Características únicas de HQL: PARTICIONADO POR, ALMACENADO COMO, DISTRIBUIDO POR / AGRUPADO POR, VISTA LATERAL con EXPLOTAR y COLECCIONAR_CONJUNTO

En la mayoría de las empresas tecnológicas, los equipos de datos deben poseer capacidades sólidas para gestionar y procesar grandes volúmenes de datos. Por ello, es fundamental que estos equipos estén familiarizados con el ecosistema Hadoop. Hive Query Language (HQL), desarrollado por Apache, es una herramienta potente para que los profesionales de los datos manipulen, consulten, transformen y analicen datos dentro de este ecosistema.

HQL ofrece una interfaz similar a SQL, lo que hace que el procesamiento de datos en Hadoop sea accesible y fácil de usar para una amplia gama de usuarios. Si ya domina SQL, probablemente no le resulte complicado realizar la transición a HQL. Sin embargo, es importante tener en cuenta que HQL incluye bastantes 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 fundamental para cualquiera que trabaje con Hive y big data, ya que forman la columna vertebral de la creación de canales de procesamiento de datos y sistemas de análisis escalables y eficientes en el ecosistema de Hadoop. Para ilustrar estos conceptos, proporcionaré casos de uso con datos simulados…