Beeline en Hive es uno de los sistemas más destacados de esta plataforma, por lo que su conocimiento requiere de una mayor demanda dentro del mundo Big Data. Esto significa que conocer su importancia dentro del procesamiento de los macrodatos se convierte en un saber decisivo para llevarlo a cabo de forma efectiva. Por ello, si lo que buscas es convertirte en un experto, ¡este post es ideal para ti!
Desde KeepCoding sabemos que, dentro de la variedad de herramientas y lenguajes del Big Data, el uso de Beeline y de sus estrategias para facilitar la gestión de los datos es imprescindible. Por esto, a continuación, te explicamos todo lo relacionado con qué es Beeline en Hive y cómo funciona dentro del amplio ecosistema del Big Data.
¿Qué es Hive para el mundo Big Data?
Apache Hive es una tecnología de Data Warehousing y ETL (extraer, transformar, cargar) construida para funcionar sobre Hadoop, en particular, sobre el componente de YARN (Yet Another Resource Negociator) y HDFS (Hadoop Data File System).
En cuanto a esta herramienta, debes saber que te permite facilitar tres funciones principales para llevar a cabo en la gestión de los datos: Análisis tipo SQL de datasets muy grandes, Queries Ad-Hoc y Encapsulamiento de datos.
¿Qué es Beeline en Hive?
En primer lugar, hay que partir de que Apache Beeline en Hive es un cliente simple que se conecta vía JDBC (Java Database Connectivity) a un servidor de HiveServer2, es decir, la última actualización de Hive que facilita el acceso a externos. Esto lo hace a través de los nodos principales por medio del clúster de HDInsight.
Por otra parte, otra de sus herramientas con las que cuenta para la agilidad en la gestión de datos es Beeline Shell. Gracias a esta, tendrás la posibilidad de usarla, ya sea a través de un modo remoto o de un modo integrado.
¿Cuáles son las principales características de Beeline en Hive?
Este sistema de cliente simple vía JDBC (Java Database Connectivity) cuenta con una serie de características que condicionan su eficacia y la agilidad con la que funciona. Por ello, a continuación te exponemos cuáles son las principales características de Beeline en Hive:
- Beeline consta de dos comandos sumamente importantes, que son !<SQLLinecommand> y !delimiter.
- En suma, Beeline en Hive también posee otra gran variedad de comandos como reset, set, set <key>=<value>, reload, dfs <dfs command> y <query string>, entre muchos otros más complejos.
- Por otra parte, gracias a que trabaja con el sistema JDBC (Java Database Connectivity), podrás recurrir a esta propiedad para contar el recorrido de las peticiones generadas y resueltas; en definitiva, lo denominado «tamaño de recuperación».
- Además, este tipo de cliente simple te permitirá emplear opciones de línea de comandos, como los siguientes: -r, -u, -p, -n, -e, -d, -f, -a, –verbose=[true/false].
- Por último, una vez lo emplees tendrás la posibilidad de escoger el tipo de formato de salida, por ejemplo: json, vertical, table, etc.
Queries simples de Beeline en Hive
Ahora, dentro de la variedad queries simples de Beeline en Hive, a continuación, te mencionamos las más relevantes para un primer acercamiento a esta herramienta de Hive por medio de un ejemplo específico:
- Query «Mostrar tablas»: show tables.
- Query «Crear tabla»: CREATE TABLE alumnos (id INT, name STRING, last_name STRING).
- Query «Insertar datos»: INSERT INTO alumnos values(1, ‘ricardo’, ‘vegas’), (2, ‘pedro’, ‘perez’); INSERT INTO alumnos values(3, ‘maria’, ‘ochoa’), (4, ‘mario’, ‘gomez’):
- Otras queries: por ejemplo, podrás extraer consultas de la siguiente forma: SELECT * from alumnos.
¿Cuál es el siguiente paso aprender Big Data?
Por medio de este post, has podido notar cómo funciona Beeline en Hive, sin embargo, el aglomerado de herramientas que posee Hive condiciona un conocimiento más amplio y una mayor práctica al respecto. Por este motivo, resulta necesario continuar aprendiendo sobre el procesamiento de los macrodatos.
Para ello, desde KeepCoding te ofrecemos el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Gracias a él, podrás profundizar en el análisis de los datos mediante el reporting y, para ello, aprenderás a usar una herramienta denominada Tableau, muy conocida en el mundo del Business Intelligence. Además, comprenderás que el análisis visual es el objetivo final en un proyecto de Big data, ya que, a través de este, se puede proporcionar información muy útil para una empresa como respuesta a los problemas de negocio con un aspecto personalizado, ágil e inmediato. ¡Inscríbete y empieza ahora mismo!
