دادهٔ تراکنشی و گزارش‌های سازمانی.
- تراکنش
- گزارش نظارتی
- دادهٔ مشتری
Apache Hive
APACHE HIVEهایو انبار دادهٔ روی هادوپ است که با HiveQL (شبیه SQL) کوئری می‌گیرد؛ تحلیل کلان‌داده بدون نوشتن کد پیچیده.
معرفی Apache Hive
هایو انبار دادهٔ روی هادوپ است که با HiveQL (شبیه SQL) کوئری می‌گیرد؛ تحلیل کلان‌داده بدون نوشتن کد پیچیده.
برای تحلیل‌گران داده در سازمان‌های کلان‌داده، زبان مشترک است.
این صفحه جایگاه «Apache Hive» را روشن میکند و مسیر یادگیری و منابع رسمی را نشان می‌دهد.
شناسنامهٔ Apache Hive
- سازنده
- Apache Foundation
- دسته
- انبار داده
- انتشار اولیه
- 2010
- آخرین نسخه
- 4.x
- سیستم‌عامل
- Cross-platform
- صفحهٔ رسمی
- hive.apache.org
فرمت‌ها و قالب‌ها
HiveQLHDFSParquetMetastore
قابلیت‌های اصلی Apache Hive
انبار داده روی هادوپ
ساختار جدولی روی HDFS.
کلان‌دادهHiveQL
شبیه SQL برای تحلیل کلان.
ساده برای تحلیلگرMetastore
کاتالوگ جدول‌ها.
سازمان دادهParquet و کارایی
قالب ستونی و سریع.
کوئری سریعETL سازمانی
تبدیل داده در دریاچه.
جریان دادههمکاری با Spark
موتور اجرای مدرن.
اکوسیستممشاغلی که با Apache Hive کار می‌کنند
این فهرست از راهنمای مشاغل نماتک می‌آید؛ مشاغلی که در کار روزمره با Apache Hive سر و کار دارند. روی هر عنوان بزنید تا صفحهٔ کامل شغل را ببینید.
مدیر فنی مهندسیElectrical Engineering Managerمهندس معمارArchitectمهندس یادگیری ماشینMachine Learning Engineerبازرس کنترل کیفیتQuality Control Inspectorبرنامه‌نویسProgrammerبرنامه‌نویس وبWeb Programmerپژوهشگر علوم کامپیوترResearch Computer Scientistپژوهشگر محاسبات علمیScientific Computing Researcherتحلیلگر امنیت اطلاعاتInformation Security Analystتحلیلگر سیستم نرم‌افزاریSoftware Analystتحلیلگر کسب‌وکارBusiness Analystتحلیلگر مالیFinancial Analyst
کاربردهای Apache Hive
انبار داده و تغذیهٔ داشبوردهای مدیریتی.
- انبار داده
- ETL
- داشبورد
پایگاه‌دادهٔ اپلیکیشن‌ها و سرویس‌ها.
- دادهٔ اپ
- API
- کاربران
تحلیلگر داده، مهندس داده و DBA.
- تحلیلگر
- مهندس داده
- DBA
روند کار با Apache Hive
۱. مفاهیم
جدول، رابطه و مدل داده.
درک ساختار۲. زبان پرس‌وجو
SQL و کار با داده.
استخراج داده۳. طراحی
ساختار و کارایی.
پایگاه‌داده اصولی۴. امنیت و بکاپ
دسترسی و تداوم.
محیط پایدار۵. تحلیل
اتصال به BI و گزارش.
بینش دادهمحورآیا Apache Hive برای شما مناسب است؟
انتخاب قابل بررسی است اگر…
- «Apache Hive» در دستهٔ «انبار داده» از پرکاربردترین گزینه‌هاست.
- به مسیر تحلیل یا مهندسی داده فکر می‌کنید.
- در سازمان دادهمحور کار می‌کنید.
بیشتر بررسی کنید اگر…
- دادهٔ شما در حد جدول‌های کوچک است.
- کار شما کاملاً غیرداده‌ای است.
- به ابزارهای سادهٔ صفحه‌گسترده بسنده می‌کنید.
معیار انتخاب
| معیار | این ابزار | هم‌خانواده‌ها |
|---|---|---|
| سازنده | Apache Foundation | — |
| انتشار اولیه | 2010 | — |
| آخرین نسخه | 4.x | — |
| قالب‌ها | HiveQL، HDFS، Parquet | — |
| مهارت مشترک | SQL و مدل داده | همان |
| معیار | زیرساخت و پروژه تعیین میکند | — |
محصول، فایل، نیازمندی و دانلود
مسیر غیررسمی — سایت‌های داخلی
برای این نرم‌افزار صفحهٔ دانلود داخلی معتبری پیدا نشد؛ مسیر رسمی — نسخهٔ آزمایشی یا آموزشی — را ببینید.
مسیر یادگیری Apache Hive
مسیر پیشنهادی — پنج قدم با خروجی مشخص
۰۱مفاهیم دادهشروع
۰۲SQLپرس‌وجو
۰۳طراحیساختار
۰۴امنیت و بکاپپایداری
۰۵تحلیل و BIبینش
منابع نماتک — دوره‌های Apache Hive
برای این نرم‌افزار هنوز دورهٔ اختصاصی در نماتک ثبت نشده است؛ آموزش‌های مرتبط را در فروشگاه ببینید.
پرسش‌های متداول دربارهٔ Apache Hive
«Apache Hive» برای شروع داده مناسب است؟
اگر مفاهیم پایه و SQL را یاد بگیرید، کار با هر ابزار این خانواده ساده‌تر می‌شود؛ ابزار را بر اساس محیط کارتان انتخاب کنید.
SQL لازم است؟
تقریباً در همهٔ ابزارهای این خانواده، SQL زبان مشترک است؛ از همان شروع کنید.
یادگیری چقدر طول میکشد؟
مبانی چند هفته؛ سطح حرفهای چند ماه تمرین روی دادهٔ واقعی.
چطور تمرین کنم؟
یک مجموعه دادهٔ واقعی بگیرید و سؤال بسازید؛ تمرین دادهمحور بهترین معلم است.
بازار کار چطور است؟
شغلهای داده در دیتابیس نماتک پرشمارند و در حال رشد؛ ترکیب SQL + یک ابزار BI + مفاهیم داده، شما را متمایز میکند.
آخرین نسخه و قالبهای «Apache Hive» چیست؟
آخرین نسخه 4.x؛ شروع انتشار 2010؛ قالبهای کلیدی HiveQL، HDFS، Parquet، Metastore؛ جزئیات در جدول هویت همین صفحه آمده است.