụ na nyochaa data echekwara na ụyọkọ Hadoop. Syntax nke HiveQL yiri SQL, na-eme ka ọ dị mfe ịmụta na iji maka ndị maara asụsụ ajụjụ ọdịnala.

Otu n'ime isi njirimara nke HiveQL bụ ike ya ịjụ ajụjụ nnukwu data agbasasị. Hive na-ekewa ajụjụ na-akpaghị aka n'ime obere ọrụ ma kesaa ha n'ofe ụyọkọ ahụ, na-enye ohere ịhazi nnukwu data. rụọ ọrụ nke ọma. Na mgbakwunye, HiveQL na-akwadokwa ogbugbu ajụjụ ọnụ, nke na-eme ka nhazi data dịkwuo ngwa.

Iji dee ajuju na HiveQL, ị ga-achọ ịma isi okwu syntax na nkebiokwu ejiri n'asụsụ a. Ụfọdụ n'ime nkebiokwu ndị a na-ahụkarị gụnyere SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, na ORDER BY. Nkeji edemede ndị a na-enye gị ohere nzacha, hazie, na otu data dịka achọrọ. HiveQL na-enyekwa ọrụ arụnyere n'ime ya iji rụọ ọrụ dịka mgbako mgbakọ na mwepụ, ọrụ eriri, na ọrụ ụbọchị na oge. Ịmara atụmatụ ndị a na otu esi eji ha eme ihe nke ọma dị mkpa iji nweta ihe kacha mma na HiveQL.

5. Nhazi data ekesara na Hive

Ọ bụ usoro dị irè iji jikwaa nnukwu ozi ma nweta nsonaazụ ngwa ngwa. Hive bụ ikpo okwu nyocha data dabere na Hadoop nke na-enye gị ohere ịgba ọsọ ajụjụ SQL na nnukwu data echekwabara na sistemụ faịlụ ekesara. N'okpuru bụ ụfọdụ isi nzọụkwụ iji rụọ ọrụ nke ọma.

1. Ịhazi ụyọkọ nke hive: Tupu ịmalite iji , ọ dị mkpa ka ịhazi ụyọkọ nke hive nke ọma. Nke a gụnyere ịmepụta njikọ na ụyọkọ Hadoop dị n'okpuru, ịhazi metadata na ebe nchekwa, na ịhazi nhazi ahụ iji kwalite arụmọrụ ụyọkọ.

• Mepụta njikọ na ụyọkọ Hadoop: Hive chọrọ ịnweta ụyọkọ Hadoop iji hazie data ekesara. Ekwesịrị ịhazi faịlụ nhazi nke hive nke ọma iji kọwapụta ọnọdụ ụyọkọ Hadoop yana nkọwa nyocha, ọ bụrụ na ọdabara.
• Hazie metadata na ebe nchekwa: Hive na-echekwa metadata na data n'ebe a kapịrị ọnụ. A ga-ahazirịrị ndekọ ndekọ metadata yana akwụkwọ ndekọ data iji hụ na Hive nwere ike nweta ha n'enweghị nsogbu. ụzọ dị mma.
• Gbanwee ntọala arụmọrụ: Ekwo Ekwo na-enye nhọrọ nhazi dị iche iche iji kwalite arụmọrụ ụyọkọ. Ọ dị mkpa ịmegharị paramita dị ka nha ihe nchekwa yana myirịta ọrụ iji nweta nsonaazụ kacha mma.

2. Nhazi tebụl: Nhazi kwesịrị ekwesị nke tebụl dị na Hive dị mkpa maka nhazi data ekesa. Ọ dị mkpa iburu n'uche akụkụ dị ka nkewa data, usoro faịlụ na ụdị mkpakọ.

• Kewaa data: Ekwo Ekwo na-enye ohere ikewa data n'ọtụtụ kọlụm, nke nwere ike melite arụmọrụ ajụjụ. Ọ bụ ihe amamihe dị na ya ikewa data n'ime ogidi ndị a na-ejikarị eme ihe na ajụjụ iji belata oge igbu.
• Họrọ usoro faịlụ kwesịrị ekwesị: Hive na-akwado ọtụtụ ụdị faịlụ, dị ka ederede, Avro, Parquet, na ORC. Ịhọrọ usoro faịlụ ziri ezi nwere ike inwe mmetụta dị ukwuu na arụmọrụ na ojiji nchekwa. A ghaghị ịtụle ịnweta data na mkpakọ mgbe ị na-ahọrọ usoro kwesịrị ekwesị.
• Jiri mkpakọ data: Mkpakọ data nwere ike inye aka belata ohere nchekwa ma melite arụmọrụ nhazi ekesa. Hive na-enye nkwado maka ọtụtụ algọridim mkpakọ, dị ka Snappy na gzip.

6. Ekwo Ekwo Integration na Hadoop: Uru na echiche

Ijikọta Hive na Hadoop na-enye ọtụtụ uru dị mkpa Maka ndị ọrụ na-arụ ọrụ na nnukwu mpịakọta nke data. Hive bụ ngwa nhazi data wuru n'elu Hadoop nke na-enye gị ohere ịjụ ajụjụ na nyochaa nnukwu data echekwara na ụyọkọ Hadoop. N'okpuru bụ ụfọdụ isi uru ijikọ Hive na Hadoop:

• Scalability: Enwere ike iji hive hazie na nyochaa nnukwu data ekesara gafee ọtụtụ ọnụ na ụyọkọ Hadoop. Nke a na-enye ohere ịrụ ọrụ na ikike nchekwa ka ọ rụọ ọrụ nke ọma ka nhazi data na-etolite.
• Ajụjụ SQL: Otu n'ime uru ndị bụ isi nke Hive bụ ikike ịrụ ọrụ ya Ajụjụ SQL na data echekwara na Hadoop. Nke a na-eme ka ịnweta data na nyocha dị mfe maka ndị ọrụ ahụ maara asụsụ SQL.
• Obodo na nkwado: Hive nwere nnukwu obodo nke ndị ọrụ na ndị nrụpụta, nke pụtara na enwere ọtụtụ akụrụngwa dị n'ịntanetị, dịka nkuzi, akwụkwọ, na ọmụmaatụ koodu. Nke a na-akwado usoro mmụta na idozi nsogbu.

Mgbe ị na-atụle ijikọ Hive na Hadoop, ọ dị mkpa iburu n'uche isi ihe ole na ole n'uche. Atụmatụ ndị a nwere ike inye aka kwalite arụmọrụ yana hụ na ntinye gị na-emezu ihe achọrọ sistemụ. Ụfọdụ n'ime echiche ndị a bụ:

• Nhazi tebụl: Nhazi tebụl dị mma na Hive nwere ike melite arụmọrụ ajụjụ. Ọ dị mkpa ịtụle ihe ndị dị ka nkewa data, ịhọrọ ụdị data kwesịrị ekwesị, na iji index iji kwalite ohere data.
• Mkpakọ data: Mkpakọ data nwere ike ibelata ohere nchekwa data chọrọ na Hadoop, nke n'aka nke ya nwere ike melite arụmọrụ ajụjụ. Ọ dị mkpa iji nyochaa na họrọ usoro mkpakọ kwesịrị ekwesị dabere na njirimara data na ihe a chọrọ.
• Atụmatụ ajụjụ: Ịmelite ajụjụ dị mkpa iji hụ na ịrụ ọrụ nke ọma. Nke a gụnyere iji ngwa na usoro njikarịcha ajụjụ dị ka nkewa data, nhọrọ ndenye aha, ibelata data na-adịghị mkpa, na nyochagharị ajụjụ iji kpochapụ mkpọma na ngụkọ anaghị arụ ọrụ.

7. Optimization nke ajụjụ na ekwo Ekwo: Strategies na Ezi Omume

Nkwalite ajụjụ na Hive dị mkpa iji hụ na arụmọrụ na-arụ ọrụ nke ọma mgbe ị na-ahazi nnukwu data. Edemede a ga-ekpuchi atụmatụ dị iche iche na omume kacha mma ga-enyere gị aka imeziwanye mmezu nke ajụjụ gị na Hive wee nweta nsonaazụ ngwa ngwa na nke ọma.

Otu n'ime atụmatụ ndị bụ isi bụ nkewa tebụl, nke gụnyere ikesa data n'ime obere nkebi dabere n'ụkpụrụ ụfọdụ. Nke a na-enye ohere ibelata olu data nyochara na ajụjụ ọ bụla, na-ebute nhazi ngwa ngwa. Na mgbakwunye, a na-atụ aro ka iji index na ọnụ ọgụgụ iji melite nhọrọ data na nzacha na ajụjụ.

Omume ọzọ dị mkpa bụ ịkwalite njikọ. Na Hive, njikọ nwere ike ịdị ọnụ n'ihe gbasara arụmọrụ n'ihi mkpa iji tụnyere ahịrị ọ bụla n'otu tebụl na ahịrị niile na nke ọzọ. Iji meziwanye nke a, ọ bụ ihe amamihe dị na ya ịme njikọ na ogidi ndị kewara ma ọ bụ nwere index, nke ga-ebelata oge nkwụsị nke ajụjụ ahụ. N'otu aka ahụ, a na-atụ aro ka ịzenarị nsonye na-enweghị isi wee jiri nkeji "KEsaa site" iji kesaa data ahụ n'ofe ọnụ nhazi.

8. Nkebi na nchekwa na Hive: Nhazi data nke ọma

Nkewa na nchekwa na Hive bụ usoro na-arụ ọrụ nke ọma maka ịhazi data na ebe nchekwa na-ekesa. Na Hive, a na-ekewa data ka ọ bụrụ nkebi ezi uche dabere na ụkpụrụ kọlụm ma ọ bụ karịa. Nke a na-enye ndị ọrụ ohere ịnweta ma hazie naanị akụkụ ndị dị mkpa, kama inyocha usoro data niile.

Nkebi na Ekwo Ekwo nwere ọtụtụ uru. Nke mbụ, ọ na-eme ka arụmọrụ ajụjụ dịkwuo mma site n'ibelata nha nke nhazi data a ga-ahazi. Nke a bara uru karịsịa mgbe ị na-emeso nnukwu data. Nke abụọ, ọ na-enye ohere maka njikwa na nhazi data ka mma, ebe enwere ike kewaa ya dabere na njirisi akọwapụtara, dị ka ụbọchị, ọnọdụ, ma ọ bụ edemede.

Iji mejuputa nkewa na Ekwo Ekwo, ọ dị mkpa ịkọwapụta kọlụm nkebi n'oge e kere tebụl. Kọlụm a ga-enwerịrị ụdị data dabara adaba, dị ka ụbọchị ma ọ bụ eriri ederede. Ozugbo emechara tebụl ahụ, enwere ike itinye data n'ime akụkụ dị iche iche site na iji INSERT IGNORE INTO TABLE .. PARTITION ... Ọ dịkwa ike iji nkebiokwu mee ajụjụ WHERE iji nzacha site na nkebi.

9. Hive na nnukwu data gburugburu: Jiri ikpe na Scalability

Hive bụ ngwá ọrụ nhazi data na-ewu ewu na gburugburu Big Data nke na-enye ọtụtụ ikpe ojiji yana nnukwu scalability. Teknụzụ mepere emepe a na-enye ndị ọrụ ohere ijikwa ma jụọ nnukwu data ahaziri ahazi yana nke ọkara ahaziri nke ọma na nke ọma.

Otu n'ime ihe ndị a na-ejikarị eme ihe maka Hive bụ nnukwu data nyocha. N'ihi ike ya ịme ajụjụ SQL na nnukwu data ekesa, Hive aghọwo ngwá ọrụ dị mkpa maka iwepụta ozi bara uru na nnukwu data. Ndị ọrụ nwere ike itinye ike nke Hive iji mee ajụjụ dị mgbagwoju anya wee nweta nsonaazụ ngwa ngwa, nke bara uru karịsịa na nnukwu ọrụ nyocha data.

Na mgbakwunye na nyocha nnukwu data, a na-ejikwa Hive maka nkwadebe na mgbanwe data. Site n'asụsụ ajụjụ dabere na SQL nke akpọrọ HiveQL, ndị ọrụ nwere ike ịrụ nzacha data, nchịkọta, na isonye ọrụ ngwa ngwa na ngwa ngwa. Nke a na-enye ohere ka ndị otu dị ọcha na ịkwadebe data gị tupu ịme nyocha dị elu karịa. Hive na-enyekwa ngwaọrụ arụnyere arụnyere na ọrụ ndị na-enyere aka ịchịkwa data, dị ka iwepụta ozi sitere na ederede edeghị aha ma ọ bụ nchịkọta data maka nyocha ndekọ ọnụ ọgụgụ.

10. Hive na ntinye na ngwaọrụ nyocha data ndị ọzọ

Hive bụ ngwá ọrụ na-ewu ewu n'ụwa nke nyocha data n'ihi ikike ya ịhazi nnukwu ozi nke ọma. Otú ọ dị, ezi ike ya na-emeghe site na ijikọta ya na ngwaọrụ nyocha data ndị ọzọ. N'akụkụ a, anyị ga-enyocha ụfọdụ ụzọ e nwere ike isi jikọta Hive na ngwaọrụ ndị ọzọ iji kwalite ike nyocha gị.

Otu ụzọ ejikọtara ọnụ bụ site na iji Hive yana Apache Hadoop. Hive na-agba n'elu Hadoop, na-enye gị ohere iji ohere nhazi niile ekesara na ike nchekwa nke Hadoop na-enye. Nke a pụtara na anyị nwere ike hazie data buru ibu n'otu oge wee nweta nsonaazụ ngwa ngwa.

Ngwá ọrụ ọzọ na-ewu ewu nke nwere ike ijikọ na Hive bụ Apache Spark. Spark bụ igwe na-edozi ngwa ngwa na ebe nchekwa ejiri ya maka nhazi data ozugbo na nyocha nke ebe nchekwa. Site na ijikọ Hive na Spark, anyị nwere ike iji ohere ọsọ na ike nhazi nke Spark mee ihe, ebe Hive na-enye anyị ohere ịme ajụjụ dị mgbagwoju anya wee jiri asụsụ ajụjụ SQL dị ka ya.

11. Nchekwa na ohere njikwa na ekwo Ekwo

Iji hụ na nchekwa na jikwaa ịnweta na Hive, ọ dị mkpa iji mejuputa usoro nchekwa dị iche iche. N'okpuru bụ ụfọdụ ndụmọdụ na usoro dị mkpa ị ga-eso:

1. Mepụta ndị ọrụ na ọrụ: Ọ dị mkpa ịmepụta ndị ọrụ na ọrụ na Hive iji jikwaa ịnweta data. Enwere ike ịmepụta ọrụ dị iche iche maka ọrụ dị iche iche yana ndị ọrụ nwere ike ịnye ndị ọrụ ohere ịnweta dịka ọ dị mkpa. Dịka ọmụmaatụ, ị nwere ike ịmepụta ọrụ "onye nchịkwa" nwere ohere zuru oke yana ọrụ "onye ndụmọdụ" na-enweghị ohere ịnweta ụfọdụ tebụl ma ọ bụ ọdụ data.

2. Hazie nyocha echedoro: A na-atụ aro ka ịhazi njirimara echekwara na Hive iji hụ na ọ bụ naanị ndị ọrụ ikike nwere ike ịnweta data. Nke a gụnyere iji ụzọ nyocha dị ka Kerberos ma ọ bụ LDAP. Iji Kerberos, dịka ọmụmaatụ, enwere ike ịmepụta njikọ echekwara n'etiti onye ahịa na nkesa Hive site na ịgbanye tiketi nche.

3. Tọọ atumatu ikike: Na mgbakwunye na ịmepụta ndị ọrụ na ọrụ, ọ dị mkpa ịmepụta atumatu ikike iji jikwaa ịnweta data na Hive. A na-akọwapụta amụma ndị a site na iji nkwupụta SQL wee chọpụta ndị ọrụ ma ọ bụ ọrụ anabatara ka ha rụọ ọrụ kpọmkwem, dị ka ịjụ ajụjụ tebụl, itinye data, ma ọ bụ gbanwee nhazi nke tebụl. nchekwa data.

12. Hive vs. ngwọta nhazi data ndị ọzọ na gburugburu Hadoop

Usoro nhazi data Hadoop na-enye ọtụtụ ngwọta maka njikwa nke ọma na nyocha nke nnukwu ozi. Otu n'ime nhọrọ kachasị ewu ewu bụ Hive, nke na-enye interface ajụjụ dị ka SQL maka ịjụ ajụjụ na nyochaa data ahaziri echekwa na Hadoop. Agbanyeghị na enwere ngwọta nhazi data ndị ọzọ na gburugburu ebe obibi Hadoop, Hive pụtara maka ịdị mfe iji yana ike maka ajụjụ ad-hoc.

Otu n'ime uru ndị dị na Hive bụ n'asụsụ ajụjụ ya, nke a na-akpọ HiveQL, nke na-enye ndị ọrụ ohere iji SQL-dị ka syntax iji mee ajụjụ na nyocha data. Nke a na-eme ka ọ dịrị ndị nyocha na ndị mmepe maara SQL mfe ịnakwere Hive n'ihi na ọ chọghị ịmụ asụsụ mmemme ọhụrụ. Na mgbakwunye, Hive na-enye ikike ịmepụta tebụl dị n'èzí nwere ike ịgụ data na ya ụdị dị iche iche, dị ka CSV, JSON ma ọ bụ parquet.

Akụkụ ọzọ dị mkpa nke Hive bụ ike ya ịme ajụjụ n'ụzọ kesaa n'ofe ụyọkọ Hadoop. Ekwo Ekwo na-eme ka ikike nhazi Hadoop na-arụkọ ọrụ na-ekewa na mejuputa ajuju n'ofe otutu ọnụ na ụyọkọ ahụ, na-eme ka arụmọrụ dị elu na nhazi ọsọ ọsọ. Na mgbakwunye, Hive na-arụ ọrụ njikarịcha akpaaka na ajụjụ iji kwalite arụmọrụ ha, dị ka iwepu kọlụm ejighi ya ma ọ bụ tebụl nkewa iji belata nha data ahaziziri.

13. nlekota ụyọkọ hive na njikwa

Ọ bụ akụkụ dị oke mkpa nke ịhụ na arụmọrụ kacha mma yana nnweta dị elu na gburugburu data buru ibu. N'ebe a, anyị na-egosi akụkụ ụfọdụ dị mkpa ị kwesịrị iburu n'uche iji rụọ ọrụ ndị a nke ọma.

1. Nleba anya arụmọrụ: Iji chọpụta ihe mgbochi nwere ike ime ma kwalite arụmọrụ nke ụyọkọ Hive gị, ọ bụ ihe amamihe dị na ya iji ngwaọrụ nlekota dị ka Ambari ma ọ bụ Cloudera Manager. Ngwa ndị a na-enye gị ohere ịnweta metrik ozugbo na ojiji akụrụngwa, oge nzaghachi ajụjụ, mmezu ọrụ, na ndị ọzọ. Nleba anya ịrụ ọrụ nke ọma ga-enyere gị aka ịchọpụta na dozie okwu n'oge.

2. Njikwa akụrụngwa: njikwa akụrụngwa nke ọma dị mkpa iji hụ na ojiji nke ụyọkọ Hive gị kacha mma. Ị nwere ike iji ngwaọrụ dịka YARN (Onye na-akparịta ụka maka akụrụngwa ọzọ) iji jikwaa na ekenye akụrụngwa maka ngwa na-agba ọsọ. Na mgbakwunye, ọ dị mkpa ịhazi oke akụrụngwa yana oke maka ndị ọrụ na otu dị iche iche. Ijikwa akụrụngwa ziri ezi ga-ezere nsogbu ụkọ ikike ma nye ohere nkesa ụyọkọ akụrụngwa n'ụzọ ziri ezi.

3. Nyochaa ajụjụ: Hive na-enye usoro na ngwaọrụ dị iche iche iji bulie ajụjụ ma melite arụmọrụ nke ọrụ nhazi data. Ị nwere ike iji ngwaọrụ dịka też maka ime ajuju n'otu n'otu ma ọ bụ na-ede ajụjụ kachasị mma site na iji nkebiokwu dị ka nkebi site n'aka ma ọ bụ hazie. Ọzọkwa, ọ bụ ihe amamihe dị na ya iji nyochaa atụmatụ mmezu ajụjụ wee jiri ndenye aha na ọnụ ọgụgụ kwesịrị ekwesị iji melite oge nzaghachi. Ezigbo njikarịcha ajụjụ ga-enye gị ohere ị nweta nsonaazụ ngwa ngwa na nke ọma.

14. Ihe ịma aka na-eme n'ọdịnihu ọnọdụ na ekwo Ekwo na otú o si arụ ọrụ

N'ime afọ ndị na-adịbeghị anya, Hive enwetala nnukwu uto ma chere ihe ịma aka dị iche iche ihu na ọrụ ya. Ka usoro nhazi data a na-ewu ewu karị, ọ dị mkpa iji nyochaa ihe ịma aka dị ugbu a na usoro n'ọdịnihu nwere ike imetụta arụmọrụ ya na arụmọrụ ya.

Otu n'ime isi ihe ịma aka na Hive bụ njikarịcha arụmọrụ. Ka ọnụọgụ data na-eto, ọ dị oke mkpa ịchọta ụzọ iji melite ọsọ ajụjụ wee wedata oge nhazi. Iji dozie ihe ịma aka a, ọ dị mkpa ịtụle nkewa nke ọma na ntinye data nke ọma, yana iji usoro mkpakọ iji belata nha data. Ọ dịkwa mkpa iji kwalite nhazi ụyọkọ na iji ngwaọrụ nleba anya iji chọpụta na dozie nkwụsị ọrụ.

Ihe ịma aka ọzọ dị mkpa bụ ịhụ na nchekwa data echekwara na Hive. Site na iyi egwu cyber na-arị elu, ọ dị mkpa iji mejuputa usoro nchekwa siri ike iji chebe ozi dị nro. Nke a gụnyere izo ya ezo nke data n'izu ike yana n'ụzọ, njirimara onye ọrụ, yana njikwa ohere dabere na ọrụ. Na mgbakwunye, ọ dị mkpa ịnọrọ n'elu usoro nchekwa kachasị ọhụrụ wee tinye patches na mmelite oge niile iji hụ na nchekwa data zuru oke.

Ọzọkwa, a na-atụ anya Hive ga-eche ihe ịma aka ndị metụtara njikọta teknụzụ na-apụta n'ọdịnihu ihu. Na-abawanye ewu ewu nke ezigbo oge nhazi na Amamịghe echiche, Hive ga-achọ ime mgbanwe iji jiri teknụzụ ndị a mee ihe ma nọgide na-adị mkpa na ụwa nke Big Data. Nke a ga-achọ mgbakwunye nke ọrụ ọhụrụ yana nkwalite arụmọrụ iji wepụta ike nhazi data na nyocha dị elu.

Na mmechi, Hive na-eche ihe ịma aka ihu n'ihe gbasara arụmọrụ, nchekwa, na imeghari na teknụzụ na-apụta. Iji merie ihe ịma aka ndị a, ọ dị mkpa ịkwalite arụmọrụ ụyọkọ, mejuputa usoro nchekwa siri ike, na ịnọ n'elu usoro n'ọdịnihu na Big Data. Site na usoro ndị a, Hive ga-enwe ike ịnọgide na-abụ ebe a pụrụ ịdabere na ya na nke ọma maka nhazi data buru ibu.

N'ikpeazụ, Hive bụ nnukwu data na nyocha azụmahịa nke na-enyere ndị otu aka ịhazi nnukwu data n'ụzọ dị mma na nke nwere ike ịgbatị. N'iji asụsụ ajụjụ HiveQL, ndị ọrụ nwere ike ịme ajụjụ dị mgbagwoju anya na nhazi data echekwara na sistemụ nchekwa ekesa, dị ka Hadoop. Hive na-enye akwa abstraction n'elu akụrụngwa ndị dị n'okpuru, na-eme ka ọ dịrị ndị ọkachamara IT na ndị na-enyocha data mfe ịme nyocha oge na-eme mkpebi dabere na ozi ziri ezi na nke dị mkpa. Ihe owuwu ya na-agbanwe agbanwe na ikike ịhazi data edoziri nke ọma na-eme ka Hive bụrụ ngwá ọrụ bara uru na ngalaba nyocha data. Na mgbakwunye, njikọta ya na ngwaọrụ na teknụzụ ndị ọzọ ama ama, dị ka Apache Spark, na-agbatịkwu ọrụ ya na arụmọrụ ya.

Ka òtù dị iche iche na-aga n'ihu na mgbawa nke data na gburugburu ụlọ ọrụ, Hive na-egosi onwe ya dị ka ngwọta siri ike na nke a pụrụ ịdabere na ya. Site n'ịkwalite uru dị na kọmpụta kesara na nhazi otu, Hive na-enyere ndị ọchụnta ego aka inweta nghọta bara uru na ime mkpebi ndị a maara nke ọma, na-eduga na uru asọmpi na-adigide.

Ọ bụ ezie na Hive nwere ike ịnwe usoro mmụta maka ndị na-amaghị nnukwu gburugburu data yana asụsụ ajụjụ HiveQL, enweghị ike ịgọnarị ikike ọ nwere ịgbanwe otu òtù dị iche iche si ejikwa data ha. Site n'ikwe ka ajuju ndapụta, nyocha dị elu na mmịpụta ozi bara uru, Hive aghọwo ngwá ọrụ dị ike maka nhazi nnukwu data na gburugburu azụmahịa. Na nkenke, Hive bụ teknụzụ dị mkpa n'ọdịdị nyocha data nke oge a wee mepee ohere ọhụrụ maka nchọpụta nghọta yana mkpebi data sitere na ya.