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Hive Bewertungen: 4.2/5 – Solide Wahl
Hive ist ein All-in-One-Projektmanagement-Tool, das entwickelt wurde, um „Teams dabei zu helfen, sich schneller zu bewegen“, unabhängig davon, wie sie arbeiten. Funktionen werden basierend auf Benutzeranfragen erstellt und wöchentlich aktualisiert, was Hive zur weltweit ersten demokratischen Softwareplattform macht. Es ist vor allem für seine Fähigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, Zeitmanagement, Teamzusammenarbeit, Automatisierung und eine Reihe von Integrationen mit Software von Drittanbietern bekannt. Hive ist für Solo-Benutzer kostenlos und für Teams und Unternehmen mit Premium-Versionen verfügbar.
| Kompetenzen |
API
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|---|---|
| Kategorie |
Vertriebspartner
Mittlerer Markt
Unternehmen
|
| Einsatz | Cloud / SaaS / Webbasiert, mobiles Android, mobiles iPad, mobiles iPhone |
| Unterstützung | 24/7 (Live-Repräsentant), Chat, E-Mail/Helpdesk, FAQs/Forum, Wissensdatenbank, Telefonsupport |
| Training | Dokumentation |
| Sprachen | Englisch |
Der Teams-Tarif von Hive wird mit 12 US-Dollar pro Nutzer und Monat beworben. Laut dem hauseigenen Kostenrechner, der mit acht Nutzern durchgeführt wurde, steigt der Preis auf 42 US-Dollar, sobald alle sechs „flexiblen Add-ons“ ausgewählt werden – eine Steigerung um das 3.5-Fache. Jedes Add-on kostet 5 US-Dollar pro Nutzer und Monat , was sich durch die steigenden Gesamtkosten von 96 auf 136 und schließlich auf 176 US-Dollar beim Auswählen der Add-ons veranschaulichen lässt. Der Enterprise-Tarif hingegen beinhaltet alle sechs Add -ons , sodass der angegebene Tarif schon deutlich vor Erreichen der höchsten Preisstufe die günstigere Option darstellt.
- Was es ist: Ein All-in-One Projektmanagement Plattform mit mehreren Projektansichten, Messaging und KI-Unterstützung.
- Am besten geeignet,: Teams, die ein oder zwei Zusatzmodule benötigen, oder gar keine.
- AnzeigenPreiseKostenlos, Starter 5 $, Teams 12 $ pro Nutzer und Monat, jährliche Abrechnung. Geprüft im Juli 2026.
- Der ehrliche FangStundenzettel, Ressourcenplanung, Dashboards und SSO sind allesamt Zusatzleistungen.
Was ist Hive?
Hive ist eine Projektmanagement- und Kollaborationsplattform mit verschiedenen Projektansichten, integriertem Messaging und einer KI-Ebene, deren Nutzung über Credits abgerechnet wird. Sie bezeichnet sich selbst als „die weltweit erste demokratische Softwareplattform“ und entwickelt Funktionen basierend auf Nutzerwünschen. Die Tarife umfassen Free, Starter, Teams und Enterprise . Optionale Module wie Korrektur- und Genehmigungsfunktionen, Zeiterfassung, Teamressourcenplanung, erweiterte Dashboards, Single Sign-On (SSO) und die Anbindung externer Benutzer sind separat als „flexible Add-ons“ erhältlich.
Bei den Zusatzoptionen liegt der eigentliche Kostenfaktor.
So funktioniert Hive
- Vier Pläne, drei öffentlich bepreist.
- Pro Nutzer, pro Monat.
- Sechs Zusatzoptionen zu je 5 Dollarpro Benutzer.
- Enterprise beinhaltet alle Zusatzmodule.
- KI-Guthaben werden nach Verbrauch abgerechnet monatlich.
- Die jährliche Abrechnung spart ein Drittel.
Hive-Preise
Die Angaben stammen von der Preisseite von Hive und dem dazugehörigen Tarifrechner (Stand: Juli 2026) und sind in US-Dollar.
| Hallenplan | Jahr | Monatlich | KI-Credits/Monat | Lagerung | Projekte |
|---|---|---|---|---|---|
| Frei | $0 | $0 | 1,000 | 200 MB | - |
| Starter | $5 | - | 3,000 | Unlimited | max. 10 |
| Teams | $12 | $18 | 5,000 | Unlimited | Unlimited |
| Unternehmen | Zitiert | - | - | - | Inklusive Zusatzfunktionen |
| Zusatzfunktionen — 5 US-Dollar pro Benutzer und Monat |
|---|
| Korrektur und Freigabe |
| Timesheets |
| Teamressourcen |
| Erweiterte Dashboards |
| SSO, Unternehmenssicherheit und -kontrolle |
| Externe Benutzer (Jede Lizenz umfasst 5 externe Benutzer) |
| Mit dem Rechner von Hive verifiziert, 8 Nutzer, jährlich | Gesamt/Monat | Pro Benutzer |
|---|---|---|
| Teams, keine Zusatzleistungen | $96.00 | $12.00 |
| Teams + 1 Zusatzoption | $136.00 | $17.00 |
| Teams + 2 Add-ons | $176.00 | $22.00 |
| Teams + alle 6 Add-ons | $336.00 | $42.00 |
Was Ihre Kosten tatsächlich bestimmt:
- Die Zusatzmodule kosten jeweils 5 US-Dollar pro Benutzer und Monat, und es gibt sechs davon. Der Rechner von Hive macht dies überprüfbar: Bei acht Benutzern beträgt die Gesamtzahl der Durchläufe 96 Dollar, dann 136 Dollar, dann 176 Dollar wenn Add-ons ausgewählt werden – ein sauberer $40 pro Zusatzoption für acht Sitze oder 5 US-Dollar pro BenutzerWählen Sie alle sechs aus und Teams erreicht $ 42 pro Benutzer und Monatden $336 für dieses achtköpfige Team. Die Schlagzeile 12 Dollar ist daher ein Mindestbetrag., kein Preis, für jeden, der die Module benötigt.
- Einige der Erweiterungen würden die meisten Teams als Kernbestandteile betrachten. Stundenzettel, Teamressourcen und erweiterte Dashboards Sie sind Standardbestandteile konkurrierender Projektmanagement-Tools und keine optionalen Zusatzfunktionen. Ein Team, das alle drei Funktionen benötigt, zahlt $ 27 pro Benutzer und Monat — mehr als das Doppelte des beworbenen Preises und über dem, was monday.com or Klicken Sie auf Gebühr für vergleichbare Stufen.
- SSO ist ein Add-on, das an sich schon erwähnenswert ist. At $ 5 pro Benutzer und MonatSingle Sign-On wird wie jedes andere Modul abgerechnet. Das ist das übliche „SSO-Gebührenmodell“, wobei Hive es zumindest in Teams anbietet und nicht, wie einige andere Produkte dieser Serie, einem kostenpflichtigen Unternehmensvertrag vorbehält.
- Enterprise beinhaltet alle Zusatzmodule, wodurch eine klare Überschneidung entsteht. Auf der Enterprise-Karte steht: „Flexible Zusatzoptionen inklusive“ gegen Teams „Flexible Zusatzoptionen (gegen Aufpreis)“Da drei Add-ons Teams bereits auf die nächste Stufe bringen 27 US-Dollar pro Benutzer und sechs bringen es zu $42Ein Enterprise-Angebot ist höchstwahrscheinlich günstiger für Teams, die mehr als zwei oder drei Module benötigen. Wenn Sie Hive mit Add-ons kalkulieren, sollten Sie vor der Anmeldung für Teams ein Enterprise-Angebot einholen.
- Bei jährlicher Abrechnung spart man ein Drittel, und auf der Seite wird kein Prozentsatz angegeben. Teams ist 12 US-Dollar pro Nutzer und Monat, jährlich abgerechnet, im Vergleich zu 18 US-Dollar monatlich - Ein 33.3% Die Ersparnis gehört zu den größten in dieser Testreihe. Es gibt kein „X % sparen“-Symbol; man muss den Taschenrechner umschalten, um es zu sehen. Das lohnt sich.
- Das Starter-Angebot ist auf 10 Projekte begrenzt, und genau diese Grenze macht sich in der Praxis bemerkbar. At $ 5 pro Benutzer und Monat Das Starterpaket bietet unbegrenzten Speicherplatz und 3,000 KI-Credits, aber bis zu 10 ProjekteFür ein Projektmanagement-Tool ist dies die entscheidende Einschränkung, und es ist der Grund, warum die meisten Teams unabhängig von den anderen Funktionen eher bei Teams als bei Starter landen werden.
- Die im kostenlosen Tarif enthaltenen 200 MB Speicherplatz stellen eine feste Obergrenze dar. Die kostenlose Version beinhaltet 1,000 KI-Credits pro Monat und grundlegende Projektmanagementfunktionen, aber 200 MB Der Speicherplatz ist so gering, dass er bei der gemeinsamen Nutzung von Dokumenten oder Bildern durch Teams schnell erschöpft sein wird. Ab dem Starter-Tarif ist der Speicherplatz unbegrenzt, daher eignet sich die kostenlose Version eher als Testversion denn als vollwertiger Arbeitsplan.
- KI-Guthaben werden gemessen und sind nicht definiert. 1,000, 3,000 und 5,000 Credits pro Monat Dies gilt für Free, Starter und Teams. Hive veröffentlicht nicht, wofür ein Guthaben verbraucht wird oder was passiert, wenn das Guthaben aufgebraucht ist. Wenn KI-Funktionen also zentral für Ihren Workflow sind, sollten Sie beides vor der endgültigen Entscheidung klären.
Wer sollte Hive nutzen?
- Teams, die nicht mehr als ein oder zwei Zusatzleistungen benötigen. Der eindeutigste Fall – 12 bis 22 Dollar pro Nutzer sind wettbewerbsfähig.
- Kleine Teams mit weniger als 10 Projekten. Starter-Abo ab 5 $ pro Nutzer mit unbegrenztem Speicherplatz.
- Organisationen, die ein einziges Tool für Projekte und Kommunikation benötigen. Integrierter Chat statt einer separaten App.
- Jeder, der sich jährlich verpflichtet. Eine Ersparnis von 33 % gegenüber der monatlichen Abrechnung.
Es eignet sich schlecht für Teams, die Stundenzettel, Ressourcenplanung und Dashboards benötigen, wo Teams 27 US-Dollar kostet und Enterprise wahrscheinlich günstiger ist; für Benutzer des kostenlosen Tarifs, die Dateien teilen, da 200 MB zur Verfügung stehen; und für alle, die SSO benötigen, ohne pro Benutzer dafür zu bezahlen.
Ehrliche Vor- und Nachteile
Stärken
- Ein transparenter Rechner Dadurch können Sie die Kosten für Zusatzleistungen vor dem Kauf überprüfen.
- 33% sparen bei jährlicher Abrechnung.
- Unbegrenzter Speicherplatz ab dem 5-Dollar-Starterpaket.
- SSO ist in Teams verfügbar.nicht an einen Angebotsvertrag gebunden.
- Integrierte Nachrichtenfunktion neben Projektansichten.
- Kostenlose Stufe mit 1,000 KI-Credits pro Monat.
Einschränkungen
- Sechs Zusatzoptionen zu je 5 US-Dollar pro Nutzer Nehmen Sie 12 Dollar bis 42 Dollar.
- Stundenzettel, Ressourcenplanung und Dashboards sind alles Extras.
- SSO wird pro Benutzer abgerechnet.
- Das Starter-Angebot ist auf 10 Projekte begrenzt.
- Der freie Speicherplatz beträgt 200 MB.
- KI-Credits sind undefiniert ohne ausgewiesenen Überschuss.
Alternativen zu Hive und wie es sich im Vergleich schlägt
- monday.com Dashboards und Zeiterfassung sind in den verschiedenen Tarifen enthalten, anstatt separat berechnet zu werden.
- Klicken Sie auf beinhaltet in seinen Basispaketen zu vergleichbaren Preisen weit mehr.
- Wrike Zielt auf größere Teams mit integriertem Ressourcenmanagement ab.
- Notion ist die flexible Dokumentenalternative, die weniger Projektstruktur erfordert.
- SmartSuite konkurriert direkt im Bereich konfigurierbares Arbeitsmanagement.
Für einen umfassenderen Überblick stöbern Sie in unserem Projektmanagement-Verzeichnis.
The Verdict
Hive verdient Anerkennung für etwas Seltenes: Das Unternehmen veröffentlicht einen Preisrechner, mit dem man die Preise der Add-ons vor dem Kauf überprüfen kann. Bei acht Nutzern steigen die Gesamtkosten je nach Modulauswahl von 96 $ über 136 $ auf 176 $ – transparente 5 $ pro Nutzer und Monat . Nur wenige Anbieter in dieser Kategorie legen diese Berechnung offen, und einige würden dadurch deutlich schlechter dastehen. Auch das zugrundeliegende Produkt überzeugt: Mehrere Projektansichten, integrierte Messaging-Funktionen und eine KI-Ebene sind bereits im kostenlosen Tarif enthalten.
Wichtig ist zu verstehen, dass 12 $ ein Mindestpreis und kein Festpreis sind . Sechs Zusatzfunktionen – Korrekturlesen und Genehmigungen, Zeiterfassung, Teamressourcen, erweiterte Dashboards, SSO und externe Benutzer – werden separat angeboten. Wer alle sechs Funktionen bucht, zahlt 42 $ pro Benutzer und Monat für Teams – das Dreieinhalbfache des beworbenen Preises. Hinzu kommt, dass Zeiterfassung, Ressourcenplanung und Dashboards bei Konkurrenzprodukten üblicherweise inklusive sind . Ein Team, das diese drei Funktionen benötigt, zahlt 27 $ pro Benutzer , was mehr ist als die Pakete von monday.com oder ClickUp, die diese Funktionen enthalten.
Daraus ergibt sich folgende praktische Empfehlung: Der Enterprise-Plan von Hive beinhaltet „Flexible Add-ons“ . Da drei Add-ons bereits 27 US-Dollar pro Nutzer kosten, ist ein Enterprise-Angebot für Teams mit mehr als zwei Modulen wahrscheinlich günstiger als Teams plus Add-ons . Wenn Sie Hive mit Blick auf Add-ons evaluieren, fordern Sie am besten zuerst ein Angebot für den Enterprise-Plan an, anstatt sich für Teams anzumelden und die höheren Kosten erst später zu bemerken. Beachten Sie außerdem, dass SSO mit 5 US-Dollar pro Nutzer abgerechnet wird . Dies ist zumindest bei Teams verfügbar und nicht an einen Vertrag gebunden – besser als bei einigen der hier vorgestellten Produkte, obwohl auch hier pro Nutzer für eine Sicherheitsmaßnahme abgerechnet wird.
Zwei weitere Punkte: Die jährliche Abrechnung spart 33.3 % – 12 $ statt 18 $ pro Nutzer und Monat. Das ist eine der größten Ersparnisse in dieser Reihe, und Hive weist nicht explizit darauf hin; man muss den Rechner also aktivieren, um es zu bemerken. Bei der Tarifwahl ist die Begrenzung auf zehn Projekte im Starter-Tarif entscheidend: Für 5 $ pro Nutzer bietet er unbegrenzten Speicherplatz und 3,000 KI-Credits, aber zehn Projekte sind für ein Projektmanagement-Tool wenig. Deshalb werden die meisten Teams letztendlich Teams nutzen. Planen Sie ein Budget von 12 $ plus 5 $ für jedes tatsächlich benötigte Modul ein und vergleichen Sie diesen Gesamtbetrag – nicht den Hauptpreis – mit den Alternativen.
FAQ
Wie viel kostet Hive?
Stand Juli 2026 (US-Dollar): Kostenlos 0 $ , Starter 5 $ pro Nutzer und Monat und Teams 12 $ pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung (18 $ monatlich). Enterprise wird separat angeboten . Sechs optionale Add-ons kosten jeweils 5 $ pro Nutzer und Monat . Teams kostet daher je nach Auswahl zwischen 12 $ und 42 $ pro Nutzer . Enterprise beinhaltet alle sechs Add-ons.
Was kosten die Add-ons von Hive?
5 US-Dollar pro Nutzer und Monat für jedes der sechs Module: Korrekturlesen und Genehmigungen, Zeiterfassung, Teamressourcen, erweiterte Dashboards, SSO und externe Nutzer. Mit dem Hive-eigenen Rechner wurde dies bei acht Nutzern überprüft. Die monatlichen Kosten steigen dabei von 96 US-Dollar über 136 US-Dollar auf 176 US-Dollar, je nachdem, welche Add-ons ausgewählt werden. Alle sechs Module zusammen ergeben 42 US-Dollar pro Nutzer und Monat bzw. 336 US-Dollar für acht Nutzer.
Ist der Enterprise-Plan von Hive günstiger als Teams mit Zusatzleistungen?
Sehr wahrscheinlich. Enterprise wirbt mit „Flexiblen Add-ons inklusive“, während Teams für jedes Add-on 5 US-Dollar pro Nutzer berechnet. Drei Add-ons erhöhen die Kosten von Teams bereits auf 27 US-Dollar pro Nutzer und Monat, alle sechs auf 42 US-Dollar . Teams, die mehr als zwei Module benötigen, sollten daher vor der Entscheidung für Teams ein Angebot für Enterprise anfordern. Die Preise für Enterprise werden nicht veröffentlicht.
Welche Einschränkungen gelten für die kostenlosen und Starter-Tarife von Hive?
Die kostenlose Version beinhaltet 1,000 KI-Credits pro Monat und 200 MB Speicherplatz – so wenig, dass dieser bei jeder Dateifreigabe schnell erschöpft ist. Die Starter-Version für 5 US-Dollar pro Nutzer bietet 3,000 KI-Credits und unbegrenzten Speicherplatz , beschränkt die Anzahl der Projekte jedoch auf 10. Dies ist bei Projektmanagement-Tools üblicherweise die entscheidende Einschränkung und der Hauptgrund für den Wechsel von Teams.
Wie viel spart man bei Hive durch die jährliche Abrechnung?
33.3 % Rabatt auf den Teams-Tarif – 12 $ pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung statt 18 $ monatlich. Hive zeigt diesen Rabatt nirgends auf der Preisseite an; der Unterschied wird erst sichtbar, wenn man im Preisrechner zwischen jährlicher und monatlicher Abrechnung umschaltet. Es handelt sich um einen der höchsten Jahresrabatte unter den in dieser Reihe vorgestellten Produkten.
Vergleichen Hive mit anderen beliebten Tools in derselben Kategorie.
Fantastische und ansprechende Benutzeroberfläche. Unkompliziert in der Verfolgung, Zuweisung und Überwachung von Projekten. Hive hilft mir, den Überblick über alle unsere Projekte und die mit diesen Projekten verbundenen Personen zu behalten.
Ich habe noch nichts, was mir nicht gefällt; ich bin mit der Nutzung von Hive zufrieden.
Projekte verwalten und Zeiterfassungsberichte erstellen
Hive ist das beste Open-Source-Data-Warehouse. Es ist benutzerfreundlich und verfügt über die Abfragesprache HiveQL. Die Syntax entspricht SQL, wodurch sich Hive-Abfragen einfach erstellen und Berichte sowie Business Insights leicht generieren lassen. Hive bietet optimale Ergebnisse für die Datenanalyse und lässt sich problemlos in Spark, Hadoop und Cloud-Umgebungen integrieren.
Die höhere Latenz ist der Nachteil. Es sollten Entwicklungen vorangetrieben werden, um die Latenz komplexer Abfragen zu verbessern.
Sie helfen uns, Geschäftseinblicke zu gewinnen und Berichte zu erstellen. Sie unterstützen uns bei der Datenanalyse und der Ableitung von Schlussfolgerungen zur Verbesserung des Geschäfts.
Das Beste an Hive ist, dass wir den Code für die Datenverarbeitung und -verwaltung in SQL schreiben können. Wir können die Daten partitionieren und auf die Cluster-Maschinen verteilen. Außerdem können wir während der Ausführung in Hive verschiedene Ausführungs-Engines wie Spark, Tez oder MapRedice auswählen. Wenn Sie große Mengen an Batch-Daten verarbeiten und analysieren, ist Hive die beste Wahl.
Es unterstützt nur strukturierte Daten und Aktualisierungen sind nicht möglich. Es unterstützt ausschließlich OLAP.
Wir verwalten unser Data Warehouse für Analysezwecke mit Hive. Zur Optimierung der Verarbeitung partitionieren und clustern wir die Tabellen, um eine bessere Parallelverarbeitung und weniger Daten-Shuffling zu erreichen. Zusätzlich nutzen wir Spark, um die Hive-Tabellen für eine höhere Rechenleistung und Geschwindigkeit auszulesen.
Gute Abfragemöglichkeiten für Hive-Datenbanken und einfache Schemaerstellung.
Es erlaubt keine Datentypkonvertierung, da dies zu Datenverlust führen würde.
Abfragen auf Hive-Datenbanken. Auch HS2 und Hive Metastore liefern schnelle Ergebnisse.
Schema für HDFS-Dateien in beliebigen Formaten. Einfacher Daten-Download. Ein umfassendes Tool, ähnlich einem Datenbanktool wie Toad.
Die Performance ist mitunter sehr schwierig, da Abfragen manchmal nur schwer ausgeführt werden können. Die Benutzeroberfläche könnte durch benutzerfreundlichere Optionen verbessert werden.
Datenverarbeitung für die Meldepflichten ...Herkunft beibehalten
Ich war lange Zeit ein großer Fan von Impala, bis ich an unüberwindbare Grenzen stieß. Da ich viel mit Arrays arbeite, hat mich allein die Tatsache, dass ich `array_contains` in Impala nicht nutzen konnte, zum Wechsel zu Hive bewogen. Außerdem entwickeln wir zügig eigene Macross-Funktionen für Hive, die komplexe Abfragen ermöglichen, ohne dass die Lateral View explodiert.
Die Sitzungserstellung dauert eine Weile und die Geschwindigkeit ist im Vergleich zu Impala recht langsam.
Komplexe Datenanalyse mit Tabellen, die mehrere Milliarden Zeilen pro Partition enthalten
Es bietet hohe Flexibilität bei der Konfiguration. Daten lassen sich auf vielfältige Weise laden – direkt aus dem Linux-Dateisystem oder HDFS. Externe und verwaltete Tabellen können erstellt werden. Ein praktisches Feature ist die Möglichkeit, Bash-Befehle direkt aus Hive auszuführen.
Es kann nicht für Streaming-Daten verwendet werden. Die Fehlerprotokollierung kann verbessert werden, um die Fehlerverfolgung und -behebung effizienter zu gestalten.
Es dient der Transformation und Verarbeitung von Big-Data-Datensätzen in Batches. Es kann Terabytes an Daten verarbeiten. Die Push-Prädikat-Funktion hat die Abfrageleistung erheblich verbessert, sodass sich Entwickler keine Gedanken mehr darüber machen müssen.
Hive eignet sich hervorragend für die Protokollverwaltung in Big-Data-Projekten. Wir nutzen es in unserem Projekt und es ist ideal für Joins und Gruppierungen, die mit MapReduce sehr schwierig und komplex sind. Es bietet zahlreiche UDF-Pakete und lässt sich sehr einfach um neue UDFs erweitern. Wir haben außerdem Bucketing und Clustering zur Optimierung der Abfragen eingesetzt. Das Konzept externer Tabellen und die Möglichkeit, Daten selbst nach dem Löschen einer Tabelle aus Hive zu bearbeiten, sind wirklich beeindruckend. Es gibt viele Konnektoren für verschiedene Softwarelösungen.
Was mich stört, ist die Latenz und die Art und Weise, wie Daten gespeichert werden. Beim Einfügen von Daten muss ich lange warten, selbst bei wenigen Datensätzen. Der Ausführungsplan des Compilers ist noch sehr unausgereift, da er keine ordentliche Abfrageoptimierung durchführt. Obwohl die Community schnell an einer Lösung arbeitet, denke ich, dass es noch einige Zeit dauern wird, bis Hive wirklich leistungsfähig ist.
Wir verwenden Hive hauptsächlich zum Speichern unserer Protokolle. Es hilft uns, den Überblick darüber zu behalten, welche Datensätze eingefügt wurden, welche fehlgeschlagen sind und welche Beziehungen zwischen ihnen bestehen. Zur Datenanalyse nutzen wir Tableau.
Die Weiterentwicklung von Funktionen, Geschwindigkeit usw. gibt mir das strategische Vertrauen, das ich im Bereich SQL in Hadoop benötige.
An diesem Punkt basiert alles auf Pint & Theories, es ist großartig in Hive 1.2
Wertschöpfung aus großen Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten.
1) Fähigkeit zur Verarbeitung von Daten im Petabyte-Bereich 2) Fähigkeit zur Arbeit mit einer SQL-ähnlichen Abfragesprache 3) Schema-on-Read-Fähigkeit
1) Die Optimierungstechnologie ist noch in der Entwicklung.
1) Umgang mit riesigen Datensätzen 2) Umgang mit semistrukturierten und strukturierten Datensätzen mit demselben Tool
Die SQL-ähnliche Syntax macht die Verwendung einfach.
Die Abhängigkeit von MapReduce macht es manchmal selbst für einfache Aufgaben sehr langsam.
Führe spezifische Abfragen auf Hadoop-Dateien aus
Die Möglichkeit, HDFS-Daten in einem relationalen Format anzuzeigen und sie einfach über HiveQL abzufragen.
Die Tatsache, dass MapReduce verwendet wird, egal ob man eine bestehende Tabelle abfragt oder eine komplexe Abfrage durchführt, ist ein Problem. Tez hilft dabei. Auch die fehlende Möglichkeit, Daten zu löschen oder zu aktualisieren, stellt ein echtes Problem dar und zwingt zur Verwendung anderer Dienste wie z. B. HBase.
Die Möglichkeit, Hive auf HUE zu nutzen, ist perfekt. Wir entwickeln eine Plattform für Data Scientists (die eine grafische Benutzeroberfläche bevorzugen), um Analysen durchzuführen, daher ist der Wegfall der Kommandozeile hervorragend.
Die Bedienung ist sehr einfach, da man sich fühlt, als würde man einfaches SQL für Datenabfragen verwenden. Als ich anfing, hatte ich keinerlei Erfahrung mit Hive, und schon nach einer Woche konnte ich große Datenmengen abfragen und Analysen durchführen. Nach einem Monat war ich in der Lage, Daten zu verwalten und eigene Datenbanken mit den benötigten Daten zu erstellen.
Es gibt nicht so viele implementierte Funktionen in Hive. Zwar existieren sehr nützliche Fensterfunktionen, aber das reicht nicht aus. … Es ist nicht so einfach, Daten innerhalb einer Tabelle zu ändern. …
Analysieren Sie täglich, stündlich oder sogar minütlich die Benutzererfahrung, das Benutzerverhalten in der Anwendung oder im Webclient usw. . . .
Hive ist ein Apache-Projekt und eine Data-Warehouse-Software, die das Abfragen und Verwalten großer, in verteilten Speichern befindlicher Datensätze vereinfacht. Sie ermöglicht die einfache Extraktion, Transformation und das Laden von Daten (ETL). Zu den nützlichen Funktionen gehören: (1) HiveQL, eine einfache, SQL-ähnliche Abfragesprache, mit der SQL-erfahrene Benutzer Daten abfragen können. Sie unterscheidet sich jedoch vom SQL-Standard. So lässt sich HiveQL beispielsweise um benutzerdefinierte Skalarfunktionen (UDFs), Aggregationen (UDAFs) und Tabellenfunktionen (UDTFs) erweitern. (2) Sie können Ihr eigenes Lese- oder Schreibdatenformat, Hive SerDe genannt, definieren. (3) Hive kann auf Hadoop und HDFS ausgeführt werden und bietet eine sehr gute Skalierbarkeit. Ich persönlich nutze Hive hauptsächlich für Ad-hoc-Abfragen und Berichte. Für BI-Berichte ist Hive optimal, da Sie alle SQL-Abfragen, die Sie für traditionelle Data Warehouses erstellt haben, wiederverwenden können. Mit Hive Server2 erhalten Sie außerdem echte JDBC-Unterstützung, sodass Sie Ihre BI-Tools problemlos integrieren können. Dank der Hortonworks Stinger Initiative werden Hive um viele weitere SQL-Funktionen wie Cubes, Rollups, Windowing, Lag, Lead usw. erweitert. Hive erzeugt zudem sehr kompakten Code, was die Lesbarkeit und das Debuggen deutlich erleichtert.
Die Codebasis ist zu groß. Wartung und Support sind schwierig. Außerdem gibt es zu viele Konfigurationsmöglichkeiten. Ein Blick in die Datei HiveConf.java zeigt, wie viele Konfigurationen dort zu finden sind. Man verliert leicht den Überblick, wenn man sie konfiguriert. Und eine falsche Konfiguration kann die Abfrageleistung erheblich beeinträchtigen.
Wir entwickeln Hive. Hive ist Teil unseres Produkts.
Apache Hive ist ein auf Hadoop basierendes Tool zur Analyse großer, unstrukturierter Datensätze. Die meisten BI- und SQL-Entwicklungstools können sich genauso einfach mit Hive verbinden wie mit jeder anderen Datenbank.
Eine laufende Abfrage konnte nicht abgebrochen werden. Die Abfrageoptimierung ist im Vergleich zu relationalen Datenbanken schwierig.
Wir mussten für unseren Vorhersagealgorithmus einen großen Datensatz durchsuchen. Anfangs nutzten wir ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), aber die Performance war sehr langsam und die Benutzer waren unzufrieden. Wir ersetzten das RDBMS durch Hive und konnten die Performance dadurch drastisch verbessern.
HiveQL ähnelt eher SQL und ist wirklich leicht zu erlernen.
Funktioniert nicht gut, wenn Sie Abfragen mit geringer Latenz benötigen.
Leistung für 1 TB Daten
Wer SQL-Kenntnisse hat, findet sich in Hive schnell zurecht. Es bietet viele ähnliche Funktionen, basiert aber nicht exakt auf SQL. Tabellen lassen sich einfach erstellen und Abfragen schreiben, mit denen man tiefer in die Datenanalyse eintauchen kann.
Wie bei allen Hadoop-Tools gibt es zahlreiche Einstellmöglichkeiten. Die Optimierung und Feinabstimmung Ihrer Hive-Installation erfordert einige Zeit.
Strukturierung unstrukturierter Daten. Nachdem wir uns für Hive entschieden hatten, um die oben genannte Aufgabe zu erfüllen, konnten wir unsere Daten unseren Data Scientists schnell zur Verfügung stellen. Dies führte zu einer höheren Akzeptanz des Big-Data-Konzepts.
Es ist faszinierend, wie gut es die Arbeit nahtlos miteinander verbindet – durch seine Gruppennachrichtenfunktion, die die Zusammenarbeit fördert, seine flexiblen Projektlayouts sowie Kundeneinblicke und -bewertungen, die bei der Strategieentwicklung helfen.
Zu beachten ist, dass es viel Ressourcen verbraucht und so viel Arbeitsspeicher benötigt, dass einige integrierte Anwendungen dadurch verlangsamt werden. Dieses Problem muss gelöst werden.
Mithilfe von Datenanalysen der Arbeitsabläufe wurde aufgezeigt, wie die Arbeit tatsächlich abläuft, was zur Optimierung der Abläufe nötig ist, wie man Aufgaben plant und verteilt und vieles mehr. Dies hat maßgeblich dazu beigetragen, dass alle Beteiligten ihre Aufgaben termingerecht und zielorientiert erledigen.
Hive bietet Tools für die Projektplanung, darunter die Möglichkeit, Projekte und Zeitpläne zu verfolgen, Aufgaben zu erstellen und zuzuweisen sowie Ressourcen zu verwalten.
Ich habe keine Abneigung gegen Hive, da ich es selbst verwende.
Es ermöglicht Benutzern die Analyse großer Mengen an Struktur- und Semistrukturdaten.
Hive ist ein äußerst wertvolles Werkzeug, da es Schnittstellen für die Datenanalyse und Abfrage von Big Data für Organisationen mit riesigen Datenmengen bietet. Es basiert auf Hadoop und vereinfacht das Erstellen und Speichern von SQL-Abfragen erheblich.
Der größte Nachteil von Hive ist, dass es keine Echtzeitabfragen ermöglicht, insbesondere nicht für Aktualisierungen auf Zeilenebene, da die Latenz in Hive recht hoch ist.
Hive löst das Problem der Big-Data-Verarbeitung und -Analyse für mich und mein Unternehmen. Dank der Funktionen von Hive können wir riesige Datenmengen verarbeiten und analysieren. Die Möglichkeit der Parallelverarbeitung sorgt zudem für eine sehr hohe Geschwindigkeit.
Dateiformate für Optimierungen, extern
Kann unstrukturierte Daten nicht analysieren, ist bei komplexen Operationen mit sehr großen Datenmengen nicht viel schneller.
Ad-hoc-Analysen und Batch-Analysen von Big Data
Die Datenverteilung und -verarbeitung in Hive sind sehr gut. DDL- und DML-Funktionen in Hive sind besser als in herkömmlichen SQL-Datenbanken. Hive ist für seine hohe Fehlertoleranz bekannt.
Die Datenausgabe in Hive ist sehr langsam. Die Datenverarbeitung ist sehr langsam, und die Ausgabe verzögert sich aufgrund dieser langsamen Verarbeitung. Außerdem ist die Syntax etwas komplexer als die herkömmliche SQL-Sprache.
Fehlertoleranz ist eine sehr nützliche Funktion, die bei der Datenspeicherung hilfreich ist. Falls eine Datenbank verloren geht, existiert ein Backup, sodass die Datenbank problemlos und vollständig wiederhergestellt werden kann.
Die Benutzerfreundlichkeit und die Benutzeroberfläche sind optimal.
Ausführung von Abfragen im langsamen Modus von MapReduce
Speichern der großen Datenmengen und Abrufen über Abfragen
Im Gegensatz dazu müssen Sie, wenn Sie sich wie ein normales SQL befinden, mehrere Stunden für die Verarbeitung aufwenden. Da es sich jedoch um eine andere Möglichkeit handelt, SQL zu verwenden, verwenden Sie die Software grundsätzlich für Ad-hoc-Anfragen und -Beziehungen, die eine Beratung und Verwaltung im Großen und Ganzen ermöglicht Zusammenhänge von Dados, die sich in der Waffenverteilung befinden
Es ist schwierig und schwierig, komplexe Beratungsgespräche zu führen, denn es gibt einige Bugs, wie alle, die sich für eine einzige Redaktion entschieden haben, oder die die Ergebnisse der Beratung verzögern könnten. -> Alle SQL-Operationen funktionieren nicht in der Regel, da die Zuordnung nicht korrekt ist, da die Dateien nicht aktualisiert werden können, aber sie müssen erneut erstellt werden
Wir haben uns für Hive entschieden. Für diejenigen, die SQL-Konsultationen durchführen mussten, ist die Anzahl der Benutzer, die Hive auf diesem Hadoop-Server für die HDFS-Bereitstellung verwendet haben, groß. Aktiviere Dumping-Site-Daten für das Streaming von Big Data, wie z
- Benutzerfreundliche Oberfläche - Unterstützung mehrerer Clients (CLIs) - Einfache Fehlersuche dank aussagekräftiger Protokolle - Kontinuierliche Produktverbesserung zur Erfüllung aller Anforderungen von Datenbankentwicklern - Zugriff aus verschiedenen Anwendungen möglich - Zugriff über Knox für zusätzliche Sicherheit - Keine Indizierung - Unterstützung mehrerer Dateiformate - Tez-Architektur
- Authentifizierungslücken - Probleme beim Routing über Zookeeper - noch nicht so ausgereift wie herkömmliche Datenbanktools
Das BI-Team unterstützt alle Unternehmensanwender bei der Datenerfassung und dem Datenzugriff aus Hadoop. Die meisten Anwender sind mit Standard-SQL-Tools vertraut. Um Hadoop als unternehmensweite Lösung zu etablieren, schulen wir alle Anwender in der Nutzung von Hive.
Einfacher Einstieg. Nutzt SQL-Kenntnisse. Verfügt über eine angemessene Dokumentation. Schnelle Abfrageerstellung.
Die Dokumentation ist in einigen Bereichen, wie z. B. Datums- und Zeitformaten, lückenhaft. Abfragen laufen langsam und schlagen oft fehl.
Vorverarbeitung für die Machine-Learning-Pipeline. Ausführen von Ad-hoc-Abfragen auf Kundendatenbanken zur Generierung von zusammenfassenden Übersichten.
Es ist sehr benutzerfreundlich. Einfach zu installieren und zu bedienen. Mir gefällt die Benutzeroberfläche sehr gut.
Mir fällt nichts ein. Ich habe sehr gute Erfahrungen mit HIVE gemacht und war mit allen Funktionen zufrieden, da es alle meine Anforderungen erfüllte.
Ich arbeitete an einem Schulprojekt im Rahmen eines Big-Data-Kurses, und die Ausführung von Abfragen mit HIVE hat das gesamte Projekt um einiges vereinfacht.
Hive verfügt über eine einfache und intuitive Benutzeroberfläche und erfüllt seinen Zweck.
Bislang hat Hive alle meine Erwartungen erfüllt und übertroffen.
Ich arbeite an einem Hadoop-System, um Personalvermittler zu identifizieren, die Mitglieder übermäßig mit Spam belästigen.
Die Syntax von Hive! Sie ähnelt SQL und ist daher einfach zu bedienen. Externe Tabellen, Partitionen, Buckets, UDFs – all diese Funktionen nutze ich gerne mit Hive. Das ORC-Datenformat benötigt weniger Speicherplatz und ermöglicht einen deutlich schnelleren Datenabruf. Die Lernkurve wirkt einfacher, da es SQL ähnelt, aber Vorsicht! Sie müssen alle Funktionen von Hive beherrschen, bevor Sie eine umfangreiche HQL-Abfrage schreiben, um mehrere hundert Gigabyte große Tabellen zu verknüpfen und Ergebnisse abzurufen. Andernfalls kann die Verarbeitung, wenn Sie sie wie reguläres SQL schreiben, Stunden dauern. Hive ist daher immer dann am effektivsten, wenn Sie die Optimierungsparameter vor der Ausführung Ihrer Skripte festlegen. Die komplexen Datentypen machen Hive zudem nützlicher als andere relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS).
Hive ist im Vergleich zu Konkurrenzprodukten relativ langsam. Es ist zwar einfach zu bedienen, aber das geht mit höheren Verarbeitungskosten einher. Wenn Sie es nur für die Stapelverarbeitung nutzen, ist Hive völlig ausreichend.
Erstellung von Datensätzen aus riesigen Dateien für Berichtszwecke.
Es geht um die Leistungsfähigkeit bei der Nutzung verteilter Berechnungen.
Begrenzte Möglichkeiten zur Optimierung der Abfrageleistung
Es eignet sich sehr gut für OLAP-bezogene Aufgaben.