在当今的大数据时代，企业需要处理和分析海量数据。本文将探讨两个强大的工具：Apache Hive和Elasticsearch，它们在大型企业如谷歌和Netflix中发挥着重要作用。Apache Hive是一种数据仓库技术，属于Hadoop生态系统的一部分，它允许用户在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中查询和分析大量数据。Hive拥有自己的查询语言HQL（Hive查询语言），它是SQL的一个变体，将查询转换为MapReduce框架。而Elasticsearch是一个基于Lucene的RESTful搜索引擎，Lucene是一个高性能的文本搜索库，它基于倒排索引。Elasticsearch之所以能够快速搜索，是因为它通过索引进行搜索，而不是直接搜索文本。这类似于通过阅读书籍的索引来查找章节，而不是逐页阅读直到找到所需内容。
在开始之前，需要了解一些基本概念以便理解后续的例子。Apache Hive的基础是MapReduce框架，它结合了Java的map()和reduce()函数。map()函数接收一个键和一个值作为参数，然后为每个函数调用返回一个值列表。在map()函数之后，使用reduce()函数。它并行地为map()函数创建的每个组工作。类似地，使用适当的键和值，将列表传递给函数，并将它们合并以形成一个更小的列表。
Elasticsearch的基本内容包括文档、索引、节点和集群。文档是信息的最小单位，具有键和值（似曾相识？）。索引用于对这些信息进行排序，并根据相似特征进行分组（例如，按名字、姓氏和年龄列出的人员列表）。节点是Elasticsearch执行搜索和存储信息的计算机。集群是节点的集合。可以将索引分割成部分，这些索引的部分称为分片。最后但同样重要的是，副本是分片的副本，类似于备份信息。
为了进一步阐明这些术语，以下是一些示例以提供上下文。使用Apache Hive管理外部数据库。以下示例展示了如何使用Hive不管理存储的外部表来从文件导入数据到Hive。非常熟悉，对吧？从开始，可以看到它与SQL的极大相似性。CREATE EXTERNAL TABLE accumulate_ck_2(string key, string value) STORED 'org.apache.Hadoop.hive.accumulate.AccumuloStorageHandler' WITH SERDE PROPERTIES ("accumulo.table.name" = "accumulo_custom", "accumulo.columns.mapping" = ":rowid,cf:string"); STORED BY仅用作处理外部存储的指示器，SERDEPROPERTIES是Hive函数，它传递信息到特定的SerDe接口。
Elasticsearch索引分区示例。对于Elasticsearch示例，PUT语句在子句中用于索引JSON文档并使其可搜索。默认情况下，当在Elasticsearch中挂载一个节点时，每个索引只有一个分片和一个副本，但在以下示例中，从1更改设置中的分片数量到2，每个索引有一个副本。这样做是为了准备大量信息进行索引，需要将工作分配到更小的部分，以使搜索更有效、更快。分而治之，他们说。
在安装Apache Hive环境时，需要先安装Hadoop，因为它主要针对Linux操作系统。作为一个Windows用户的个人经验，认为这特别困难。首先尝试在Windows上进行，使用Apache Derby构建其元数据存储和Cygwin，Linux命令执行工具，但它没有像想象的那样工作。在互联网上找到的关于Hadoop和Hive与Windows的信息很少，这是继续工作的一个大障碍。最后，不得不找到另一种选择。不是说这是不可能的，但对来说变得越来越困难，花费了很长时间。第二个选择，证明是成功的，是安装一个Ubuntu虚拟机。只需小心运行一些命令，它就准备好了。在Hadoop文件夹中有四个重要的XML文件，需要添加一些标签使其工作，就是这样。想说Hive是那种安装比让代码工作花费更多时间的平台。