Hive:
Apache Hive は、Hadoop の分散ファイルシステムに保存された大規模なデータセットを照会および分析するための、Hadoop 上に構築されたオープンソースのデータウェアハウス（DWH）インフラストラクチャです。ユーザーがクエリを記述するための SQL ライクなインターフェースを提供し、構造化データと半構造化データの要約、アドホッククエリ、分析をサポートします。
Databricks:
Databricks は、企業が大量のデータを簡単に処理、分析、可視化できる統合データ分析プラットフォームです。データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習の機能を単一のプラットフォームに統合し、チームがデータから洞察を得るための協力をより容易にします。
CData Sync で Hive と Databricks を統合
CData Sync を使えば、Apache Hive データをデータベース・データレイク・データウェアハウスに継続的にレプリケーションし、分析・レポート・AI・機械学習にすぐ活用できます。
- Databricks をはじめ、主要なデータベース・データウェアハウスにノーコードでデータを同期できます。
- Hive データを Databricks に自動レプリケート。手作業のエクスポートをなくし、BI・分析にすぐ活用できます。
- Databricks にクエリをオフロードすることで、Hive の API コール制限やパフォーマンス低下を回避できます。
- Hive と BI ツールを連携し、データにもとづく迅速な意思決定を支援します。
- Apache Hive データを Databricks に自動バックアップ。万一のデータ消失に備えた仕組みを構築できます。
Hive を Databricks と統合
Hive データ統合機能
シンプルなノーコード Hive データ統合
複雑なコーディングは不要。ドラッグ&ドロップの直感的な操作で、Hive データを任意の宛先に接続できます。
数分で構築できる手間のかからないデータパイプライン
増分更新と自動スキーマ検出で、一度設定すれば手間なし。Databricks のデータを常に最新の状態に保てます。
行ごとの課金はありません
行数による従量課金はありません。Hive と Databricks 間のレプリケーション量を気にせず、必要なデータをすべて連携できます。
その他の Hive データ統合ツール
Hive からサポートされている任意のデータストアにデータを統合・レプリケートするデータパイプラインを簡単に作成できます：
