--- title: Hive Reviews meta_title: 'Recensioni Hive 2026: Dettagli, Prezzi e Funzionalità | G2' meta_description: Filtra le recensioni di 60 per dimensione dell'azienda, ruolo o settore degli utenti per scoprire come Hive funziona per un'azienda come la tua. aggregate_rating: rating_value: 4.2 review_count: 60 scale: '5' date_modified: '2026-06-15' parent_category: name: Infrastruttura IT url: https://www.g2.com/it/categories/it-infrastructure --- # Hive Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Soluzioni di Data Warehouse](https://www.g2.com/it/categories/data-warehouse) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 60 ## About Hive Hive fornisce un meccanismo per proiettare una struttura su questi dati e interrogarli utilizzando un linguaggio simile a SQL chiamato HiveQL. Allo stesso tempo, questo linguaggio consente anche ai programmatori tradizionali di map/reduce di inserire i loro mapper e reducer personalizzati quando è scomodo o inefficiente esprimere questa logica in HiveQL. ## Hive Reviews ### 1. Strumento facile da usare e ottimo per eseguire progetti **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nishmitha G. | Account Manager, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 16, 2024 **Cosa Le piace di più di Hive?** Mi piace che offra un'interfaccia altamente personalizzabile, permettendo ai team di organizzare i compiti e gestire il flusso di lavoro in modo efficace. Facile da scaricare e ordinare per la creazione di report. **Cosa non Le piace di Hive?** Facile da caricare informazioni e accesso. Non ho nessun dislike. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Mi aiuta a tabulare i dati e ottenere cifre accurate. Mi permette di ottimizzare i miei flussi di lavoro e migliorare la collaborazione con il mio team e svolgere l'analisi in modo più efficiente. ### 2. App robusta destinata a riflettere il tuo modo di lavorare quotidianamente **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ruth P. | Senior Allocator , Abbigliamento e moda, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 25, 2023 **Cosa Le piace di più di Hive?** È entusiasmante quanto bene si connetta senza soluzione di continuità al lavoro, attraverso la sua messaggistica di gruppo che stimola la collaborazione, i suoi layout di progetto flessibili, le intuizioni e le recensioni dei clienti che aiutano nella strategia. **Cosa non Le piace di Hive?** Una cosa da notare è che è pesante sul consumo e richiede abbastanza RAM da rallentare alcune app integrate. Questo è un problema che necessita di una soluzione. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** È stato utilizzato l'analisi dei dati dei flussi di lavoro per rivelare come il lavoro viene effettivamente svolto, cosa è necessario per ottimizzare le operazioni, come programmare, allocare e molto altro. È stato di grande aiuto per far sì che tutti lavorino e si muovano secondo le tempistiche e gli obiettivi. ### 3. Magazzino dati Hive **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Poojitha S. | Team Lead, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 24, 2023 **Cosa Le piace di più di Hive?** Hive è il miglior Datawarehouse ed è open source. Facile da usare. Ha un linguaggio di query, HiveQL. La sintassi è la stessa di SQL. Quindi è facile scrivere le query di Hive e ottenere report e approfondimenti aziendali. Migliore Olfor per l'analisi. E facilmente integrato con Spark, Hadoop e anche con il cloud. **Cosa non Le piace di Hive?** La latenza più elevata è lo svantaggio. Sviluppi dovrebbero essere fatti per migliorare la latenza delle query complesse. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Aiutandoci a ottenere approfondimenti aziendali e reportistica. Aiutandoci ad analizzare i dati e trarre alcune conclusioni per migliorare l'azienda. ### 4. LA SUPERBA GESTIONE DEI PROGETTI CHE MI AIUTA a rimanere organizzato **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Scott M. | Strategic marketing advisor, Cibo e bevande, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 28, 2023 **Cosa Le piace di più di Hive?** Interfaccia utente fantastica e attraente Diretto quando si tratta di tracciare, assegnare e monitorare i progetti Hive mi aiuta a tenere traccia di tutti i nostri progetti e delle persone collegate a questi progetti **Cosa non Le piace di Hive?** Non ho ancora nulla da dichiarare come un dislike, sono soddisfatto nell'usare Hive. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Gestire i progetti e ottenere i registri del tempo ### 5. Magazzino dati **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nishu G. | Test Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 28, 2023 **Cosa Le piace di più di Hive?** Il framework open source consente di leggere, scrivere e gestire i dati come SQL, HQL, il che lo rende facile da usare. **Cosa non Le piace di Hive?** La latenza in Apache Hive è molto alta. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Fornisce un linguaggio di query simile a SQL chiamato HQL con schema in lettura e converte le query in modo trasparente in map reduce. ### 6. Avere recensioni è una piattaforma fantastica **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Anna F. | Associate marketing manager , Agricoltura, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 05, 2023 **Cosa Le piace di più di Hive?** Hive offre strumenti per la pianificazione dei progetti, inclusa la possibilità di tracciare progetti e tempistiche, creare e assegnare compiti e gestire risorse. **Cosa non Le piace di Hive?** Non ho alcuna avversione verso Hive dato che è quello che sto usando **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Consente agli utenti di analizzare grandi quantità di dati strutturati e semi-strutturati ### 7. Informazioni su Apache Hive **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Balaji A. | Data Engineering Analyst, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 16, 2023 **Cosa Le piace di più di Hive?** Mi piace di più che Apache Hive supporta il partizionamento e il bucketing per un rapido recupero dei dati. Possiamo creare UDF personalizzate in base alle esigenze per eseguire la pulizia e il filtraggio dei dati. Supporta HQL simile a SQL, il che rende facile per le persone che provengono da un background SQL. **Cosa non Le piace di Hive?** Non supporta OLTP e non supporta nemmeno le azioni di eliminazione o aggiornamento. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Abbiamo creato un livello semantico in Hive che ci aiuta a elaborare terabyte di dati e a generare i report più velocemente. Ci ha anche aiutato con la tolleranza ai guasti e l'alta disponibilità dei dati. ### 8. Recensione di Hive **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Aditya K. | Lead Software Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 17, 2022 **Cosa Le piace di più di Hive?** È facile eseguire query in Hive poiché Hive utilizza HQL, che è molto simile a SQL. Hive ha il servizio HiveMetastore per salvare i metadati e HiveServer2 per servire le richieste dei client, quindi la segregazione qui aiuta in una corretta distribuzione delle risorse. Hive è anche tollerante ai guasti, il che lo rende ideale per eseguire batch ETL di lunga durata. **Cosa non Le piace di Hive?** Hive ha un problema di avvio a freddo e poiché utilizza l'algoritmo mapreduce nel backend, è molto più lento di Spark, il che ci ha portato a passare da Hive a Spark poiché il tempo di completamento del lavoro dopo il passaggio a Spark si è ridotto del 70-80%. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Ingestione dati informatica Ingestione e modifiche dati Abinitio Formattazione dati (poiché fornisce opzioni come csv, parquet ecc.) Trasformazione dati utilizzando query hive Pipeline di dati ### 9. Hive - Per tutte le esigenze di big data **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Yash K. | Data Scientist, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 22, 2022 **Cosa Le piace di più di Hive?** Hive è uno strumento molto prezioso poiché fornisce wrapper per l'analisi dei dati e l'interrogazione su Big Data per le organizzazioni con enormi quantità di dati da elaborare. È costruito sopra Hadoop e rende la costruzione e l'archiviazione delle query SQL piuttosto convenienti! **Cosa non Le piace di Hive?** Il più grande svantaggio dell'utilizzo di Hive è che non fornisce o offre query in tempo reale e soprattutto per gli aggiornamenti a livello di riga, poiché la latenza è piuttosto alta in Hive. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Hive risolve il problema dell'elaborazione e dell'analisi dei big data per me e la mia azienda. Siamo in grado di elaborare e analizzare enormi quantità di dati grazie alle capacità fornite da Hive. Consente anche l'elaborazione parallela, il che lo rende piuttosto veloce da usare. ### 10. Funziona bene ma necessita di miglioramenti **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Cherukumalli S. | Administration, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 10, 2022 **Cosa Le piace di più di Hive?** Flessibile e facile da capire, l'ho adorato **Cosa non Le piace di Hive?** Non compatibile con più piattaforme, quindi dipende principalmente dalla piattaforma **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Funziona meglio con lavori o compiti relativi all'ETL ### 11. Revisione di Apache Hive **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** A P. | Freelance Data science/ big data trainer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 23, 2022 **Cosa Le piace di più di Hive?** Formati di file per ottimizzazioni, esterni **Cosa non Le piace di Hive?** non può analizzare dati non strutturati, non molto più veloce quando si tratta di operazioni complesse su dati molto grandi **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Se hai grandi quantità di dati e utilizzi Hadoop o il cloud per archiviarli, puoi usare Hive per analizzare e generare report. Puoi persino integrare Hive con Sqoop per analizzare dati strutturati da RDBMS così come dati non strutturati in sistemi simili a Hadoop. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** analisi ad hoc e analisi batch su big data ### 12. Buona distribuzione dei dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Akshay P. | Data Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 20, 2022 **Cosa Le piace di più di Hive?** La distribuzione dei dati e l'elaborazione dei dati in Hive sono molto buone. Le funzioni DDL e DML in Hive sono migliori rispetto ai database SQL convenzionali. Hive è meglio conosciuto per la resistenza ai guasti. **Cosa non Le piace di Hive?** L'output dei dati su Hive è molto lento. L'elaborazione dei dati è molto lenta e l'output è ritardato a causa di questa elaborazione lenta. Inoltre, la sintassi è un po' più complessa rispetto al linguaggio SQL convenzionale. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** L'elaborazione DML deve diventare più veloce. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** La tolleranza ai guasti è una caratteristica molto buona che aiuta nell'archiviazione dei dati. Nel caso in cui un database venga perso, viene creato un backup e questo database può essere recuperato facilmente e intatto. ### 13. Il miglior strumento di Data Warehouse per grandi volumi di dati strutturati **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kubendra Reddy M. | Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 17, 2022 **Cosa Le piace di più di Hive?** La cosa migliore di Hive è che ci permette di scrivere il codice in SQL per elaborare e gestire i dati. Ci consente di partizionare e distribuire i dati tra le macchine del cluster. Possiamo anche scegliere il motore di esecuzione come Spark, Tez, MapReduce durante l'esecuzione in Hive. Se stai elaborando e analizzando un grande volume di dati batch, allora Hive è il migliore. **Cosa non Le piace di Hive?** Supporta solo dati strutturati e non possiamo fare aggiornamenti. Supporta solo OLAP. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Decisamente fallo. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Stiamo gestendo il nostro data warehouse per scopi analitici utilizzando Hive. Abbiamo l'abitudine di partizionare e raggruppare le tabelle per un'elaborazione parallela migliore e meno rimescolamento, in modo che l'elaborazione sia ottimizzata. Abbiamo anche l'abitudine di leggere le tabelle Hive con Spark per una migliore computazione e velocità. ### 14. Revisione di Hive per big data **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** kirankumar k. | Big Data Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 03, 2022 **Cosa Le piace di più di Hive?** La cordialità dello strumento di data warehouse per gli sviluppatori di database **Cosa non Le piace di Hive?** Non inclusione delle proprietà acide, non ha le proprietà acide come nei database **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Di solito uso Hive per i miei [problemi di migrazione dei dati] con big data, la velocità con cui opera la query e l'opzione di scegliere vari motori. ### 15. Ottima esperienza. **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** franco g. | Asistente jurídico, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** August 24, 2021 **Cosa Le piace di più di Hive?** Hive è un'infrastruttura di data warehousing costruita sopra Hadoop per fornire raggruppamento, interrogazione e analisi dei dati. Apache Hive supporta l'analisi di grandi insiemi di dati memorizzati sotto HDFS di Hadoop e in sistemi compatibili come il file system di Amazon. Offre un linguaggio di query basato su SQL chiamato HiveQL5 con schemi per leggere e convertire in modo trasparente le query in compiti MapReduce, Apache Tez6 e Spark. Tutti e tre i motori di esecuzione possono funzionare sotto YARN. Per velocizzare le query, Hive fornisce indici, che includono indici bitmap. **Cosa non Le piace di Hive?** Offre molti strumenti, ha un grande potenziale di crescita **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** È un software che ti permette di migliorare le prestazioni della tua azienda. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Possibilità di memorizzare i metadati in modo organizzato e facilmente accessibile. ### 16. buono per gestire dati di grandi dimensioni e partizionati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Rakesh S. | Data Scientist, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 05, 2021 **Cosa Le piace di più di Hive?** la facilità d'uso e la sua interfaccia sono le migliori **Cosa non Le piace di Hive?** esecuzione di query in modalità lenta di map-reduce **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** archiviare i dati di grandi dimensioni e recuperarli tramite query ### 17. Migliore **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rameez R. | Information Technology Team Lead, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 27, 2021 **Cosa Le piace di più di Hive?** Buona interrogazione sui database Hive e facile creazione di schemi. **Cosa non Le piace di Hive?** Non consente la conversione dei tipi di dati. Poiché ciò comporterebbe una perdita di dati. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Interrogazione sui database Hive. Anche HS2 e Hive Metastore producono risultati rapidi. ### 18. Lavoro su Hive da 2 anni. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Cibo e bevande | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 22, 2021 **Cosa Le piace di più di Hive?** È prestazione utilizzando il calcolo distribuito **Cosa non Le piace di Hive?** Opzioni limitate per l'ottimizzazione delle prestazioni delle query **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** È molto buono per compiti relativi a OLAP ### 19. Uno strumento completo per il dataware house **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Bancario | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 21, 2021 **Cosa Le piace di più di Hive?** Schema su qualsiasi formato di file HDFS. Facile da scaricare i dati. Uno strumento completo simile a un tool di database come Toad. **Cosa non Le piace di Hive?** Le prestazioni, a volte è molto difficile eseguire le query. L'interfaccia grafica può essere migliorata con opzioni più user-friendly. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Elaborazione dei dati per la segnalazione normativa ...mantieni la tracciabilità ### 20. Hive rende la consultazione in HDFS molto più facile, ma non ottimizzata né abbastanza veloce **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Elisa L. | Software Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 23, 2019 **Cosa Le piace di più di Hive?** Altrimenti, se lo scrivi come un SQL normale, potrebbe richiedere ore per essere elaborato. Ma è un po' diverso dallo standard SQL. Personalmente parlando, uso Hive principalmente per query ad hoc e report. È un software di data warehousing che facilita la consultazione e la gestione di grandi set di dati che risiedono in un archivio distribuito. **Cosa non Le piace di Hive?** L'ottimizzazione delle prestazioni è difficile e diventa complicata per le query complesse, presenta ancora alcuni bug, come tutti i dati che vanno a un unico riduttore, il che può rallentare i risultati della query. -> Alcune delle operazioni SQL non funzionano in Hive, come le join di disuguaglianza, i dati non possono essere aggiornati, ma dovremo riscrivere **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Mantieni i tuoi big data in hdfs e configura Hive lì. Usa le versioni più recenti di Hive, è più veloce e migliore per l'analisi dei big data. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Stiamo sviluppando Hive Per le persone abituate a scrivere query SQL, sarebbe molto utile usare Hive sopra Hadoop per i file memorizzati in HDFS. Attività di Dumping Site Dati di streaming di Big Data, così come log di dati in Hive Stiamo sviluppando Hive ### 21. il database più lento di sempre, complica eccessivamente il semplice linguaggio SQL, **Rating:** 1.5/5.0 stars **Reviewed by:** Daniela S. | Digital Project Manager, Internet, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 21, 2019 **Cosa Le piace di più di Hive?** niente in particolare. ci aiuta con i big data e permette a tutti gli utenti di avere una larghezza di banda illimitata, ma abbiamo già avuto problemi con questo, quindi ora uno dei server ha delle limitazioni. **Cosa non Le piace di Hive?** Alla mia azienda è stato piuttosto problematico ottenere l'accesso poiché il magazzinaggio sottostante è in Hadoop, poi bisogna connettersi tramite Hive. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** approfondimenti sui dati con grandi dati del browser attraverso mapreduce ### 22. Ottimo per strutture dati complesse come array di strutture **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tempo libero, viaggi e turismo | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 25, 2019 **Cosa Le piace di più di Hive?** Ero un grande fan di Impala per un po' di tempo fino a quando ho incontrato una serie di limitazioni che erano impossibili da superare. Lavoro molto con gli array e solo il fatto di poter usare array_contains in Impala mi ha fatto passare a Hive. Inoltre, ci stiamo muovendo rapidamente nella direzione di creare Macross personalizzati per Hive che ci permettono di fare query complesse senza esplosioni di visualizzazioni laterali. **Cosa non Le piace di Hive?** La creazione della sessione richiede un po' di tempo e la velocità è piuttosto lenta rispetto a Impala. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Prova a esplorare il reduce_array o i macross fatti in casa **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Analisi complessa dei dati con tabelle che hanno diversi miliardi di righe per partizione ### 23. Ottimo motore SQL simile a map reduce **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Telecomunicazioni | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** May 06, 2019 **Cosa Le piace di più di Hive?** È altamente flessibile nelle configurazioni. Ci sono molte opzioni per caricare i dati: direttamente dal file system di Linux o da HDFS. Puoi creare tabelle esterne e gestite. Una caratteristica divertente è che puoi eseguire comandi bash da Hive. **Cosa non Le piace di Hive?** Non può essere utilizzato per lo streaming di dati. La registrazione degli errori può essere migliorata affinché il tracciamento e la risoluzione degli errori siano più efficienti. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Ottimo framework map-reduce per l'elaborazione batch **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Viene utilizzato per trasformare ed elaborare dataset di Big Data in batch. Può gestire TB di dati. La funzione di push predicate ha notevolmente migliorato le prestazioni delle query e lo sviluppatore non deve più preoccuparsene. ### 24. SQL su Hadoop **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Vendita al dettaglio | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** March 23, 2019 **Cosa Le piace di più di Hive?** - Interfaccia facile da usare - più client (CLI) - facile da debugare i problemi con l'aiuto di log completamente descrittivi - il prodotto viene costantemente migliorato per soddisfare tutti i requisiti degli sviluppatori di DB - può essere accessibile da più applicazioni - accesso tramite knox per una sicurezza aggiuntiva - nessun indicizzazione - più formati di file - l'architettura tez **Cosa non Le piace di Hive?** - lacune nell'autenticazione - problemi durante l'instradamento tramite zookeeper - strumento non maturo come i normali strumenti di database **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** - Altamente raccomandato **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** - Il team BI sta aiutando tutti gli utenti aziendali a ingerire e accedere ai dati da Hadoop - la maggior parte degli utenti ha familiarità con gli strumenti SQL standard - per rendere Hadoop una soluzione aziendale, stiamo formando tutti gli utenti con Hive ### 25. Introduzione facile ai big data **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Kevin P. | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 20, 2018 **Cosa Le piace di più di Hive?** Facile da iniziare. Sfrutta la conoscenza di SQL. Ha una documentazione ragionevole. Veloce per scrivere query. **Cosa non Le piace di Hive?** La documentazione è scarsa in alcune aree come i formati datetime. Le query vengono eseguite lentamente e spesso non riescono a completarsi. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Hive è utile per eseguire rapidamente query ad hoc e per effettuare semplici pre-elaborazioni. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Pre-elaborazione per la pipeline di apprendimento automatico. Esecuzione di query ad hoc sui database dei clienti per generare riepiloghi di alto livello. ### 26. Hive è utile ma può essere stravagante **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Internet | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 10, 2018 **Cosa Le piace di più di Hive?** La cosa migliore di HIVE è che chiunque abbia familiarità con SQL può sfruttare la capacità di HIVE di eseguire lavori di map reduce. Le versioni più recenti di HIVE stanno migliorando nel supportare le funzioni di windowing e nel risolvere eventuali incoerenze. Finora la documentazione è abbastanza buona per aiutarmi a svolgere i miei compiti e c'è ancora supporto continuo per questo prodotto, il che è un segno piuttosto positivo per me. **Cosa non Le piace di Hive?** Le versioni più vecchie di HIVE fanno schifo. Ci sono molte limitazioni che ti costringeranno a scrivere query HiveQL che non sono semplici e, potenzialmente, inefficienti. Ad esempio, la mancanza di supporto per le funzioni di finestra e l'assenza di confronti di uguaglianza sui join possono rendere la tua vita molto difficile, quindi dovrai ricorrere a utilizzare alcuni strani full join o self join per raggiungere lo stesso obiettivo. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Stiamo usando HIVE come data warehouse. Uno dei vantaggi di HIVE è che può suddividere le tue query SQL in una serie di lavori di map reduce, quindi dovrebbe velocizzare le tue query se vengono forniti abbastanza nodi di calcolo. ### 27. HIve Review - Prospettiva di Data Science **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Istruzione superiore | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 04, 2018 **Cosa Le piace di più di Hive?** Hive è il migliore per rispondere a query ad-hoc nel paradigma parallelo. Funziona molto bene con il sistema Echo di Hadoop (si integra perfettamente con HDFS). - Facile da usare poiché implementa la maggior parte delle funzioni SQL. **Cosa non Le piace di Hive?** - Necessita di maggiore ottimizzazione per query complesse (come caching, auto-partizionamento, ecc...) per accelerare la latenza delle query. - Regolare i parametri di Hive è davvero impegnativo per gli utenti. Le impostazioni predefinite non funzionano con le query di grandi dimensioni. - Hive è perfetto se il 90-95% delle query sono di sola lettura. Non è adatto per applicazioni con aggiornamenti frequenti. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Ottieni rapidamente informazioni dai big data nel caso in cui i dati dei clienti non si adattino a una sola macchina. Aiuta molto nella preparazione dei dati (ad esempio, creando tabelle temporanee) che possono essere utilizzate da altre soluzioni di machine learning come Spark per costruire modelli di machine learning che aggiungono più valore al business. ### 28. Revisione di Hive per il suo utilizzo nelle applicazioni di big data **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 10, 2017 **Cosa Le piace di più di Hive?** Hive è ottimo per gestire i log nei progetti di big data. Lo stiamo utilizzando nel nostro progetto ed è eccellente per l'uso di join e raggruppamenti, che sono molto difficili e complessi in map reduce. Ha molti pacchetti udf ed è molto facile aggiungere nuovi udfs. Stavamo anche utilizzando il bucketing e il clustering per ottimizzare la query. Il concetto di tabelle esterne e il modo in cui possiamo manipolare i dati anche quando la tabella viene eliminata da Hive è davvero sorprendente. Ci sono molti connettori disponibili sul mercato per diversi software. **Cosa non Le piace di Hive?** La cosa che non mi piace è la latenza e il modo in cui salva i dati. Durante l'inserimento dei dati devo aspettare molto per pochi record. Il piano di esecuzione del compilatore è molto immaturo poiché non esegue una corretta ottimizzazione delle query. Anche se la comunità sta lavorando velocemente per superare rapidamente, penso che ci vorrà del tempo perché Hive diventi **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Sì, consiglierei vivamente questo prodotto poiché aiuta a risolvere molti problemi, principalmente per i log. Ha molti connettori e quindi non ci sono problemi di compatibilità. Puoi usarlo con hbase, tableau ecc. Quindi, vale la pena usarlo. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Stiamo usando Hive principalmente per salvare i nostri log. Ci aiuta a tenere traccia di quali record sono stati inseriti, quali record hanno fallito e qual è la relazione tra di essi. Stiamo usando Tableau per analizzare i dati. ### 29. l'alveare - strumento migliore della categoria **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Difesa e spazio | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** December 03, 2017 **Cosa Le piace di più di Hive?** Se sei un analista di dati ed esperto in SQL, allora usa Hive. Hive è molto facile da usare, specialmente se sei una persona che lavora con SQL. Io uso sia Hive che Pig al lavoro. Uso Hive principalmente per query ad hoc e report. Per i report di BI, Hive è il migliore poiché puoi riutilizzare tutto l'SQL che hai fatto per i tradizionali data warehouse. Inoltre, con Hive Server2 ottieni un vero supporto JDBC, quindi puoi collegare i tuoi strumenti di BI ad esso. Molte più funzionalità SQL come cubi, rollup, windowing, lag, lead, ecc. vengono aggiunte a Hive attraverso l'iniziativa Hortonworks Stinger. Hive produce anche codice molto compatto, il che è sempre utile per la lettura e il debugging. **Cosa non Le piace di Hive?** Suggerirei di utilizzare Hive per grandi progetti, dove si desidera implementare l'accesso ai dati simile a SQL, schemi, metadati, partizioni, distribuzione basata su server, jdbc, ecc. Pig è un buon linguaggio e può essere molto utile per compiti immediati o piccoli progetti. Consiglierei PIG per piccoli progetti. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Hive Hadoop fornisce agli utenti funzioni statistiche forti e potenti. Hive Hadoop è simile a SQL, quindi per qualsiasi sviluppatore SQL la curva di apprendimento per Hive sarà quasi trascurabile. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Hive Hadoop fornisce agli utenti funzioni statistiche forti e potenti. Hive Hadoop è simile a SQL, quindi per qualsiasi sviluppatore SQL la curva di apprendimento per Hive sarà quasi trascurabile. Hive Hadoop può essere integrato con HBase per interrogare i dati in HBase, mentre questo non è possibile con Pig. Nel caso di Pig, verrà utilizzata una funzione chiamata HbaseStorage() per caricare i dati da HBase. Hive Hadoop ha guadagnato popolarità poiché è supportato da Hue. Hive Hadoop ha vari gruppi di utenti come CNET, Facebook e Digg e così via. ### 30. Hive ti offre la flessibilità di interrogare i dati in Hadoop **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Assicurazioni | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 31, 2018 **Cosa Le piace di più di Hive?** Sfrutta le competenze SQL per eseguire operazioni sui dati memorizzati in Hadoop. **Cosa non Le piace di Hive?** Funziona sull'algoritmo map reduce, quindi il recupero dei dati è un po' lento. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Consentito agli utenti aziendali di interrogare i dati utilizzando competenze SQL. ### 31. L'Alveare **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Reti informatiche | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** November 27, 2017 **Cosa Le piace di più di Hive?** Nonostante tutta la sua potenza di elaborazione, Pig richiede ai programmatori di imparare qualcosa oltre a SQL. Richiede di apprendere e padroneggiare qualcosa di nuovo. Le istruzioni di Hive sono straordinariamente simili a SQL e, nonostante le limitazioni del linguaggio di query di Hive (HQL) in termini di comandi che comprende, è comunque molto utile. Hive fornisce un'eccellente implementazione open source di MapReduce. Funziona bene quando si tratta di elaborare dati memorizzati in modo distribuito, a differenza di SQL che richiede un rigoroso rispetto degli schemi durante la memorizzazione dei dati. **Cosa non Le piace di Hive?** Nonostante le differenze operative, una volta entrati nel mondo di Hive da SQL, la somiglianza nel linguaggio garantisce una transizione fluida, ma è importante notare le differenze nei costrutti e nella sintassi, altrimenti si rischiano momenti frustranti. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** estrazione, elaborazione e analisi dei dati. È veloce. ### 32. Big Data con SQL **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dhharvi S. | System Engineer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 27, 2017 **Cosa Le piace di più di Hive?** Hive offre facilità all'utente che desidera memorizzare grandi quantità di dati in modo tabellare. Funziona con le stesse query di SQL, rendendo facile l'uso del sistema di database tradizionale. Per questo motivo, le persone non devono studiare un nuovo linguaggio e possono comunque adattarsi alla cultura dei Big Data. Inoltre, ha funzionalità come la partizione e il bucketing, che aiutano nella segregazione dei dati. I dati possono essere caricati direttamente in Hive tramite HDFS, utilizzando file CSV dello stesso formato, o da Hbase creando un puntatore alla tabella Hbase, fornendo un collegamento all'interno di Hadoop. **Cosa non Le piace di Hive?** Anche per una piccola quantità di dati, esegue un lavoro di map reduce, che consuma del tempo e quindi non è efficiente per lo stesso. Non abbiamo un concetto di chiave primaria in Hive, quindi possiamo avere voci ridondanti. Inoltre, fino alla versione precedente, l'aggiornamento e l'eliminazione non erano possibili, e anche ora nella nuova versione, se vogliamo usare i comandi di aggiornamento e eliminazione, le prestazioni dello strumento si degradano. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Per memorizzare una grande quantità di dati in modo tabellare, e dove non c'è bisogno di una chiave primaria, o nel caso in cui vengano ricevuti dati ridondanti, non causerà un problema. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Stiamo usando Hive per memorizzare i log dei dati generati nella nostra attività. Inoltre, useremo questi log per scopi di riconciliazione, aiutando a tenere traccia dei dati. ### 33. Eccellente Strumento di Query in Lotto **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Internet | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 28, 2016 **Cosa Le piace di più di Hive?** Prodotto stabile; Facile da usare; Motori di calcolo multipli - Tez, MR; Quasi tutte le capacità SQL; **Cosa non Le piace di Hive?** La funzione di eliminazione non è ancora disponibile anche se sono quasi arrivati. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Hive è pronto per la produzione per tutte le query batch. Ma ha più bandiere di un edificio delle Nazioni Unite :) **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Motore di interrogazione primario per l'analisi dei dati ### 34. Query veloci per casi d'uso BI **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Internet | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** October 25, 2016 **Cosa Le piace di più di Hive?** Fornisce risultati rapidi basati su un database Hadoop, interfaccia facile da usare con semplici passaggi di configurazione **Cosa non Le piace di Hive?** Alcune particolarità di HiveQL possono richiedere di consultare la documentazione, ma ci sono molte somiglianze con altri linguaggi basati su SQL. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Analisi dei dati, rendendo disponibili grandi quantità di dati per usi generali di BI ### 35. Hive come base per gli strumenti BI per ottenere dati da Hadoop **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pavlo S. | Senior Software Engeneer, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 15, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** Hive è progettato per semplificare la tua esperienza con Hadoop e consente a sviluppatori e analisti aziendali di applicare le loro conoscenze SQL per interrogare i dati, creare report, costruire ETL, ecc. **Cosa non Le piace di Hive?** Come software open source, ha problemi comuni con il supporto. Inoltre, Hive non supporta molte funzionalità che il SQL tradizionale possiede. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Hive e Hadoop non sono un database nel senso classico del termine, e lo scopo è di elaborare grandi volumi di dati. Ma nel caso in cui si tenti di interrogare una piccola tabella, si noterà che può richiedere x1000 più tempo per ottenere i dati risultanti. Hive non lavora con singoli record e non dovrebbe essere considerato come un'area persistente per sistemi di fatturazione. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Lo scopo principale dell'utilizzo di Hive è costruire report e fare analisi dei dati che sono memorizzati nel sistema di file Hadoop. Al momento, è l'unico framework che può essere utilizzato da tutti i più popolari strumenti di BI per leggere i dati dall'HDFS. ### 36. Hive è un ottimo strumento da avere in un ecosistema Hadoop, funziona benissimo nella generazione di file parquet. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sanjeev C. | Director of Engineering, Analytics, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 08, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** Essere in grado di eseguire lavori di map reduce utilizzando l'analisi JSON e generare partizioni dinamiche nel formato di file Parquet. **Cosa non Le piace di Hive?** È lento rispetto a Spark/Impala per la maggior parte delle operazioni. Inoltre, genera un errore di memoria insufficiente se vengono aggiornate più partizioni contenenti molti file parquet. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Esplora altri strumenti come Spark anche perché molte delle funzionalità che Hive offre sono ora supportate da Spark. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Gli eventi vengono raccolti in HDFS da Flume e devono essere elaborati in file Parquet per un'interrogazione rapida. I dati di input contengono attributi variabili nel payload JSON poiché ogni cliente potrebbe definire attributi personalizzati. Fa parte della pipeline ETL, dove i lavori Hive leggono i dati JSON e generano file Parquet che verranno interrogati utilizzando Impala/Spark. Utilizzando le viste, ogni cliente interroga solo i dati pertinenti. ### 37. Uno tra molti per fare ETL **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Bharadwaj (Brad) C. | Director Of Engineering/Head of Reliability Engineering, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 17, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** La sintassi di Hive è quasi come SQL, quindi per qualcuno già familiare con SQL non ci vuole quasi nessuno sforzo per imparare Hive. Ma ci sono altri strumenti che possono fare la stessa cosa più velocemente al giorno d'oggi. Inizialmente Hive era davvero utile; ma sempre più progetti sono ora disponibili per eseguire operazioni simili a SQL su Big Data (come Drill). **Cosa non Le piace di Hive?** Hive è relativamente più lento rispetto ai suoi concorrenti. È facile da usare, ma questo comporta un costo in termini di elaborazione. Se lo stai usando solo per l'elaborazione batch, allora Hive va bene. Inoltre, non ha un linguaggio di scripting altrettanto ricco. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Avere strumenti migliori se investi un po' più di tempo/sforzo **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Nel settore retail, i partner commerciali si sentono più a loro agio a interrogare i propri dati invece di fare affidamento sugli ingegneri. Hive risolve uno di questi problemi. Lo scopo principale dell'utilizzo di Hive è costruire report e fare analisi dei dati che sono memorizzati nel sistema di file Hadoop. ### 38. Per tutte le operazioni batch! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pradeepkumar K. | Big Data Engineer, Internet, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 24, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** La sintassi di Hive! È quasi SQL, quindi è facile da usare. Tabelle esterne, partizioni, bucket, UDF, tutte le funzionalità che mi piace usare con Hive. Il formato dati ORC occupa meno spazio e recupera i dati molto più velocemente. La curva di apprendimento sembra più facile poiché è simile a SQL, ma aspetta! Devi imparare tutte le funzionalità di Hive prima di scrivere un grande HQL per unire tabelle di centinaia di GB e ottenere risultati. Altrimenti, se lo scrivi come un normale SQL, potrebbe richiedere ore per elaborare. Quindi Hive è sempre al suo meglio quando imposti i parametri di ottimizzazione prima di eseguire i tuoi script. Inoltre, i suoi tipi di dati complessi rendono Hive più utile rispetto ad altri RDBMS. **Cosa non Le piace di Hive?** Hive è relativamente più lento rispetto ai suoi concorrenti. È facile da usare, ma questo comporta un costo in termini di elaborazione. Se lo stai usando solo per l'elaborazione batch, allora Hive va bene. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Se stai cercando un prodotto di big data facile da usare per eseguire query e generare report in modalità batch, allora Hive è lo strumento giusto! **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Generare set di dati da file enormi per scopi di reportistica. ### 39. Ottimo strumento per analisi rapide **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Internet | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 08, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** La sintassi di Hive è quasi esattamente come SQL, quindi per qualcuno già familiare con SQL ci vuole quasi nessuno sforzo per imparare Hive. Può eseguire una vasta gamma di analisi su set di dati molto grandi e richiede pochissima ottimizzazione se sei disposto ad aspettare un po' per i risultati. **Cosa non Le piace di Hive?** Hive può essere un po' lento rispetto ad altri linguaggi come Pig. Inoltre, non ha un linguaggio di scripting altrettanto ricco. Questo è ciò che lo rende la seconda scelta per la maggior parte dei lavori di analisi dei dati su LinkedIn. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Darei un'occhiata ai forum degli utenti per vedere tutte le nuove aggiunte a Hive e considererei anche se il tuo caso d'uso principale è la scrittura di script rispetto alle analisi una tantum. Io uso principalmente Hive (come fanno molti sviluppatori) per fare le nostre analisi poiché Hive è estremamente semplice da usare e fa praticamente tutto ciò che fa SQL, ma non è eccezionale per gli script e il caricamento dei dati nei file, quindi se questo è il tuo caso d'uso considererei di esaminare altre opzioni. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Stiamo cercando di estrarre dati da enormi set di dati per una vasta gamma di scopi (risoluzione di problemi di produzione, creazione di metriche aziendali, modelli e previsioni tra le altre cose). Siamo stati in grado di farlo molto facilmente utilizzando il nostro data warehouse e una combinazione di Hive e Pig. ### 40. Ottimo storage distribuito per Hadoop **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anubhav A. | Big Data Engineer, Marketing e pubblicità, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 09, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** Facilità d'uso e capacità di scalare. Ha dimostrato la sua affidabilità. Hanno continuato ad aggiungere più funzionalità e aumentato la sua velocità allo stesso tempo. **Cosa non Le piace di Hive?** La velocità è ancora più lenta rispetto ai magazzini distribuiti più recenti. Inoltre, utilizza ancora mapreduce dietro le quinte, che è molto lento al giorno d'oggi. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** È ottimo ma non usarlo per applicazioni in tempo reale. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Memorizzare una grande quantità di dati che non potrebbe entrare in nessun sistema di database relazionale. Essere in grado di ricavare informazioni preziose dai nostri dati eseguendo lavori di mapreduce sui dati memorizzati in Hive. ### 41. Hive è facile da scalare. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pengcheng X. | Member of Technical Staff, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 09, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** Hive è uno dei progetti Apache. È un software di data warehouse che facilita l'interrogazione e la gestione di grandi set di dati che risiedono in archiviazione distribuita. Fornisce un modo per abilitare facilmente l'estrazione/trasformazione/caricamento dei dati (ETL). Alcune delle caratteristiche interessanti includono (1) un semplice linguaggio di query simile a SQL, chiamato HiveQL, che consente agli utenti familiari con SQL di interrogare i dati. Ma è un po' diverso dallo standard SQL. Ad esempio, HiveQL può anche essere esteso con funzioni scalari personalizzate (UDF), aggregazioni (UDAF) e funzioni di tabella (UDTF). (2) Puoi definire il tuo formato di lettura o scrittura dei dati chiamato Hive SerDe. (3) Hive può essere eseguito su Hadoop e HDFS. Ha una scalabilità molto buona. Personalmente parlando, uso Hive principalmente per query ad hoc e report. Per i report BI Hive è il migliore poiché puoi riutilizzare tutto il SQL che hai fatto per i data warehouse tradizionali. Inoltre, con Hive Server2 ottieni un vero supporto JDBC, quindi puoi collegare i tuoi strumenti BI ad esso. Molte altre funzionalità SQL come cubi, rollup, windowing, lag, lead, ecc. vengono aggiunte a Hive attraverso l'iniziativa Hortonworks Stinger. Hive produce anche codice molto compatto, il che è sempre utile per la lettura e il debugging. **Cosa non Le piace di Hive?** Base di codice troppo grande. È difficile da mantenere e supportare. E ci sono troppe configurazioni. Se dai un'occhiata a HiveConf.java, sarai confuso da così tante configurazioni lì. È facile perdersi quando le configuri. E, se ne configuri alcune in modo sbagliato, potresti soffrire di scarse prestazioni delle query. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Consiglio vivamente. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Stiamo sviluppando Hive. Hive fa parte del nostro prodotto. ### 42. Usalo la maggior parte del tempo lavorando con i big data **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Servizi al consumatore | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 22, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** È molto semplice da usare perché sembra di utilizzare un linguaggio SQL semplice per interrogare i dati. Quando ho iniziato, non avevo alcuna esperienza con Hive e in una settimana sono stato in grado di interrogare big data e fare alcune analisi. In un mese sono stato in grado di amministrare i dati e creare i miei database con i dati utili. **Cosa non Le piace di Hive?** Non ci sono molte funzioni implementate in Hive. Ci sono funzioni di finestra molto utili, ma non sono sufficienti... Non è così semplice modificare i dati all'interno di una tabella... **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Tieni i tuoi big data su HDFS e configura Hive lì. È molto facile da usare e molto utile, soprattutto per i nuovi utenti o per chi ha appena iniziato con i big data. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Analizza ogni giorno e ogni ora o anche ogni minuto l'esperienza utente, il comportamento dell'utente nell'applicazione o nel client web, ecc... ### 43. Funziona alla grande per l'elaborazione in batch di grandi set di dati **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Abhishek G. | Senior Software Engineer, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** April 02, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** - Facile da imparare - Può interrogare dati complessi, comprese strutture annidate. - Flessibile (rispetto allo schema dei dati) - Con ORC SerDe, l'I/O può essere ridotto drasticamente - leggendo solo ciò che è necessario (formati colonnari). **Cosa non Le piace di Hive?** - Necessita che lo schema sia definito in anticipo. - Non conforme a ANSI SQL. - Non adatto per query interattive veloci, anche su dataset di dimensioni moderate. - Funziona solo con Hadoop (non è uno strumento di elaborazione query indipendente). - Non di livello enterprise per quanto riguarda la qualità della documentazione, i messaggi di errore, il supporto. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Ho esplorato questo solo per un progetto personale a scuola. Pertanto, questa è solo una visione personale. È sicuramente utile provare e vedere di persona. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Esplorare modi per memorizzare e elaborare set di dati semantici ### 44. Sono un Premier Support Engineer per Hortonworks. Installo, supporto e utilizzo Hive intensamente. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Prabir G. | Hadoop Engineer, Difesa e spazio, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 09, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** 1) capacità di gestire dati su scala PetaByte 2) capacità di lavorare con un linguaggio di query simile a SQL 3) capacità di schema on read **Cosa non Le piace di Hive?** 1) la tecnologia dell'ottimizzatore è ancora in fase di maturazione **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Per i casi d'uso giusti, praticamente non c'è alternativa **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** 1) gestire grandi set di dati 2) gestire set di dati semi-strutturati e strutturati con lo stesso strumento ### 45. È utile per gli analisti aziendali ed è utile per estrarre i dati per l'analisi da Hadoop. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Anusha B. | Teaching Assistant for Big Data Systems, Istruzione superiore, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** April 20, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** Se sai come scrivere istruzioni SQL, puoi scrivere HiveQL e non richiede di imparare nulla di nuovo, è piuttosto semplice. **Cosa non Le piace di Hive?** L'ottimizzazione delle prestazioni è difficile e diventa complicata per le query complesse, presenta ancora alcuni bug come tutti i dati che vanno a un singolo riduttore, il che potrebbe rallentare i risultati delle query. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Usa le versioni più recenti di Hive, è più veloce e migliore per l'analisi dei big data **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Per sviluppare report per gli analisti aziendali, molti di loro conoscono le istruzioni SQL, quindi è facile scrivere e estrarre informazioni per l'analisi. ### 46. Perché non mi piace Hive tanto quanto Pig **Rating:** 1.5/5.0 stars **Reviewed by:** Siyu Y. | Staff Software Engineer, Internet, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** Sintassi SQL facile per query molto brevi e semplici **Cosa non Le piace di Hive?** Nessun alias per la relazione. Nessun controllo di flusso neanche. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Costruisco modelli di apprendimento automatico per sistemi di pubblicità online. Hive per me è più come un motore di query ad-hoc piuttosto che una piattaforma su cui posso sviluppare algoritmi complessi. ### 47. Utente attivo di Hive da 2 anni **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ankit M. | Software Developer, Tecnologia dell'informazione e servizi, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 08, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** La parte migliore di Hive è che è facile da padroneggiare grazie alla sua interfaccia simile a SQL. Inoltre, è uno strumento molto utile per le funzioni ETL e DW. **Cosa non Le piace di Hive?** Non sono molto bravo a impostare i parametri di ottimizzazione. Bisogna ricordare molte impostazioni della console. L'indice non risulta essere molto utile. Le funzioni CRUD hanno molti prerequisiti, come il fatto che la tabella deve essere suddivisa in bucket, ecc. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** stiamo cercando di creare uno strumento standard di pipeline ETL che supporti le utilità standard di BI/Reporting. ### 48. È stato meraviglioso! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Daryl R. | Admissions Data Processor - School of Education and Counseling Psychology, Istruzione superiore, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 13, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** È molto facile da usare. Facile da installare e utilizzare. Mi piace molto l'interfaccia. **Cosa non Le piace di Hive?** Non riesco a pensare a nulla. Ho avuto un'ottima esperienza lavorando su HIVE e sono stato soddisfatto di tutte le funzionalità poiché ha soddisfatto tutte le mie esigenze. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Stavo lavorando a un progetto scolastico come parte del corso di Big Data ed eseguire query con HIVE ha reso l'intero progetto molto più semplice. ### 49. Utilizzato come un modo per i Data Scientist di interrogare facilmente i dati HDFS **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 08, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** La capacità di visualizzare i dati HDFS in un formato relazionale e interrogarli facilmente tramite HiveQL **Cosa non Le piace di Hive?** Il fatto che utilizzi MapReduce sia che si interroghi una tabella preesistente sia che si esegua una query complessa. Tez aiuta con questo problema. Inoltre, l'incapacità di eliminare/aggiornare i dati è un vero problema e costringe a utilizzare altri servizi come HBase. **Raccomandazioni per chi sta considerando Hive:** Indice indice indice! **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** La possibilità di utilizzare Hive su HUE è perfetta. Stiamo costruendo una piattaforma per data scientist (che preferiscono l'interfaccia grafica alla shell) per eseguire analisi, quindi eliminare la necessità della riga di comando è eccellente. ### 50. Hive - Linguaggio di Query Scalabile per Hadoop **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** July 08, 2015 **Cosa Le piace di più di Hive?** eseguire query simili a SQL, partizionare tabelle, denormalizzare i dati, comprimere l'output di map/reduce sono i migliori vantaggi **Cosa non Le piace di Hive?** In alcuni casi non è possibile eseguire operazioni complicate utilizzando Hive, ad esempio quando l'output di un lavoro funge da input per un altro lavoro (file in formato SequenceFile) o quando si scrive una query su un file immagine, Hive non è utile. **Quali problemi sta risolvendo Hive e in che modo La sta aiutando?** Hive aiuta a risolvere i problemi di big data ## Hive Discussions - [What is Hive workflow?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-hive-workflow) - [What is the Hive platform?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-the-hive-platform) - [How do I use Hive software?](https://www.g2.com/it/discussions/how-do-i-use-hive-software) - [What does hive software do?](https://www.g2.com/it/discussions/what-does-hive-software-do) - [How does this compare to other SQL-like languages?](https://www.g2.com/it/discussions/how-does-this-compare-to-other-sql-like-languages) - 1 upvote - [View Hive pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/hive/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-16+23%3A49%3A55+-0500&secure%5Bsession_id%5D=e69623bc-99b9-42bf-b18b-2bbfed0d3243&secure%5Btoken%5D=f176de561f198fd64ce34e4d6875b47f7ed47cea40a7792640f3bd6df91ba9c1&format=llm_user) ## Hive Features **Gestione dei dati** - Integrazione dei dati - Compressione dei dati - Qualità dei dati - Analisi dei dati integrate - Apprendimento automatico in-database - Analisi del Data Lake **Integrazione** - Integrazione dello strumento BI **Distribuzione** - In sede - Nuvola **Prestazione** - Scalabilità **Sicurezza** - Governance dei dati - Sicurezza dei dati **Intelligenza Artificiale Generativa** - Generazione di Testo AI - Riassunto del testo AI ## Top Hive Alternatives - [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews) - 4.5/5.0 (706 reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews) - 4.5/5.0 (1,147 reviews) - [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/it/products/teradata-autonomous-knowledge-platform/reviews) - 4.3/5.0 (355 reviews)