Title: Apache Hive Author: Kriko Published: 24 Mayıs 2023 Last modified: 7 Temmuz 2026 --- 1. [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) / 2. [Sözlük](https://kriko.io/tr/sozluk) / 3. A Harfi # Apache Hive Apache Hive, büyük verileri işleme ve analiz etme işlemlerinde kullanılan açık kaynaklı veri altyapısıdır. **Apache Hive**, büyük veri kümelerini sorgulamak, işlemek ve analiz etmek için kullanılan açık kaynaklı bir veri ambarı sistemidir. Apache Hadoop ekosisteminin bir parçası olarak geliştirilen Hive, dağıtık depolama ortamlarındaki verilerin SQL benzeri komutlarla analiz edilmesini kolaylaştırır. Özellikle toplu veri işleme, raporlama ve ETL süreçlerinde kullanılabilir. İlk olarak Facebook tarafından geliştirilen proje, daha sonra Apache Software Foundation bünyesine aktarılmıştır. Apache Hadoop, büyük veri kümelerinin düşük maliyetli standart sunuculardan oluşan kümeler üzerinde dağıtık biçimde saklanmasını ve işlenmesini sağlayan bir teknoloji ekosistemidir. Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi, yani HDFS, verileri birden fazla sunucuya dağıtarak saklar. MapReduce ise büyük veri işleme görevlerinin farklı sunucular arasında bölüştürülmesini sağlayan programlama modelidir. Hadoop ekosisteminde bunların yanında kaynak yönetimi ve ortak sistem hizmetleri sağlayan farklı bileşenler de bulunur. Apache Hive, sorguların yazılması için **HiveQL** veya HQL olarak adlandırılan SQL benzeri bir sorgu dili kullanır. HiveQL bir programlama dilinden çok, verileri tanımlamak, sorgulamak, filtrelemek, gruplandırmak ve dönüştürmek için kullanılan bildirimsel bir sorgu dilidir. SQL bilgisine sahip kullanıcılar, büyük veri kümeleri üzerinde çalışırken HiveQL’e daha kolay uyum sağlayabilir. Bununla birlikte HiveQL ile standart SQL arasında işlev ve söz dizimi açısından bazı farklılıklar bulunabilir. Hive, verilerin kendisini zorunlu olarak kendi sistemi içerisinde depolamaz. Veriler HDFS, bulut tabanlı nesne depolama hizmetleri veya uyumlu diğer dağıtık sistemlerde tutulabilir. Hive Metastore bileşeni ise tabloların yapısı, sütunları, veri türleri ve dosya konumları gibi meta verileri saklar. Bu yapı sayesinde kullanıcılar dağıtık dosyaları tablo ve sütunlardan oluşan düzenli bir veri modeli üzerinden sorgulayabilir. HiveQL ile hazırlanan sorgular, kullanılan altyapıya göre MapReduce, Apache Tez veya Apache Spark gibi işlem motorları tarafından yürütülebilir. Sistem, kullanıcının yazdığı sorguyu dağıtık ortamda çalıştırılabilecek görevlere dönüştürür. Bu özellik, kullanıcıların düşük seviyeli dağıtık işlem kodları yazmadan büyük veri kümelerini analiz etmesine yardımcı olur. Ancak performans, veri düzenine, bölümleme yapısına, dosya formatına ve kullanılan işlem motoruna bağlıdır. Apache Hive genellikle büyük hacimli verilerin toplu biçimde işlenmesi, raporlanması ve dönüştürülmesi için tercih edilir. Gerçek zamanlı işlem yönetimi, çok kısa yanıt süreleri veya yoğun kayıt güncellemesi gerektiren operasyonel uygulamalar için her zaman uygun değildir. Veri mühendisleri, veri analistleri, raporlama uzmanları ve veri bilimciler Hive üzerinden dağıtık verileri inceleyebilir. Ayrıca Hadoop ve bulut ekosistemindeki farklı depolama, işleme ve analiz araçlarıyla entegre biçimde kullanılabilir. ## Sözlükte keşfedin ### Müşteri Kaybı Analizi Customer Churn analizi, müşteri bağlılığını artırmaya ve müşteri kaybının sebeplerini tespit etmeye yönelik gerçekleştirilen bir analiz yöntemidir. ### Mantıksal Analiz Platformu Mantıksal analiz platformu, kurumsal ihtiyaçlara cevap verecek şekilde tasarlanmış olan sınırsız özelliklere sahip bir teknoloji çözümüdür. Bilgisayar ağı ve sistem içerisinde gerçekleşen olayları izlemek, raporlamak ve analiz etmek için kullanılan yazılım platformudur. ### SQL (Structured Query Language) SQL bir veri tabanı uygulaması olup programlama dil olarak kullanılmaktadır. Daha çok ilişkisel veri tabanları ile etkileşim kurmak için kullanılıyor olup veri tabanı yönetimleriyle etkileşimde bulunmaktadır. ### Sayfa Yüklenme Hızı Sayfa yüklenme hızı (PageSpeed), bir internet kullanıcısının, web sitenize yönlendiren bir URL’ye tıkladığında, sitenizin buna ne kadar hızlı tepki verdiğidir. ### Unicorn Girişim, yani “startup” dünyasının önemli terimlerinden biri olarak Unicorn, bir işletme ya da girişim 1 milyar doların üzerinde değerlendiği zaman söylenmeye başlanıyor. ### Meta Veri Meta Data, kendi dışındaki verileri yapılandırarak tutarlı biçimde açıklamaktadır. Diğer verilerdeki bilgileri zenginleştirerek yeni bilgiler keşfetmeyi, kullanmayı ve yönetmeyi de kolaylaştırmaktadır. ### Reklam Harcamasının Geri Dönüşü (ROAS) Reklam harcamasının geri dönüşü, “Return On Ad Spend” İngilizce teriminin Türkçe karşılığıdır ve bir reklam için yapılan yatırımın markanıza ne kadarlık bir geri dönüş sağladığının göstergesidir. ### Tekil Ziyaretçi Tekil ziyaretçiler (Unique Visitors), bir web sitesini ziyaret eden her bir IP adresinden yola çıkılarak hesaplanır. ### Güvenli Soket Katmanı (SSL) Güvenli giriş katmanı (Secure Socket Layer - SSL), özellikle alışveriş sitelerinde müşterilerin karşısına çokça çıkan, tarayıcı ile sunucu arasında şifrelenmiş bir bağlantıya imkan tanıyan güvenlik teknolojisidir. ## Dijitalin nabzını bizimle takip et Dijital dünyayı şekillendiren seçilmiş içgörüler, haberler ve fikirlerden haberdar olmak için abone olun. Bu kutucuğu işaretleyerek [gizlilik ve aydınlatma](https://kriko.io/tr/gizlilik-politikasi) metnimizi kabul ettiğinizi onaylamış olursunuz.