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Apache Hive is an open-source data warehousing package built in addition to Hadoop - a free java-based framework that supports large data sets in a distributed computing environment. Apache Hive is credited as a fast, reliable way to store and manage big data.
Apache Hive has three main functions:
Data summarization - Able to summarize evaluational data included in both primitive and derived data, in order to eventually create evaluational data that is generalized.
Query - When referenced in terms of databases, query essentially means the same thing it does in regular conversation. Simply put, it means that Hive is able to request information from the database.
Analysis - Hive is designed to complete ad-hoc analysis on big data easily and quickly.
So how can your business leverage Apache Hive? As a manager or employee, could create a database for inventory, and then apply Apache Hive to utilize the functions to produce an analytical report for consumer purchasing trends. Almost any enterprise dealing with large data can benefit from the use Apache Hive in conjunction with Hadoop. The two work seamlessly together to enable data serialization and deserialization, interactive response times that are still operate with quickness even over large databases, and finally data that is scalable and extensible so that it is able to grow with a company.
Developers are fans of this duo also, largely in part to HiveQL.
This particular type of query auto-translates to a SQL-like query making it familiar to developers, and also allows them to appease clients looking for a database solution that resembles SQL. Due to how quickly Apache Hive is able to complete functions such as ad-hoc data analysis, companies seeking to implement more efficient ways of record keeping will find dual benefits in Apache Hive. The combination of big data storage combined with the analysis available in various forms of output makes it an industry leader in its category.
In addition to all of the other wonderful features listed, Hive is also able to handle multiple data formats in a Hadoop environment. Hadoop itself was made to store massive amounts of data, and gives very little preference to the shapes, sizes or formats of the data. This makes it incredibly easy for an expert in Apache Hive to create a fully functional database tailored to a multitude of business related solutions.
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