Hive یک سیستم مدیریت داده متن‌باز (Open-source) بر پایه Apache Hadoop است که برای تحلیل و پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ مورد استفاده قرار می‌گیرد. Hive ابتدا توسط شرکت متا توسعه داده شد و سپس به عنوان یک پروژه متن‌باز توسط Apache Software Foundation در اختیار همگان قرار گرفت. هدف اصلی Hive، ارائه یک زبان ساختار یافته برای پرس و جوی داده‌ها است که به کاربران امکان می‌دهد به راحتی و با قابلیت استفاده از زبان SQL، داده‌ها را استخراج و تحلیل کنند. Hive بر اساس مدل داده‌یابی تحت عنوان “Schema on Read” عمل می‌کند که به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به تعریف قبلی ساختار داده، به آن‌ها دسترسی پیدا کنند. Hive از زبان پرس‌وجوی HiveQL برای تحلیل و پردازش داده‌ها در مقیاس کلان مورد استفاده قرار می‌گیرد.

Hive چیست؟

ابتدا اجازه دهید به دو تعریف متفاوت از Hive اشاره کنیم که به لحاظ مفهومی کاملا با یکدیگر متفاوت هستند و البته موضوع مقاله ما Hive در ارتباط با داده‌ها و منابع داده‌ای است. Apache Hive یک انبار داده متن باز است که روی ساختار هدوپ بنا شده است. Hive به کاربران امکان می‌دهد با استفاده از زبانی شبیه به SQL به نام HiveQL، داده‌های ذخیره‌شده در Hadoop و سایر سیستم‌های ذخیره‌سازی را خلاصه، پرس‌وجو و تجزیه و تحلیل کنند.  Hive به دلیل سادگی استفاده و مقیاس‌پذیری بالا، به ابزاری محبوب برای تجزیه و تحلیل داده‌های کلان تبدیل شده است. امروزه، از Hive شرکت‌های بزرگی مثل متا، نت‌فلیکس و آمازون استفاده می‌کنند. Hive یکسری مزایای کلیدی در اختیار ما قرار می‌دهد. HiveQL شباهت زیادی به SQL دارد، به همین دلیل یادگیری آن برای افرادی که با SQL آشنایی دارند آسان است. Hive می‌تواند به طور کارآمد با داده‌های حجیم کار کند. Hive با انواع مختلف سیستم‌های ذخیره‌سازی مانند HDFS، S3 و Cassandra سازگار است و از انواع مختلف فرمت‌های داده مانند CSV، JSON و Avro پشتیبانی می‌کند. این مزایای کلیدی به ما اجازه می‌دهند از Hive در موارد زیر استفاده کنیم:

تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری: Hive برای تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به رفتار مشتری، مانند الگوهای خرید و تعامل استفاده می‌شود.

تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر: Hive برای تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط حسگرها، مانند حسگرهای IoT استفاده می‌شود.

تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی: Hive برای تجزیه و تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی، مانند توییت‌ها و پست‌های فیس‌بوک استفاده می‌شود.

تجزیه و تحلیل سیاهه‌های وب: Hive برای تجزیه و تحلیل گزارش‌های وب، مانند داده‌های مربوط به بازدید از وب‌سایت‌ها استفاده می‌شود.

لازم به توضیح است که Hive در دنیای فناوری اطلاعات معنای دیگری نیز دارد و در ارتباط با پلتفرم‌های مبتنی بر زنجیره‌های بلوکی مورد استفاده قرار می‌گیرد که هیچ ارتباطی با آپاچی هدوپ ندارند.. Hive یک پلتفرم رسانه اجتماعی غیرمتمرکز است که بر روی بلاک چین ساخته شده است. Hive به کاربران امکان می‌دهد محتوا را ایجاد و به اشتراک بگذارند، با یکدیگر تعامل داشته باشند و برای فعالیت خود ارز دیجیتال HIVE کسب کنند. هدف Hive ایجاد یک پلتفرم رسانه اجتماعی است که در آن کاربران کنترل بیشتری بر داده‌ها و محتوای خود داشته باشند. از مزایای کلیدی Hive در صنعت زنجیره بلوکی باید به مالکیت داده‌ها اشاره کرد. کاربران مالک داده‌های خود هستند و می‌توانند در مورد نحوه استفاده از آن‌ها تصمیم بگیرندکاربران در زیرساخت فوق از طریق رای‌گیری شرکت می‌کنند و می‌توانند برای ایجاد و به اشتراک‌گذاری محتوا ارز دیجیتال HIVE کسب کنند. همچنین، Hive یک پلتفرم غیرمتمرکز است، به این معنی که هیچ نهاد واحدی نمی‌تواند بر آن نظارت داشته باشد.

معماری Hive  به چه صورتی است؟

Hive از زبان پرس‌وجوی HiveQL برای اجرای پرس و جوهای داده استفاده می‌کند. HiveQL بر پایه زبان SQL است و به کاربران اجازه می‌دهد پرس‌وجوهای پیچیده را روی داده‌های مختلفی از جمله فایل‌های متنی، فایل‌های پارکت، جداول Hive و غیره انجام دهند. با استفاده از Hive، می‌توان داده‌ها را در فضای توزیع‌شده Hadoop ذخیره کرده و با استفاده از قابلیت‌های پردازش توزیع‌شده Hadoop MapReduce، پرس‌وجوهای پیچیده را روی آن‌ها اجرا کرد. Hive قابلیت تبدیل پرس‌وجوهای HiveQL به وظایف MapReduce را دارد و به کاربران امکان می‌دهد بدون نیاز به نوشتن کدهای MapReduce پرس‌وجوهای خود را اجرا کنند. معماری Hive بر پایه سیستم مدیریت داده توزیع‌شده Hadoop ایجاد شده است و یک معماری کلاینت سرور است. Hive برای پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ و مقیاس پذیر طراحی شده است. برخی از مولفه‌های اصلی معماری Hive به شرح زیر هستند:

کلاینت Hive: رابط کاربری به کاربران اجازه می‌دهد با Hive در تعامل باشند. این رابط دستورات HiveQL را از کاربر دریافت می‌کند و آن‌ها را به مولفه‌های دیگر ارسال می‌کند.

مخزن (Metastore): مخزن مسئول ذخیره سازی متادیتای Hive است. این متادیتا شامل اطلاعاتی مانند ساختار جداول، ستون‌ها، نوع داده‌ها و موقعیت فیزیکی داده‌ها در Hadoop است. مخزن Hive می‌تواند با استفاده از پایگاه داده‌های مختلفی مانند MySQL، PostgreSQL یا Derby پیاده‌سازی شود.

درایور (Driver): رابط بین کلاینت Hive و سایر اجزای Hive است. دستورات HiveQL را از کلاینت Hive دریافت می‌کند، آنها را ترجمه کرده و برای دیگر مولفه‌های Hive ارسال می‌کند. به بیان دقیق‌تر، درایور Hive مسئول اجرای وظایف HiveQL است. این وظایف شامل تفسیر و اجرای پرس‌وجوها، بهینه‌سازی و برنامه‌ریزی اجرا و هماهنگی با مولفه‌های MapReduce در Hadoop است. لازم به توضیح است که در این میان Compilers Hive دستورات HiveQL را به داده‌های موردنیاز MapReduce تبدیل می‌کند.

برنامه‌سازی محاوره (Query Planner): برنامه‌ساز Hive مسئول ترجمه پرس‌وجوهای HiveQL به وظایف MapReduce است. در این مرحله، برنامه‌ساز پرس‌وجوها را تجزیه و تحلیل کرده و طرح اجرایی برای اجرای آن‌ها را ایجاد می‌کند.

موتور اجرا کننده (Execution Engine): موتور اجرا کننده Hive مسئول اجرای وظایف MapReduce است که توسط برنامه‌ساز تولید شده‌اند. اجرا کننده این وظایف را در سیستم توزیع‌شده Hadoop اجرا می‌کند و نتایج را بازگردانده و پردازش می‌کند.

زبان Hive Query Language: زبانی است که بر پایه زبان SQL برای پرس‌وجوی داده‌ها در Hive استفاده می‌شود. کاربران می‌توانند پرس‌وجوهای پیچیده را با استفاده از HiveQL تعریف کنند و از قابلیت‌های Hive برای پردازش و تحلیل داده‌ها بهره ببرند.

معماری Hive از ترکیبی از مولفه‌های هدوپ از جمله HDFS سرنام (Hadoop Distributed File System) برای ذخیره‌سازی داده‌ها و MapReduce برای پردازش توزیع‌شده استفاده می‌کند. با استفاده از Hive، داده‌ها در فضای توزیع‌شده هدوپ ذخیره می‌شوند و پرس‌وجوها با استفاده از قابلیت‌های MapReduce اجرا می‌شوند. این ساختار معماری، قابلیت پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ و مقیاس پذیر را در Hive فرامعماری Hive بر پایه سیستم مدیریت داده توزیع‌شده هدوپ ایجاد شده است. Hive برای پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ و مقیاس پذیر طراحی شده است.

سیستم فایل توزیع شده هدوپ (Hadoop Distributed File System) چیست؟

Hadoop Distributed File System یک سیستم فایل توزیع شده است که برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ در سرورهای کلاستر استفاده می‌شود. این سیستم فایل، بخشی از بسته نرم‌افزاری Apache Hadoop است که برای پشتیبانی از پردازش توزیع شده و ذخیره‌سازی داده‌ها با استفاده از کلاسترهای سرور طراحی شده است.

HDFS برای پردازش داده‌های بزرگ به طور معمول بر روی یک کلاستر از سرورها اجرا می‌شود. در HDFS، داده‌ها به قطعات کوچکتر تقسیم می‌شوند و در سرورهای مختلف کلاستر ذخیره می‌شوند. این روش توزیع داده‌ها به ارتقای قابلیت اطمینان و کارایی سیستم کمک می‌کند. همچنین، HDFS از روش تکثیر داده (data replication) با هدف حفظ اطمینان از دسترسی به داده‌ها استفاده می‌کند. در این روش، هر قطعه از داده در چندین سرور مختلف ذخیره می‌شود تا در صورت خرابی یکی از سرورها، داده‌ها همچنان قابل دسترس باشند.

HDFS طراحی شده است تا با داده‌های ساختارمند و بدون ساختار کار کند، به این معنی که می‌تواند فایل‌های بزرگی را ذخیره کند و به طور همزمان بر روی آن‌ها عملیات‌هایی انجام دهد. این ویژگی‌ها از HDFS یک ابزار قدرتمند برای پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ می‌کند که بسیاری از فناوری‌های مرتبط با بزرگ‌داده‌ها، از جمله Apache Hive از آن بهره می‌برند. به طور خلاصه، (HDFS) یک سیستم فایل توزیع شده است که استفاده از کلاسترهای سرور را برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ فراهم می‌کند. این سیستم فایل، بخشی اساسی از بسته نرم‌افزاری Apache Hadoop است که به عنوان یک ابزار قدرتمند در حوزه بزرگ‌داده‌ها استفاده می‌شود.

چگونه از Hive استفاده کنیم؟

برای استفاده از Hive، شما می‌توانید مراحل زیر را دنبال کنید:

1. نصب هدوپ و Hive: ابتدا باید هدوپ و Hive را بر روی سیستم خود نصب کنید. شما می‌توانید نسخه‌های مختلف هدوپ و Hive را از وبسایت رسمی Apache Hadoop و Apache Hive دریافت کنید و طبق راهنمای نصب مربوطه آن‌ها را نصب کنید.
2. تنظیمات مخزن (Metastore): بعد از نصب Hive، باید مخزن Hive را تنظیم کنید. برای این کار، باید نوع مخزن را مشخص کنید (مانند MySQL، PostgreSQL و غیره) و تنظیمات مربوطه را در فایل پیکربندی Hive اعمال کنید.
3. تعریف جداول: در Hive، شما می‌توانید جداول خود را با استفاده از HiveQL تعریف کنید. می‌توانید ساختار جداول، نوع داده‌ها، شیوه ذخیره‌سازی و سایر ویژگی‌های مورد نیاز را تعیین کنید.
4. اجرای پرس‌وجوها: با استفاده از HiveQL، می‌توانید پرس‌وجوهای خود را تعریف کنید. شما می‌توانید از اپراتورها، توابع و قابلیت‌های HiveQL برای پردازش و تحلیل داده‌ها استفاده کنید.
5. اجرای پرس‌وجوها: پس از تعریف پرس‌وجوها، می‌توانید آن‌ها را اجرا کنید. Hive متناسب با نوع پرس‌وجو و تنظیمات مخزن، مراحل اجرا را مدیریت می‌کند و نتایج را بازگردانده می‌کند.
6. بهبود عملکرد: در صورت نیاز، می‌توانید با بهینه‌سازی پرس‌وجوها و استفاده از قابلیت‌های متناسب با Hive، عملکرد پرس‌وجوها را بهبود دهید. برای این کار، می‌توانید از ابزارهایی مانند تحلیلگر برنامه‌ریزی پرس‌وجوهای هیو Hive سرنام (Hive Query Plan Analyzer) استفاده کنید.

همچنین، در حالت تعاملی، شما می‌توانید از واسط کاربری خط فرمان Hive استفاده کنید یا از طریق برنامه‌های برنامه‌نویسی مانند Java، Python و JDBC به Hive متصل شوید و پرس‌وجوها را اجرا کنید. اجازه دهید به ذکر یک مثال ساده از نحوه استفاده از Hive اشاره کنیم. فرض کنید یک مجموعه داده‌ها در فایل‌های متنی CSV دارید که شامل اطلاعات فروش محصولات شرکت شما است. هدف شما این است که بتوانید این داده‌ها را با استفاده از Hive پردازش کنید و گزارشات مربوطه را تهیه کنید.

1. تعریف جدول:

ابتدا، باید جدول مربوط به داده‌ها را در Hive تعریف کنید. برای این منظور، شما می‌توانید از زبان HiveQL استفاده کنید. این‌جا یک نمونه تعریف جدول است:

CREATE TABLE sales )

  product_id INT,

  sale_date DATE,

  sale_amount DOUBLE

(

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY ‘,’

STORED AS TEXTFILE;

در این مثال، جدولی با نام “sales” با ستون‌های “product_id”، “sale_date” و “sale_amount” تعریف شده است. داده‌ها با استفاده از فایل‌های متنی با جداکننده “,” ذخیره می‌شوند.

2. وارد کردن داده‌ها:

اکنون باید داده‌های خود را به جدول وارد کنید. می‌توانید از دستور LOAD DATA INPATH در HiveQL استفاده کنید تا داده‌ها را بارگیری کنید. دستور زیر نحوه به وارد کردن داده‌ها را نشان می‌دهد.

LOAD DATA INPATH ‘/path/to/data.csv’ INTO TABLE sales;

در این مثال، فایل CSV حاوی داده‌ها به مسیر “/path/to/data.csv” اشاره دارد و با استفاده از دستور LOAD DATA INPATH، داده‌ها به جدول “sales” وارد می‌شوند.

3. پرس‌وجوها:

اکنون که داده‌ها وارد شده‌اند، شما می‌توانید پرس‌وجوهای خود را در Hive تعریف کنید و اجرا کنید. به عنوان مثال، فرض کنید که شما می‌خواهید مجموع فروش براساس محصولات را محاسبه کنید. می‌توانید از دستور SELECT در HiveQL استفاده کنید:

SELECT product_id, SUM(sale_amount) AS total_sales

FROM sales

GROUP BY product_id;

در این مثال، ما مجموع فروش را براساس محصولات محاسبه کرده و به عنوان “total_sales” نمایش می‌دهیم. نتیجه این پرس‌وجو را می‌توانید مشاهده کنید. این تنها یک مثال ساده از نحوه استفاده از Hive است. Hive امکانات بسیار بیشتری برای پردازش و تحلیل داده‌ها ‌‌فراهم می‌کند، از جمله عملیات ترکیبی، فیلترینگ، عملیات تجمیعی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. اکنون مثالی از مجموعه داده‌های فروش که قرار است گزارشات بیشتری از آن‌ها تهیه شود را مورد بررسی قرار می‌دهیم:

 مجموع فروش براساس محصولات به تفکیک هر ماه

SELECT product_id, MONTH(sale_date) AS month, SUM(sale_amount) AS total_sales

FROM sales

GROUP BY product_id, MONTH(sale_date);

— فروش کلی در هر ماه

SELECT MONTH(sale_date) AS month, SUM(sale_amount) AS total_sales

FROM sales

GROUP BY MONTH(sale_date);

— محصول با بیشترین فروش

SELECT product_id, SUM(sale_amount) AS total_sales

FROM sales

GROUP BY product_id

ORDER BY total_sales DESC

LIMIT 1;

این مثال‌ها نشان می‌دهند که با استفاده از HiveQL و امکانات Hive می‌توانید پرس‌وجوهای مختلفی را بر روی داده‌های خود اجرا کنید و گزارشات مورد نیاز را تهیه کنید.

Hive در چه زمینه‌هایی کاربرد دارد؟

کاربرد اصلی Hive در تحلیل و پیاده‌سازی محاوره‌ها روی کلان داده‌ها است. با استفاده از HiveQL  که شبیه به SQL است، کاربران می‌توانند به راحتی به داده‌های موجود در HDFS دسترسی پیدا کنند و عملیاتی مانند پیاده‌سازی محاوره‌ها، فیلتر کردن، تجمیع، تحلیل و تبدیل داده را انجام دهند.

Hive از ساختار داده‌های ساخت یافته و نیمه‌ساختارمند پشتیبانی می‌کند و قابلیت تبدیل داده‌های ورودی به ساختارهای داده‌ای استاندارد را فراهم می‌کند. این ابزار می‌تواند با تعریف جداول، پارتیشن‌بندی داده‌ها، و ایجاد نمایه‌ها، عملکرد محاوره‌ها را بهبود بخشد و زمان پردازش را کاهش دهد. با استفاده از Hive، کاربران می‌توانند به راحتی پرس و جوی توزیع شده را اجرا کرده و پاسخ‌های خود را در قالب جداول نتیجه دریافت کنند. همچنین، Hive امکان ایجاد عملیات ترکیبی پیچیده بر روی داده‌ها را فراهم می‌کند و از قابلیت اجرای پردازش‌های موازی و توزیع شده بر روی کلاسترهای Hadoop بهره می‌برد. به طور خلاصه، Hive یک ابزار قدرتمند برای تحلیل و اجرای محاوره‌ها روی کلان داده ها در سیستم فایل توزیع شده هدوپ است. با استفاده از HiveQL، کاربران می‌توانند به سادگی عملیات‌های تحلیلی را روی داده‌ها انجام داده و نتایج را به شکل جداول دریافت کنند.

مزایای معماری Hive چیست؟

اکنون که می‌دانیم Hive یک معماری داده‌ای قدرتمند با رویکرد پردازش پویا داده‌ها و تحلیل آن‌ها است، وقت آن رسیده تا برخی از مزایای شاخص آن را مورد بررسی قرار دهیم. اولین مورد سطح بالا بودن آن است. Hive از زبانی استفاده می‌کند که بسیار شبیه به SQL است و به کاربرانی که با SQL آشنایی دارند، امکان می‌دهد به راحتی با Hive کار کنند و داده‌های خود را استفاده کنند. علاوه بر این، Hive از منطق مشابه با پایگاه داده‌های رابطه‌ای استفاده می‌کند که برای کاربرانی که با این نوع پایگاه داده‌ها آشنایی دارند، آسانتر می‌شود. Hive می‌تواند به طور موازی و پویا داده‌های بزرگ را پردازش کند. با استفاده از معماری MapReduce، Hive می‌تواند عملیات پردازشی را بر روی بسته‌های داده‌های بزرگ توزیع شده انجام دهد. این قابلیت پردازش پویا به تحلیل و استفاده از داده‌های بزرگ کمک می‌کند و زمان اجرا را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد.

Hive انعطاف‌پذیری را در برابر تغییرات داده‌ای و ساختارهای داده‌ای فراهم می‌کند. با استفاده از Hive، می‌توانید به راحتی ساختارهای داده‌ای خود را تغییر داده و بازتاب تغییرات را در عملیات تحلیل و پردازش داده‌ها مشاهده کنید. این ویژگی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به راحتی به نیازهای تحلیلی خود پاسخ دهند و تغییرات را اعمال کنند. Hive قابلیت پشتیبانی از انواع مختلف سیستم‌های فایلی را دارد که از آن جمله باید به HDFS سرنام (Hadoop Distributed File System)، زیرساخت ابری S3 سرنام (Amazon Simple Storage Service) و سیستم فایل محلی (Local File System)  اشاره کرد. این قابلیت به کاربران امکان می‌دهد داده‌ها را در محیط‌های مختلف ذخیره کرده و به آن‌ها دسترسی داشته باشند. Hive یک اکوسیستم قوی از ابزارها و تکنولوژی‌های مرتبط با کلان داده‌ها دارد. این اکوسیستم شامل ابزارهایی مانند Apache Hadoop، Apache Spark، Apache Tez و Apache Kafka است و به توسعه‌دهندگان و تحلیل‌گران اجازه می‌دهد تا از ابزارهای متنوعی برای استفاده از داده‌های خود استفاده کنند و از قابلیت‌های پیشرفته برای پردازش و تحلیل داده‌ها بهره‌برداری کنند. همچنین، Hive قابلیت مقیاس‌پذیری بسیار بالایی دارد و می‌تواند با داده‌های بزرگ و پیچیده کار کند. با استفاده از توزیع محاسباتی و معماری پویا، Hive قادر است بر روی خوشه‌های بزرگی از سرورها و داده‌های فوق‌حجم عمل کند. با توجه به این مزایا، معماری Hive برای تحلیل و پردازش کلان داده‌ها بسیار مناسب است. این معماری به کاربران امکان می‌دهد با استفاده از زبانی آشنا و با استفاده از اکوسیستمی گسترده، داده‌های خود را پردازش کنند و اطلاعات مفیدی را از آن‌ها استخراج کنند.

چه جایگزین هایی برای Apache Hive وجود دارد؟

Apache Hive یکسری رقیب نیز دارد که متناسب با پروژه‌های کاربردی در زمینه تحلیل و پردازش کلان داده‌ها از سوی متخصصان مورد استفاده قرار می‌گیرند. این جایگزین‌ها به شرح زیر هستند:

Apache Impala: همانند Hive یک موتور پرس‌وجو بر پایه SQL برای پردازش کلا داده‌ها است، اما در مقابل Hive که از معماری MapReduce استفاده می‌کند، Impala بر اساس معماری MPP سرنام (Massively Parallel Processing) عمل می‌کند. به بیان دقیق‌تر، Impala فرآیند پردازش روی داده‌ها را به طور موازی از طریق سرورهای متعدد انجام می‌دهد و زمان پاسخ به پرس‌وجوها را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد.

Apache Spark: یک سیستم پردازش توزیع شده است که قابلیت پردازش داده‌های بزرگ را با سرعت بالا فراهم می‌کند. اسپارک از مدل پردازشی RDDs سرنام Resilient Distributed Datasets برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کند و ابزارهای متنوعی برای تحلیل داده‌ها در اختیار کاربران قرار می‌دهد. همچنین، Spark SQL نیز یک سرویس SQL بر پایه Spark است که به کاربران امکان استفاده از پرس و جوهای SQL بر روی داده‌های خود را می‌دهد.

Presto: نیز یک موتور پرس و جو بر پایه SQL برای پردازش توزیع شده داده‌های بزرگ است. این پروژه از ابتدا برای پردازش سریع و تعاملی پرس و جوها طراحی شده است و از معماری MPP استفاده می‌کند. Presto قابلیت پردازش داده‌های مختلف را از جمله داده‌های رابطه‌ای، داده‌های نمایی و داده‌های جریانی فراهم می‌کند.

Apache Drill : یک موتور پرس و جو توزیع شده برای پردازش داده‌های بزرگ است. این پروژه امکان اجرای پرس و جوهای SQL بر روی داده‌های ساختارمند و ناهماهنگ را فراهم می‌کند. Drill قابلیت اتصال به منابع مختلف داده را از جمله Hadoop، NoSQL و پایگاه داده‌های رابطه‌ای فراهم می‌کند.

Apache Tez : یک چارچوب اجرایی برای پردازش داده‌های توزیع شده است که بر روی آپاچی هدوپ اجرا می‌شود. این چارچوب قابلیت اجرای پرس‌وجوهای Hive را به صورت سریع و بهینه‌تر ارائه می‌دهد.

Apache Flink : یک سیستم پردازش جریان داده‌ها است که قابلیت پردازش داده‌های بزرگ در زمان واقعی را فراهم می‌کند. این سیستم دارای API‌هایی برای اجرای پرس و جوهای SQL بر روی داده‌های جریانی می‌باشد.

Apache HBase : یک پایگاه داده توزیع شده و ستونی است که بر روی Apache Hadoop اجرا می‌شود. این پایگاه داده امکان ذخیره‌سازی و پرس‌و‌جوی داده‌ها را با سرعت بالا فراهم می‌کند و می‌تواند به عنوان یک جایگزین برای Hive استفاده شود.

Amazon Athena : یک سرویس استفاده از پرس و جوی تحت SQL برای تحلیل داده‌ها در فضای ابری AWS سرنام Amazon Web Services است. این سرویس به شما امکان می‌دهد پرس و جوهای SQL را بر روی داده‌های خود اجرا کنید بدون نیاز به تنظیمات پیشین، سرورها یا زیرساخت‌های پایگاه داده.

هریک از ابزارهای فوق قابلیت‌ها و ویژگی‌های خاص خود را دارند و استفاده از هرکدام بستگی به نیازها و مورد استفاده خاص شما دارد. بنابراین، بهتر است قبل از استفاده از هریک از ابزارهای فوق مستندات آن‌ها را به طور کامل مورد بررسی قرار دهید تا گزینه‌ای متناسب با نیازهای کاری را خریداری کنید.

بخوانید: دگرگونی در دنیای ذخیره‌سازی دیتاسنترها: معرفی SSD های EDSFF