Hive：Hadoop生态圈的数据仓库工具

在Centos 7上安装并配置Hadoop生态圈的CDH5版本，包括安装hadoop、hbase、hive、spark等组件。首先，下载并安装必要的依赖包，然后配置YUM源，接着安装各个组件并进行相关配置。完成后，启动并验证各个服务是否正常运行。

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。

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是基于Hadoop的数据仓库工具，能够将结构化数据文件映射为数据库表，支持完整的SQL查询功能，并能将SQL转换为MapReduce任务执行。其优势在于低学习成本，能够快速实现简单的MapReduce统计，无需开发专用的MapReduce应用，非常适合数据仓库的统计分析。

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

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。

Apache Hive是由Apache软件基金会开发的一个数据仓库工具，用户可以利用类似SQL的查询语言（HQL）处理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大数据集。Hive提供简单、灵活和可扩展的数据管理和分析解决方案，特别适用于ETL和数据分析任务。学习Hive时，关键知识点包括Hive架构、HQL、表分区、外部表和内部表、桶表、不同的存储格式、以及与Hadoop生态系统的集成。

Hive 构建于 Apache Hadoop 之上，为数据存储和处理提供了可扩展且容错的解决方案。 Hive 的设计简化大规模数据集的查询和分析，其 SQL 接口使用户能够轻松执行数据聚合和分析任务。 此外，Hive 还支持用户自定义函数 (UDF)，允许用户扩展 Hive 的功能以满足特定的分析需求。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，能够将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供简便的SQL查询功能。以下是Hive的安装与配置步骤： 1.访问Apache Hive官网（https://hive.apache.org/），下载最新版本的Hive安装包，或使用命令：wget https://downloads.apache.org/hive-x.y.z/apache-hive-x.y.z-bin.tar.gz，其中x.y.z替换为实际版本号。 2.解压下载的安装包：tar -zxvf apache-hive-x.y.z-bin.tar.gz 3.配置环境变量，在~/.bashrc或~/.