Hadoop＋Hive検証環境を構築してみる：Hive――RDB使いのためのHadoopガイド（前編）（1/3 ページ）

Hiveとは

　Hiveは、オープンソースの大規模分散計算フレームワークHadoop上で動作するデータウエアハウス（Data Warehouse：DWH）向けのプロダクトです。

　Hadoopは、グーグルが社内で利用しているGFSとMapReduceのオープンソース版です。詳細は次の記事を参照してください。

MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた ― @IT via kwout

　HiveはHiveQLというSQL風の言語でHadoop上のデータを操作できます。Hadoop上のデータベースというとHBaseが有名ですが、HiveはHDFSに対してよりユーザーフレンドリなインターフェイスを提供するもので、HBaseとは根本的に存在意義が異なります。

●図1　HadoopとHiveの概念

注：HDFSはHadoopが採用している分散ファイルシステム。

　HiveはFacebookで開発され、2008年12月に正式にHadoopプロジェクトに寄贈（contribute）されました。

　最新バージョンが0.19.1と、まだバージョンも若く、機能もドキュメントも不足していますが、すでにFacebook社内では2000台のサーバ上で稼働しているようで、今後の進展にも期待が持てるプロダクトです。

　実際、2月20日にリリースされた0.19.1ではマイナーバージョンアップにもかかわらず、副問い合わせ（サブクエリ）をはじめ、文字列の連結concat( )や切り出しsubstr( )などの文字列関数、count( )やmin( )、max( )の集約関数など、多くの機能追加がありました。Hiveに関する基本的な情報源を下のコラムに示しますので、これらのドキュメントも参考にしてみてください。

　次ページからは、実際にHadoop環境を手元のマシン上に構築し、Hiveの基本的な操作を試していきます。