Tout comprendre sur Apache Hive

Les Data Warehouses sont utilisées par des entreprises ayant de larges volumes de données à traiter, et/ou qui collectent des données depuis différentes sources. Tous les secteurs d’activités font appel à ces entrepôts de données. Apache Software Foundation (ASF) est une organisation non lucrative supervisant le développement de logiciels. Parmi ses 100 projets dits « top level », la fondation propose des solutions pour le domaine du Big Data, dont Apache Hive.

Qu’est-ce qu’Apache Hive ?

Apache Hive est un système de data warehouse open source et un framework Big Data qui s’exécute par-dessus un cluster Hadoop. Il fournit des outils permettant de synthétiser, d’interroger et d’analyser des quantités volumineuses de données. Les requêtes Hive s’écrivent dans un langage proche de SQL, HiveQL.

À l’origine, Apache Hive a été conçu par Joydeep Sen Sarma et Ashish Thusoo, alors qu’ils travaillaient pour Facebook. D’abord sous projet de Hadoop, il est rapidement devenu un projet « top level ». Hive s’intègre bien avec d’autres outils de l’écosystème Hadoop et Big Data, comme Apache Spark, HBase et Pig.

De plus, il prend aussi bien en charge l’analyse de données stockées dans Hadoop, que dans des systèmes de fichiers compatibles comme Amazon S3, Azure Blob Storage et Lake Storage, Google Cloud Storage et Alluxio. La connexion se configure facilement grâce à un connecteur intégré.

Comment fonctionne l’infrastructure Apache Hive ?

Apache Hive s’articule autour de quatre composants principaux : HiveClient, HiveService, le traitement et la gestion des ressources et le stockage distribué.

Hive Client, traduit toutes vos requêtes, quel que soit le langage de programmation

Hive Client prend en charge des applications écrites aussi bien en Python, qu’en Java, C++, Ruby et bien d’autres encore. Pour l’interprétation des requêtes, il utilise les pilotes Java EE Database Connectivity (JDBC), Open Database Connectivity (ODBC) et Thrift.

Hive Service, une succession d’étapes clés

Pour effectuer toutes les requêtes, Hive doit activer successivement différents services.

• Beeline est un interpréteur, dans lequel l’utilisateur soumet  à la fois ses requêtes et ses commandes au système.
• HiveServer 2 permet aux clients d’exécuter simultanément plusieurs requêtes. Le pilote Hive reçoit les instructions soumises par l’utilisateur via Beeline. Il crée ainsi les gestionnaires de session pour la requête et envoie alors la requête au compilateur.
• Le Driver est responsable de la coordination globale du processus d’exécution de la requête. Il l’analyse, planifie les différentes étapes de traitement et coordonne l’exécution sur le cluster de nœuds de calcul.
• Le Compiler est un compilateur qui traduit les requêtes soumises par l’utilisateur en un plan d’exécution logique optimisé pour améliorer les performances.
• L’optimiseur effectue les opérations de transformation sur le plan d’exécution. Il divise le flux pour améliorer l’efficacité et la scalabilité. 
• Le moteur d’exécution applique le plan du Compiler avec Hadoop dans l’ordre de leurs dépendances.
• Le Metastore est un composant central de l’architecture. Il stocke les métadonnées associées à la table, la colonne, la partition et au schéma de données. Ces informations sont essentielles pour la gestion des données et l’exécution des requêtes.

Traitement, gestion des ressources et stockage distribué

MapReduce est le moteur de facto pour l’exécution des requêtes. Le logiciel permet d’écrire des applications traitant une quantité massive de données en parallèle sur de larges clusters. MapReduce divise les données en morceaux, qui sont traités par des tâches. Enfin, comme Hive est construit au-dessus de Hadoop, il utilise celui-ci pour le stockage distribué.

Pourquoi utiliser Apache Hive ?

Apache Hive se présente comme une solution idéale à la fois pour les requêtes et les analyses de données.

Pour l’analyse de grandes quantités de données

Apache Hive prend en charge l’analyse Big Data en s’appuyant sur des requêtes dans un langage proche de SQL. Les organisations peuvent identifier des modèles dans les données et également tirer des insights à partir de ces informations extraites.

Pour bénéficier du traitement par lots

Le traitement par lot est particulièrement efficace dans le traitement de grands volumes de données à la fois. Il permet d’optimiser les ressources en effectuant des opérations sur des ensembles de données complets plutôt que sur des enregistrements individuels.

Pour le traitement de données ETL

Hive est un outil populaire pour les pipelines ETL (Extract, Transform, Load). En effet, il peut être utilisé pour extraire, transformer et charger des données dans HDFS.

Pour la Business intelligence

Hive dispose de fonctionnalités de création de tableaux de bord et des rapports à partir de données stockées dans HDFS. Il est de ce fait un outil parfaitement adapté pour soutenir les projets de Business Intelligence.

Qui utilise Apache Hive ?

Apache Hive est utilisé par de nombreuses organisations et multinationales dans divers secteurs d’activité.

Facebook Meta

La multinationale est l’une des premières contributrices au développement initial d’Apache Hive. Elle continue de le soutenir et de l’améliorer. C’est donc sans surprise qu’il l’utilise pour entreposer et analyser ses plus de 300 pétaoctets de données.

Netflix

Netflix utilise Apache Hive pour optimiser son algorithme de recommandation. Celui-ci suggère des contenus adaptés aux goûts et aux habitudes de visionnage de millions d’abonnés. La plateforme analyse les performances de ses services de streaming et détecte les problèmes potentiels grâce aux fonctionnalités d’Apache Hive.

Airbnb

Airbnb se sert de Hive pour comprendre le comportement de ses millions d’utilisateurs, à travers les recherches, les réservations, les annulations ou les avis de ses clients. Hive aide aussi Airbnb à optimiser ses stratégies marketing et sa politique tarifaire.

Spotify

Spotify analyse les informations relatives à ses millions d’utilisateurs actifs mensuels, comme les écoutes, les playlists, les abonnements. Spotify utilise également Hive pour personnaliser l’expérience musicale de ses clients et leur proposer des playlists adaptées à leurs goûts et à leurs humeurs.

Comment apprendre à utiliser Apache Hive ?

Pour apprendre à utiliser Apache Hive, il est essentiel de se familiariser avec les bases de données et le SQL. La solution dispose d’une documentation complète qui couvre tous les aspects de son utilisation. Il existe de nombreux tutoriels pour découvrir les bases. En rejoignant des forums, des groupes de discussion ou des communautés en ligne dédiées, vous pourrez trouver de l’aide et échanger des connaissances avec d’autres utilisateurs.

Il existe également des cours complets sur des plateformes de formation. Celles-ci fournissent aux apprenants des ensembles de données et des requêtes pour s’entraîner durant la formation. Enfin, vous pouvez trouver de très bons ouvrages pour vous accompagner dans votre apprentissage.

Quels sont les avantages et les inconvénients de Apache Hive ?

Apache Hive offre plusieurs avantages aux organisations qui traitent de grands ensembles de données. L’outil peut également s’avérer limité dans certaines circonstances.

Tous les avantages d’Apache Hive

Tout d’abord, son langage de programmation est accessible aux utilisateurs de SQL. De plus, il prend en charge différents formats de fichiers, de techniques de partition et de regroupement pour optimiser le stockage et les performances des requêtes. Une table externe de Hive permet d’interroger des données stockées dans d’autres répertoires HDFS (Hadoop Distributed File System) ou dans des systèmes de cloud.

L’utilisateur peut définir des fonctions personnalisées, ce qui lui permet d’adapter les tâches de traitement des données à ses besoins spécifiques. Hive présente également l’avantage d’une intégration transparente avec d’autres outils et frameworks de Big Data au sein de l’écosystème Hadoop. Enfin, la communauté d’Apache Hive étant très active, elle assure un développement, des améliorations et un support open source continu.

Inconvénients et limites de la datawarehouse

Hive traduit systématiquement les requêtes en tâches MapReduce, Tez ou Apache Spark. De fait, il n’est pas adapté au traitement de données en temps réel ou à faible latence. Aussi, Hive est limité dans la prise en charge des opérations transactionnelles comme par exemple UPDATE ou DELETE. En outre, la prise en charge des propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité) étant récente, sa maturité est moindre comparé à d’autres bases de données.

Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, Hive ne prend pas en charge les procédures stockées et les déclencheurs. Il n’offre pas non plus d’options d’indexation étendues, ce qui peut ralentir les performances des requêtes dans certains cas. Enfin, Hive s’appuie sur le cluster Hadoop sous-jacent pour la gestion des ressources. Un travail sur les réglages et l’optimisation est nécessaire pour atteindre un niveau de performances acceptable.

Quelles sont les différences entre Apache Hive et Hive QL ?

Comme nous l’avons vu, Apache Hive est un système d’entrepôt de données pour Hadoop. Les requêtes Hive sont écrites dans le langage HiveQL, qui est un langage semblable à SQL.

Apache Hive est une solution puissante pour l’analyse de données distribuée. Elle s’avère idéale pour des cas d’utilisation nécessitant le traitement de gros volumes de données et des analyses à grande échelle. Sa facilité d’utilisation, son évolutivité et son intégration avec Hadoop, en font un choix populaire pour des entreprises de grande envergure. Cependant, notez qu’il est plus adapté aux analyses de données à grande échelle et aux traitements par lot qu’aux analyses en temps réel. Pour cela, d’autres technologies d’Apache, comme Spark ou Flink, sont plus appropriées.