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Qu’est-ce que Hive ?
Apache Hive est un outil open source de data warehouse utilisé pour gérer de grands volumes de données stockées dans Hadoop.
Il permet d’interroger des données en utilisant un langage proche de SQL appelé HiveQL.
Hive facilite l’analyse de données massives pour les équipes non spécialisées en programmation Big Data.
À quoi sert Hive ?
Hive est conçu pour l’analyse de données massives distribuées sur plusieurs machines via le système Hadoop.
Il est utilisé pour créer des rapports, suivre des indicateurs, et explorer des données structurées à grande échelle.
Les entreprises l’utilisent pour traiter les logs, les données utilisateur ou les historiques de transactions.
Il est souvent choisi quand les volumes dépassent les limites des bases de données classiques.
Comment fonctionne Hive ?
Hive traduit les requêtes HiveQL en tâches MapReduce, qui sont exécutées dans Hadoop.
Il travaille sur des fichiers stockés dans HDFS (Hadoop Distributed File System), un système conçu pour gérer des pétaoctets de données.
Les utilisateurs écrivent des requêtes semblables à SQL. Hive se charge d’optimiser et d’exécuter ces opérations.
Il ne s’agit pas d’une base de données à proprement parler, mais d’une couche d’interprétation sur les fichiers de données.
Différences avec des notions proches
Hive n’est pas une base de données relationnelle, contrairement à MySQL ou PostgreSQL.
Il ne permet pas de requêtes en temps réel. Le traitement peut durer plusieurs minutes selon les volumes.
Hive ne doit pas être confondu avec Pig, un autre outil Hadoop, qui utilise un langage différent, davantage orienté flux de données.
Il se distingue aussi de Spark SQL, qui offre des performances supérieures sur certaines analyses grâce à l’usage en mémoire.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un site de e-commerce peut utiliser Hive pour analyser le comportement des visiteurs à partir de plusieurs téraoctets de logs de navigation.
Une entreprise télécom peut suivre les volumes d’appels et détecter les pics d’utilisation sur ses réseaux.
Un département RH peut analyser les données de performance cumulées d’employés sur plusieurs années et sites.
Dans la finance, Hive permet de traiter des historiques de transactions pour détecter des tendances ou des anomalies.