ಹೈವ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು: ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಎಲ್ಲಾ ಗಾತ್ರದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಅಪಾಚೆ ಹಡೂಪ್ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆದ ಹೈವ್, ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಬಲ್ಲ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಹೈವ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ, ಆರಂಭಿಕ ಸೆಟಪ್‌ನಿಂದ ಸುಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳವರೆಗೆ. ಇದು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಹಂತದ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೈವ್ ಮತ್ತು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅದರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಅಪಾಚೆ ಹೈವ್ ಅನ್ನು ಹಡೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಎಸ್‌ಕ್ಯುಎಲ್-ರೀತಿಯ ಭಾಷೆಯಾದ ಹೈವ್‌ಕ್ಯುಎಲ್ ಬಳಸಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಎಸ್‌ಕ್ಯುಎಲ್ ಪರಿಚಿತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೈವ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್‌ರೆಡ್ಯೂಸ್ ಜಾಬ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಹಡೂಪ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ವಿಸ್ತರಣೀಯತೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪೆಟಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಹೈವ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು:

• ಎಸ್‌ಕ್ಯುಎಲ್-ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ ಭಾಷೆ (HiveQL): ಡೇಟಾ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ವಿಸ್ತರಣೀಯತೆ: ಹಡೂಪ್‌ನ ವಿತರಿಸಿದ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸಿಂಗ್: ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಸ್ಕೀಮಾ-ಆನ್-ರೀಡ್: ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
• ವಿಸ್ತರಿಸುವಿಕೆ: ಕಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೈವ್, ಹಡೂಪ್‌ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಸ್‌ಕ್ಯುಎಲ್‌ನ ಪರಿಚಿತತೆಯ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾವು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಇದು ಇಟಿಎಲ್ (Extract, Transform, Load) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಹೈವ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು

ನೀವು ಹೈವ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಡೂಪ್ ಮತ್ತು ಹೈವ್ ಅನ್ನು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುವುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಲ್ಲವು ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್, ಹಡೂಪ್ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರೊವೈಡರ್ (ಅನ್ವಯವಾದರೆ) ಅವಲಂಬಿಸಿ ನಿಖರವಾದ ಹಂತಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಜಾಗತಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

1. ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳು

ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಹಡೂಪ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಇದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಇದರಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಡೂಪ್ ಅನ್ನು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದು, ಜಾವಾ ಮತ್ತು ಎಸ್‌ಎಸ್‌ಹೆಚ್ ಸೇರಿದಂತೆ, ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಲಿನಕ್ಸ್ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉಬುಂಟು, ಸೆಂಟೋಸ್), ಮ್ಯಾಕ್ಓಎಸ್, ಅಥವಾ ವಿಂಡೋಸ್ ನಂತಹ ಸೂಕ್ತವಾದ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕೂಡ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅಮೆಜಾನ್ ಇಎಂಆರ್, ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಡೇಟಾಪ್ರಾಕ್, ಮತ್ತು ಅಜೂರ್ ಎಚ್‌ಡಿಇನ್‌ಸೈಟ್ ನಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಬಹುದು.

2. ಅನುಸ್ಥಾಪನೆ ಮತ್ತು ಸಂರಚನೆ

ಅಪಾಚೆ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಿಂದ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಹಡೂಪ್ ವಿತರಣೆಯ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ನಿಂದ ಹೈವ್ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಹಡೂಪ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನೊಳಗಿನ ಮೀಸಲಾದ ಯಂತ್ರ ಅಥವಾ ನೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೈವ್ ಅನ್ನು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ. `hive-site.xml` ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೈವ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ. ಪ್ರಮುಖ ಸಂರಚನೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• `hive.metastore.uris`: ಹೈವ್ ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್‌ನ ಯುಆರ್‌ಐ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ MySQL ಅಥವಾ PostgreSQL ನಂತಹ ಡೇಟಾಬೇಸ್).
• `hive.metastore.warehouse.dir`: ಹೈವ್ ವೇರ್‌ಹೌಸ್ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯ ಸ್ಥಳವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ (ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ).
• `hive.exec.scratchdir`: ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಚ್ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ (ಸರಳೀಕೃತ):

<property>
 <name>hive.metastore.uris</name>
 <value>thrift://<metastore_host>:9083</value>
</property>

<property>
 <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
 <value>/user/hive/warehouse</value>
</property>

3. ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್ ಸೆಟಪ್

ಹೈವ್ ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್ ನಿಮ್ಮ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ವಿಭಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್ ಆಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಲು ನೀವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾ., MySQL, PostgreSQL, ಅಥವಾ Derby). ನೀವು MySQL ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಸೂಕ್ತ ಬಳಕೆದಾರ ಸವಲತ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. `hive-site.xml` ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಸೂಚಿಸಲು ಹೈವ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.

4. ಹೈವ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು

ಹೈವ್ ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್ ಸೇವೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ಹೈವ್ ಕಮಾಂಡ್-ಲೈನ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (CLI) ಅಥವಾ ಬೀಲೈನ್ ಕ್ಲೈಂಟ್ (ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ CLI) ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಟ್ಯಾಬ್ಲೋ, ಪವರ್ ಬಿಐ, ಮತ್ತು ಇತರ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಂತಹ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಜೆಡಿಬಿಸಿ/ಒಡಿಬಿಸಿ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ಹೈವ್‌ಸರ್ವರ್2 ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೈವ್ ಸಿಎಲ್‌ಐ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು:

hive

ಡೇಟಾ ಲೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

ನಿಮ್ಮ ಹೈವ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು. ಹೈವ್ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡಿಲಿಮಿಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ CSV ಫೈಲ್‌ಗಳು.

1. ಹೈವ್‌ನಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳು

ಹೈವ್ ಹಲವಾರು ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಫೈಲ್‌ಗಳು: (CSV, TSV, ಪ್ಲೇನ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್) - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭ.
• ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಫೈಲ್‌ಗಳು: ಹಡೂಪ್‌ನ ಬೈನರಿ ಸ್ವರೂಪ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
• ORC (ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ರೋ ಕಾಲಮ್ನರ್): ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ, ಕಾಲಮ್-ಆಧಾರಿತ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸ್ವರೂಪ, ಇದು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಕೋಚನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಪಾರ್ಕೆಟ್: ಮತ್ತೊಂದು ಕಾಲಮ್-ಆಧಾರಿತ ಸ್ವರೂಪ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• JSON: ಅರೆ-ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು.

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ರಚನೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ORC ಮತ್ತು ಪಾರ್ಕೆಟ್ ಅವುಗಳ ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

2. ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ರಚನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು `CREATE TABLE` ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಬಳಸಿ. ಇದರಲ್ಲಿ ಕಾಲಮ್ ಹೆಸರುಗಳು, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಲಿಮಿಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಹೀಗಿದೆ:

CREATE TABLE <table_name> (
 <column_name> <data_type>,
 ...
) 
ROW FORMAT DELIMITED
  FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;

ಉದಾಹರಣೆ:

CREATE TABLE employees (
 employee_id INT,
 first_name STRING,
 last_name STRING,
 department STRING,
 salary DOUBLE
) 
ROW FORMAT DELIMITED
  FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು `employees` ಹೆಸರಿನ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ವಿವಿಧ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ. `ROW FORMAT DELIMITED` ಮತ್ತು `FIELDS TERMINATED BY ','` ಷರತ್ತುಗಳು ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಫೈಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮೂಲದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡಿಲಿಮಿಟರ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

3. ಹೈವ್ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು

ನಿಮ್ಮ ಹೈವ್ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು `LOAD DATA` ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಬಳಸಿ. ನೀವು ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಂದ ಅಥವಾ HDFS ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಹೀಗಿದೆ:

LOAD DATA LOCAL INPATH '<local_file_path>' INTO TABLE <table_name>;

ಅಥವಾ HDFS ನಿಂದ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು:

LOAD DATA INPATH '<hdfs_file_path>' INTO TABLE <table_name>;

ಉದಾಹರಣೆ:

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/employees.csv' INTO TABLE employees;

ಈ ಕಮಾಂಡ್ `employees.csv` ಫೈಲ್‌ನಿಂದ `employees` ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. CSV ಫೈಲ್‌ನ ಸ್ವರೂಪವು ಕೋಷ್ಟಕದ ಸ್ಕೀಮಾದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

4. ನಿಮ್ಮ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವುದು

ವಿಭಜನೆಯು (Partitioning) ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ (ಉದಾ., ದಿನಾಂಕ, ಪ್ರದೇಶ) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಣ್ಣ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವಾಗ ಹೈವ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಓದಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮಯ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳದಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಭಜನೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ವಿಭಜಿತ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ರಚಿಸಲು, `CREATE TABLE` ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ `PARTITIONED BY` ಷರತ್ತನ್ನು ಬಳಸಿ.

CREATE TABLE sales (
 transaction_id INT,
 product_id INT,
 quantity INT,
 sale_date STRING
) 
PARTITIONED BY (year INT, month INT) 
ROW FORMAT DELIMITED
  FIELDS TERMINATED BY ',';

ವಿಭಜಿತ ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವಾಗ, ನೀವು ವಿಭಜನೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು:

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/sales_2023_10.csv' INTO TABLE sales PARTITION (year=2023, month=10);

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಹೈವ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು (HiveQL) ಬರೆಯುವುದು

ಹೈವ್‌ಗಾಗಿ ಎಸ್‌ಕ್ಯುಎಲ್-ರೀತಿಯ ಭಾಷೆಯಾದ ಹೈವ್‌ಕ್ಯುಎಲ್, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಹೈವ್‌ಕ್ಯುಎಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆ ಹೊಂದುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಪ್ರತಿ ಕಾಲಮ್‌ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ.

1. ಮೂಲಭೂತ SELECT ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳು

ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು `SELECT` ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಬಳಸಿ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಹೀಗಿದೆ:

SELECT <column_name(s)> FROM <table_name> WHERE <condition(s)>;

ಉದಾಹರಣೆ:

SELECT employee_id, first_name, last_name
FROM employees
WHERE department = 'Sales';

2. WHERE ಷರತ್ತಿನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು

`WHERE` ಷರತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಷರತ್ತುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹೋಲಿಕೆ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., =, !=, <, >) ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., AND, OR, NOT) ಬಳಸಿ. ಶೂನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಅವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ಉದಾಹರಣೆ:

SELECT * FROM sales WHERE sale_date > '2023-01-01' AND quantity > 10;

3. GROUP BY ಮತ್ತು HAVING ನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವುದು

`GROUP BY` ಷರತ್ತು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ. `HAVING` ಷರತ್ತು ಒಂದು ಷರತ್ತಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗುಂಪು ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. `COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MIN`, ಮತ್ತು `MAX` ನಂತಹ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು `GROUP BY` ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ:

SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department
HAVING employee_count > 5;

4. ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು (Joining)

ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾಲಮ್‌ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನೇಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು `JOIN` ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಹೈವ್ `INNER JOIN`, `LEFT OUTER JOIN`, `RIGHT OUTER JOIN`, ಮತ್ತು `FULL OUTER JOIN` ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಜಾಯಿನ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಜಾಯಿನ್ ಕ್ರಮದ ಪ್ರಭಾವದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ.

ಉದಾಹರಣೆ:

SELECT e.first_name, e.last_name, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department = d.department_id;

5. ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಹೈವ್ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳು, ದಿನಾಂಕ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಸಮೃದ್ಧವಾದ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಅವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಿ.

ಉದಾಹರಣೆ (ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಫಂಕ್ಷನ್):

SELECT UPPER(first_name), LOWER(last_name) FROM employees;

ಉದಾಹರಣೆ (ದಿನಾಂಕ ಫಂಕ್ಷನ್):

SELECT sale_date, YEAR(sale_date), MONTH(sale_date) FROM sales;

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಹೈವ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಬೆಳೆದಂತೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ. ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳು ನಿಮ್ಮ ಹೈವ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ, ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಯಾವಾಗಲೂ ಅಳತೆ ಮಾಡಿ ಅದು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

1. ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು

• ವಿಭಜನೆ (Partitioning): ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ (ಉದಾ., ದಿನಾಂಕ, ಪ್ರದೇಶ) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವುದು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲಾಗುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಬಕೆಟಿಂಗ್ (Bucketing): ಬಕೆಟಿಂಗ್ ಒಂದು ವಿಭಜನೆಯೊಳಗಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಣ್ಣ, ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಾಯಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ.
• ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ (Indexing): ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಹೈವ್ ಕೆಲವು ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಬಹುದು.
• ವೆಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ (Vectorization): ಹೈವ್‌ಗೆ ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಾಲುಗಳ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಿಪಿಯು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಶ್ನೆ ಯೋಜನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (Query Plan Analysis): ಹೈವ್ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು `EXPLAIN` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ.

2. ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್

• ಸರಿಯಾದ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು: ORC ಮತ್ತು ಪಾರ್ಕೆಟ್ ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾದ ಕಾಲಮ್-ಆಧಾರಿತ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸ್ವರೂಪಗಳಾಗಿದ್ದು, ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
• ಡೇಟಾ ಸಂಕೋಚನ (Data Compression): ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸ್ನ್ಯಾಪಿ, ಜಿಜಿಪ್, ಅಥವಾ ಎಲ್‌ಝಡ್‌ಒ ನಂತಹ ಡೇಟಾ ಸಂಕೋಚನ ಕೋಡೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಡೇಟಾ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: ನಿಮ್ಮ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಭಜನೆಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

3. ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಸಂರಚನಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು

ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಹೈವ್ ಸಂರಚನಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿ. ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• `hive.exec.parallel`: ಮ್ಯಾಪ್ ಮತ್ತು ರಿಡ್ಯೂಸ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• `hive.mapjoin.smalltable.filesize`: ಮ್ಯಾಪ್ ಜಾಯಿನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (ದೊಡ್ಡ ಕೋಷ್ಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುವುದು) ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
• `hive.optimize.skewjoin`: ಸ್ಕ್ಯೂಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಜಾಯಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಕೆಲವು ಕೀಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ).
• `hive.compute.query.using.stats`: ಉತ್ತಮ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಕೋಷ್ಟಕದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ (ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದು):

SET hive.exec.parallel=true;

4. ವೆಚ್ಚ-ಆಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (CBO)

CBO ಒಂದು ಸುಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕೋಷ್ಟಕದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆ, ಕೋಷ್ಟಕದ ಗಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ CBO ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ:

SET hive.cbo.enable=true;

CBO ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಕೋಷ್ಟಕದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ ಇದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು:

ANALYZE TABLE <table_name> COMPUTE STATISTICS;

ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ಕಾಲಮ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗಾಗಿ `ANALYZE TABLE <table_name> COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS <column_name1>,<column_name2>;` ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ಸುಧಾರಿತ ಹೈವ್ ತಂತ್ರಗಳು

ನೀವು ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ನೀವು ಸುಧಾರಿತ ಹೈವ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು.

1. ಬಳಕೆದಾರ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು (UDFs)

UDFಗಳು ಜಾವಾದಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ ಮೂಲಕ ಹೈವ್‌ನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಹೈವ್ ಅನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. UDFಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಜಾವಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

UDF ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಕ್ರಮಗಳು:

1. ಜಾವಾದಲ್ಲಿ UDF ಬರೆಯಿರಿ, `org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDF` ಕ್ಲಾಸ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ.
2. ಜಾವಾ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು JAR ಫೈಲ್‌ಗೆ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿ.
3. `ADD JAR` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ JAR ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಹೈವ್‌ನ ಕ್ಲಾಸ್‌ಪಾತ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಿ.
4. `CREATE FUNCTION` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ ಹೈವ್‌ನಲ್ಲಿ UDF ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಫಂಕ್ಷನ್ ಹೆಸರು, ಜಾವಾ ಕ್ಲಾಸ್ ಹೆಸರು, ಮತ್ತು JAR ಫೈಲ್ ಪಾತ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
5. ನಿಮ್ಮ ಹೈವ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ UDF ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಉದಾಹರಣೆ (ಸರಳ UDF): ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ದೊಡ್ಡಕ್ಷರಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಈ UDF ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

// Java UDF
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class Capitalize extends UDF {
 public Text evaluate(Text str) {
 if (str == null) {
 return null;
 }
 return new Text(str.toString().toUpperCase());
 }
}

ಇದನ್ನು JAR ಫೈಲ್‌ಗೆ (`ಉದಾ., Capitalize.jar`) ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಕೆಳಗಿನ ಹೈವ್ ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ADD JAR /path/to/Capitalize.jar;
CREATE FUNCTION capitalize AS 'Capitalize' USING JAR '/path/to/Capitalize.jar';
SELECT capitalize(first_name) FROM employees;

2. ಬಳಕೆದಾರ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳು (UDAFs)

UDAFಗಳು ಅನೇಕ ಸಾಲುಗಳಾದ್ಯಂತ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. UDFಗಳಂತೆ, ನೀವು UDAFಗಳನ್ನು ಜಾವಾದಲ್ಲಿ ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ. ಅವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ `evaluate()` ವಿಧಾನವನ್ನು ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ `iterate()`, `merge()`, ಮತ್ತು `terminatePartial()` ವಿಧಾನವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

3. ಬಳಕೆದಾರ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಕೋಷ್ಟಕ-ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳು (UDTFs)

UDTFಗಳು ಒಂದೇ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಸಾಲಿನಿಂದ ಅನೇಕ ಸಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಅವು UDFಗಳು ಮತ್ತು UDAFಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಪರಿವರ್ತನೆಗಾಗಿ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿವೆ.

4. ಡೈನಾಮಿಕ್ ವಿಭಜನೆ

ಡೈನಾಮಿಕ್ ವಿಭಜನೆಯು ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೈವ್‌ಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿಭಜಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು `hive.exec.dynamic.partition=true` ಮತ್ತು `hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict` ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೈನಾಮಿಕ್ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ.

ಉದಾಹರಣೆ (ಡೈನಾಮಿಕ್ ವಿಭಜನೆ):

SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

INSERT INTO TABLE sales_partitioned
PARTITION (year, month)
SELECT transaction_id, product_id, quantity, sale_date, year(sale_date), month(sale_date)
FROM sales_staging;

5. ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು

ಹೈವ್ ಅರೇಗಳು, ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರಕ್ಟ್‌ಗಳಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮಗೆ ಹೈವ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಲೋಡಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ (ಸ್ಟ್ರಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು):

CREATE TABLE contacts (
 id INT,
 name STRING,
 address STRUCT<street:STRING, city:STRING, state:STRING, zip:INT>
);

ಹೈವ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಹೈವ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.

1. ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ

• ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ಲೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ತಪಾಸಣೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ.
• ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ಅಪಾಚೆ ಅಟ್ಲಾಸ್‌ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ, ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ.

2. ಪ್ರಶ್ನೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್

• ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ: ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು `EXPLAIN` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
• ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಬಕೆಟಿಂಗ್ ಬಳಸಿ: ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಬಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ.
• ಪೂರ್ಣ ಕೋಷ್ಟಕ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ: ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲಾಗುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಲು `WHERE` ಷರತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಜಾಯಿನ್‌ಗಳನ್ನು ದಕ್ಷವಾಗಿ ಬಳಸಿ: ಜಾಯಿನ್‌ಗಳ ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಮತ್ತು ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ `MAPJOIN` ಬಳಸಿ.
• ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ಯೂಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ: ಸಾಲ್ಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ಯೂ ಜಾಯಿನ್‌ಗಳಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾ ಸ್ಕ್ಯೂ ಅನ್ನು (ಕೆಲವು ಕೀಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ) ನಿಭಾಯಿಸಿ.

3. ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣೆ

• ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ: ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಹಡೂಪ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು (ಸಿಪಿಯು, ಮೆಮೊರಿ, ಡಿಸ್ಕ್ I/O) ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.
• ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ: ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೈವ್‌ನ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಮೆಮೊರಿ, ಸಿಪಿಯು ಕೋರ್‌ಗಳು) ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.
• ಏಕಕಾಲೀನತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ: ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಏಕಕಾಲೀನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಿ.
• ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು: ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು YARN ನಂತಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

4. ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ

• ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಇಟಿಎಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ.
• ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ: ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಹೈವ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ (ಉದಾ., ಗಿಟ್) ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
• ಪರೀಕ್ಷಾ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಹೈವ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ತಂತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಿ.

ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಹೈವ್ ಪರಿಹಾರಗಳು

ಅನೇಕ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಹೈವ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ನಿಯೋಜನೆ, ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ:

• ಅಮೆಜಾನ್ ಇಎಂಆರ್ (ಎಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಮ್ಯಾಪ್‌ರೆಡ್ಯೂಸ್): AWS ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಹಡೂಪ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಸೇವೆ.
• ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಡೇಟಾಪ್ರಾಕ್: ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಬಲ್ಲ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಹಡೂಪ್ ಸೇವೆ.
• ಅಜೂರ್ ಎಚ್‌ಡಿಇನ್‌ಸೈಟ್: ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಜೂರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಹಡೂಪ್ ಸೇವೆ.

ಈ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತವೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಅವುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಸ್ತರಣೀಯತೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು

ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೈವ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು:
  • ಪರಿಹಾರ: ಪ್ರಶ್ನೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು `EXPLAIN` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ. ಕೋಷ್ಟಕದ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ, ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ, ಜಾಯಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಹೈವ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ. ಪ್ರಶ್ನೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್ ಸಂಪರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು:
  • ಪರಿಹಾರ: ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್ ಸರ್ವರ್ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಸರಿಯಾದ ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್ ಯುಆರ್‌ಐಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ `hive-site.xml` ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯ ಸವಲತ್ತುಗಳಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಮೆಟಾಸ್ಟೋರ್ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ಔಟ್-ಆಫ್-ಮೆಮೊರಿ ದೋಷಗಳು:
  • ಪರಿಹಾರ: ಹೈವ್‌ಸರ್ವರ್2 ಅಥವಾ ಹೈವ್ ಸಿಎಲ್‌ಐಗಾಗಿ ಜಾವಾ ಹೀಪ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು (`-Xmx`) ಹೆಚ್ಚಿಸಿ. ಹಡೂಪ್ ಮತ್ತು ಹೈವ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ., `mapreduce.map.memory.mb`, `mapreduce.reduce.memory.mb`) ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ. ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು YARN ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.
• ಫೈಲ್ ನಾಟ್ ಫೌಂಡ್ ದೋಷಗಳು:
  • ಪರಿಹಾರ: ನಿಮ್ಮ `LOAD DATA` ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆ ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಫೈಲ್ ಪಾತ್ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಫೈಲ್ HDFS ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ (ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ) ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ವಿಭಜನೆ ದೋಷಗಳು:
  • ಪರಿಹಾರ: ನಿಮ್ಮ ವಿಭಜನೆ ಕಾಲಮ್‌ಗಳ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. `CREATE TABLE` ಮತ್ತು `LOAD DATA` ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಜನೆ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಹೈವ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಹೈವ್‌ನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಸ್ವರೂಪಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿನ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾದ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಬಲ್ಲ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಆರಂಭಿಕ ಸೆಟಪ್‌ನಿಂದ ಸುಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆಯವರೆಗೆ, ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಜಾಗತಿಕ ಭೂದೃಶ್ಯದಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಒಳನೋಟಗಳಿಗಾಗಿ ಹೈವ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಮಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ.