Hive: 基于 Hadoop 的数据仓库基础设施

探讨了基于Hadoop的数据仓库Hive的技术应用和发展，分析了其在大数据环境下的关键作用和优势。

本书由厦门大学林子雨教授编著，深入浅出地讲解了如何基于Hadoop构建数据仓库，并详细介绍了数据仓库工具Hive的使用方法，为读者提供了宝贵的学习资料。

目录： 数据仓库 Hive 学习指南 实验环境 实验原理 t- Hive 简介 t- Hive 安装 t- 安装和配置 MySQL t- HiveQL 操作 t- Hive 编程实践

Hive 建立在 Hadoop 之上，为海量数据存储和分析而生。其卓越的可扩展性使其成为用户友好的编程接口。Hive 本身不存储和处理数据，而是依赖 HDFS 存储数据，借助 MapReduce 模型进行并行数据处理。 HiveQL，Hive 定义的类 SQL 查询语言，让用户能够通过编写简洁的语句执行 MapReduce 任务，从而轻松地将构建在关系数据库上的数据仓库应用程序迁移到 Hadoop 平台。 简而言之，Hive 是一款高效、合理、直观的分析工具，助力用户组织和利用数据。

传统数据仓库在决策支持系统中曾扮演着至关重要的角色。然而，随着现代应用产生的数据量急剧增长，新的数据仓库系统应运而生，以应对数据集规模和格式、数据源多样性、非结构化数据集成以及强大的分析处理等挑战。在大数据时代，紧跟时代步伐并调整现有仓库系统以克服新问题和挑战至关重要。 本研究重点关注基于大数据的数据仓库。我们将探讨传统数据仓库的局限性，并介绍其替代技术以及数据仓库相关的未来研究方向。

Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，可将结构化数据文件映射为数据库表。它提供 SQL 查询功能，将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行。优点是学习成本低，可通过类 SQL 语句实现统计，无需开发专门的 MapReduce 应用，适合数据仓库统计分析。

Hive作为基于Hadoop的数据仓库架构，为用户提供了强大的数据提取、转换和加载(ETL)工具集，使其能够高效地存储、查询和分析海量数据。 Hive的核心组件是其类SQL查询语言——HiveQL（HQL）。 HQL允许熟悉SQL的用户轻松上手，快速进行数据查询操作。 同时，Hive也支持MapReduce编程模型，允许开发者编写自定义的mapper和reducer函数，以应对内置函数无法处理的复杂分析任务，极大地扩展了Hive的应用场景。 本指南涵盖了Hive的基本概念、架构设计以及常用操作方法，包括HQL的开发、运行和优化技巧，帮助用户快速掌握Hive的核心功能，并应用于实际的数据处理场景。

MATLAB开发利用先进技术，计算并增强电网基础设施的并行布置。参考SC08上M11教程的代码练习。

本解析深入探讨Apache Hive的核心概念、架构和应用场景。从数据仓库的基本原理出发，逐步讲解Hive如何通过类SQL语言简化大数据分析任务。 核心内容： Hive架构解析: 详细解读Hive的架构分层，包括用户接口、驱动器、元数据存储、查询引擎以及底层存储系统，阐述各模块之间的数据流转机制。 HiveQL语法详解: 系统介绍HiveQL的语法规则、数据类型、函数以及查询语句，并结合实际案例演示如何编写高效的HiveQL脚本。 数据存储与管理: 分析Hive如何与HDFS、HBase等底层存储系统集成，阐述Hive表结构设计、分区策略、数据压缩等优化技巧。 性能调优实践: 探讨影响Hive性能的关键因素，并提供一系列优化策略，例如数据倾斜处理、合理设置MapReduce参数等，提升Hive查询效率。 适用人群： 数据仓库工程师 大数据开发人员 数据分析师