--- description: Apache Hive : qu'en pensent les utilisateurs ? Lisez les avis clients sur Apache Hive, consultez les prix, tarifs, abonnements et découvrez ses fonctionnalités grâce à Capterra Belgique. image: https://gdm-localsites-assets-gfprod.imgix.net/images/capterra/og_logo-e5a8c001ed0bd1bb922639230fcea71a.png?auto=format%2Cenhance%2Ccompress title: Apache Hive - Avis, prix, tarif et abonnement - Capterra Belgique 2026 --- Breadcrumb: [Accueil](/) > [Logiciels ETL (Extract Transform Load)](/directory/31099/etl/software) > [Apache Hive](/software/170238/apache-hive) # Apache Hive Canonical: https://fr.capterra.be/software/170238/apache-hive Page : 1/2\ Suivant: [Page suivante](https://fr.capterra.be/software/170238/apache-hive?page=2) > Solution ETL (Extract Transform Load) qui permet aux utilisateurs d'exécuter des requêtes sur de grands ensembles de données, situés dans Hadoop, de les agréger et d'obtenir une analyse de ces données. > > Conclusion : 17 utilisateurs lui ont donné la note de **4.2/5**. Figure au meilleur classement pour **Probabilité de recommander le produit**. ----- ## Statistiques et notes | Métrique | Notation | En détail | | **Note globale** | **4.2/5** | 17 Avis | | Simplicité | 4.1/5 | D'après l'ensemble des avis | | Support client | 4.2/5 | D'après l'ensemble des avis | | Rapport qualité-prix | 4.5/5 | D'après l'ensemble des avis | | Fonctionnalités | 4.0/5 | D'après l'ensemble des avis | | Pourcentage de recommandation | 70% | (7/10 Probabilité de recommander le produit) | ## À propos de l'éditeur - **Société**: Apache Software Foundation - **Fondé**: 2011 ## Contexte commercial - **Public cible**: 1 001–5 000, 5 001–10 000, 10 000+ - **Pays disponibles**: Allemagne ## Category - [Logiciels ETL (Extract Transform Load)](https://fr.capterra.be/directory/31099/etl/software) ## Alternatives 1. [Cloudiway](https://fr.capterra.be/software/172428/cloudiway) — 4.8/5 (125 reviews) 2. [Kdetools](https://fr.capterra.be/software/179670/kdetools) — 1.0/5 (1 reviews) 3. [Ab Initio](https://fr.capterra.be/software/1016838/ab-initio) — 5.0/5 (1 reviews) ## Avis ### "Approche SQL du traitement des données à partir d'un système de fichiers distribué" — 4.0/5 > **Monish** | *20 avril 2020* | Logiciels | Taux de recommandation : 8.0/10 > > **Avantages**: Les données d'un système de fichiers distribué tel que HDFS ou S3 peuvent être utilisées directement pour le traitement et modifiées à l'aide de SQL à l'aide de HIVE, Pas besoin d'écrire des programmes Java complexes pour exécuter la réduction de carte, HIVE a mis en œuvre une manière SQL d'exécuter la tâche de réduction de carte Hive a de nombreuses requêtes de configuration qui augmentent la portée de l'optimisation pour les travaux MR sous ling, par exemple trier mb, parallélisme, nombre de réducteurs, taille par réducteur etc ... Les données des tables de ruche sont toujours stockées dans des fichiers, même si ce n'est pas une table externe, ces fichiers peuvent être directement utilisés comme entrée pour un travail MR Les syntaxes sql de HIVE sont fermées de la même manière que celles de mysql, HIVE fournit de bonnes bibliothèques java, telles que sqoop qui aide le schéma de table de données et le transfert de données de DB à HIVE etc ... > > **Inconvénients**: Les requêtes HIVE sont relativement plus lentes que les bases de données natives telles que mysql, snowflake ou psql, les métadonnées et la mise en cache peuvent être maintenues pour améliorer les performances > > J'ai une bonne expérience, Hive a été d'une grande aide pour le monde du Big Data, les performances sont le seul problème qui soit raisonnable car il doit traiter avec un système de fichiers distribué ----- ### "Hive est la mine d'or pour les passionnés de données" — 5.0/5 > **Vidya** | *27 avril 2025* | Services et technologies de l'information | Taux de recommandation : 9.0/10 > > **Avantages**: Hive est un outil d'entrepôt de données très performant pour l'analyse des données et la réalisation de transformations ETL à grande échelle. > > **Inconvénients**: Le traitement Hive n'est pas très efficace pour produire des exécutions plus rapides en ligne avec d'autres outils émergents comme Spark > > Dans l’ensemble, Hive s’est révélé être un excellent moteur de requête avec un traitement distribué et très capable d’analyse de données ----- ### "Avis sur Apache Hive" — 3.0/5 > **Mallikarjuna** | *12 septembre 2020* | Services et technologies de l'information | Taux de recommandation : 2.0/10 > > **Avantages**: En tant qu'utilisateur, je voudrais transmettre quelques bonnes choses à propos de Hive, son interface pour Hadoop et ses interfaces avec différentes bases de données ainsi qu'avec le système de fichiers et nous pouvons également intégrer la relation entre les fichiers. > > **Inconvénients**: Il est très flexible et performant lors du chargement de données à partir de fichiers plus volumineux et constitue une bonne interface entre les bases de données homogènes et hétérogènes. > > Je recommande vivement à tous d'utiliser et d'acquérir une expérience avec ce logiciel ----- ### "Un entrepôt de données utile pour tous les passionnés de BigData" — 4.0/5 > **Utilisateur vérifié** | *14 février 2023* | Services et technologies de l'information | Taux de recommandation : 7.0/10 > > **Avantages**: Son utilisation est simple, car il s'apparente à une base de données grâce à son framework de type SQL qui analyse facilement les requêtes en arrière-plan dans MapReduce, capable de prendre en charge les tables de données internes et externes. Il transfère les données aux machines d'un cluster pour des performances accrues et une tolérance aux pannes pour protéger les données à tout prix. > > **Inconvénients**: Hive recherche les données sur la machine locale et non sur HDFS. Il n'existe donc aucun moyen direct de transférer des fichiers/données de la machine locale vers HDFS (une application externe est nécessaire). Le temps d'exécution est lent, notamment lorsque des jointures sont utilisées dans les requêtes. En effet, Hive utilise de l'espace disque externe, contrairement à Spark qui utilise de l'espace mémoire, ce qui le rend plus rapide que Hive. Au redémarrage de Hive, toutes les métadonnées sont effacées. > > Fondamentalement, vous pouvez stocker toutes les données structurées dans Hive construit sur Hadoop, ce qui permet de stocker facilement les données et de les interroger à l'aide de SQL. ----- ### "Le Bigdata DatawareHouse qui fonctionne de manière transparente avec Spark \!\!" — 5.0/5 > **Diego** | *21 juin 2021* | Marketing et publicité | Taux de recommandation : 10.0/10 > > **Avantages**: J'aime à quel point il est facile d'intégrer Apache Hive à Spark et d'effectuer des requêtes SQL comme si les tables étaient stockées sur des buckets Hadoop ou S3 ou GCP. Il est également très familier aux utilisateurs Spark de tables stockées sur d'autres systèmes de fichiers car il est basé sur le même stockage (Hadoop HDFS) que Spark classique. Et la meilleure caractéristique est qu'il est open source \!\! Donc, pas de frais supplémentaires pour la licence \!\! > > **Inconvénients**: Une chose concerne sa limitation de ne pouvoir travailler qu'avec des données structurées et de ne pouvoir interroger que des tables, mais pour l'utilisation régulière que nous faisons sur notre entreprise, c'est plus que suffisant (nous n'avons de toute façon pas beaucoup de données non structurées). > > Apache Hive nous a résolu le besoin d'effectuer une transformation répétitive sur les tables propres finales traitées par notre processus ETL pour toutes nos tâches d'analyse et d'analyse commerciale, maintenant que nous avons l'entrepôt de données en place, nous n'avons plus besoin d'extraire des extraits récapitulatifs ou d'effectuer tout des requêtes répétitives que nous faisions dans le passé, nous avons maintenant conçu un schéma en étoile robuste avec les principaux KPI et calculs avec toutes les tables de recherche dont nous avons besoin et le tout sans changer de technologie ou de framework, le tout dans le même projet Apache Spark \!\! ----- Page : 1/2\ Suivant: [Page suivante](https://fr.capterra.be/software/170238/apache-hive?page=2) ## Liens - [Afficher sur Capterra](https://fr.capterra.be/software/170238/apache-hive) ## Cette page est disponible dans les langues suivantes. | Langue | URL | | de | | | de-AT | | | de-CH | | | en | | | en-AE | | | en-AU | | | en-CA | | | en-GB | | | en-IE | | | en-IL | | | en-IN | | | en-NZ | | | en-SG | | | en-ZA | | | es | | | es-AR | | | es-CL | | | es-CO | | | es-CR | | | es-DO | | | es-EC | | | es-MX | | | es-PA | | | es-PE | | | fr | | | fr-BE | | | fr-CA | | | fr-LU | | | nl | | | nl-BE | | | pt | | | pt-PT | | ----- ## Données structurées