Características únicas de HQL: PARTICIONADO POR, ALMACENADO COMO, DISTRIBUIR POR / CLUSTER POR, VISTA LATERAL con EXPLODE y COLLECT_SET
En la mayoría de las empresas de tecnología, los equipos de datos deben tener sólidas habilidades para gestionar y procesar big data. Por tanto, el conocimiento del ecosistema Hadoop es fundamental para estos equipos. Hive Query Language (HQL), desarrollado por Apache, es una poderosa herramienta para que los profesionales de datos manipulen, consulten, transformen y analicen datos dentro de este ecosistema.
HQL proporciona una interfaz similar a SQL, que hace que el procesamiento de datos en Hadoop sea accesible y fácil de usar para una amplia gama de usuarios. Si ya está familiarizado con SQL, probablemente no le resultará difícil pasar a HQL. Sin embargo, es importante tener en cuenta que HQL incluye una serie de funciones y características únicas que no están disponibles en SQL estándar. En este artículo, exploraré algunas de estas funciones y características clave de HQL que requieren conocimientos específicos más allá de SQL según mi experiencia previa. Comprender y utilizar estas capacidades es esencial para cualquiera que trabaje con Hive y Big Data, ya que forman la columna vertebral de la construcción de canales de procesamiento de datos y sistemas de análisis escalables y eficientes en todo el ecosistema de Hadoop. Para ilustrar estos conceptos, proporcionaré casos de uso con datos ficticios…
