完整原版实验报告word文件：实验三：熟悉常用的HBase操作—————————————————————————————————"大数据技术原理与应用"课程实验报告题目：实验三：熟悉常用的HBase操作姓名：朱小凡日期：2022/3/291、实验环境：设备名称 LAPTOP-9KJS8HO6处理器 Intel® Core™ i5-10300H CPU @ 2.50GHz 2.50 GHz机带 RA
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2023-12-05 22:26:24
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1、知识点1.1 RDBMSRelational DataBase Magement System 关系型数据库管理系统 相关技术栈：SQL、SQL databases（MySQL、Postgres、Oracle等），Data Modeling（FB DE）1.2 SQL结构化查询语言1.3 Batch ETLExtract，Transform，Load 从数据仓库中提取数据，使用slicing和
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2023-11-20 08:09:26
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# Hive 数据仓库实验指导
在大数据领域，Apache Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，它允许用户通过 SQL 语言来处理分布式存储的海量数据。本文将引导你逐步实现一个基本的 Hive 数据仓库实验。我们将首先介绍整个过程的步骤，并用表格展示这些步骤，接着逐步详细讲解每一步所需的代码及其注释，最后给出类图和状态图帮助你更好地理解 Hive 的结构和状态。
## 流程步骤
下面是实
1、Hive是什么 由Facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。 构建在Hadoop之上的数据仓库 Hive定义了一种类SQL查询语言： HQL（类似SQL但不完全相同） 通常用于进行离线数据处理（采用MapReduce） 底层支持多种不同的执行引擎（包括MapReduce、T
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2021-02-02 21:12:00
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数据仓库中的数据，多数是存储的历史数据, 进入数据仓库之后的数据基本保持不变. HBase 实时的在线业务. Hive High avalibale. Impala 类似 Hive, 但是执行效率更高. Hive操作 创建数据库: create database db01; 创建表: use db0
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2020-02-29 16:00:00
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一、Hive介绍与原理分析Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的HQL（hiveSQL）语句作为数据访问接口。Hive数据存储在HDFS上，因此可以存大量数据。Hive执行查询的时候生成的是mapreduce任务。所以可以处理大量数据，但是速度比较慢。1.1、hive的优缺
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2020-05-10 21:35:00
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0x00 前言下面的内容，是笔者在学习和工作中的一些总结，其中概念性的内容大多来自书中，实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！概述数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系。各种数据建模方法，如维度建模。调度系统、元数据系统、ET
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2023-08-10 00:32:45
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Hive基础小结数据仓库概念、特点：数据仓库是一个面向主体的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，
它用于企业或组织的决策分析处理。数据仓库结构和建立过程：数据源（业务数据系统、文档资料、其他数据）--> 抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）--> 数据仓库引擎（服务器）--> 前端展示（查询、报表、分析、各类应用）Hive概念：建立在H
1、创建表 create table hive_wordcount(context string); 2、查看表 show tables; 3、查询表数据 4、查看刚才创建的Mysql数据库sparksql的表TBLS，可以发现已经有1条记录了，TBL_NAME 为hive_wordcount 从C
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2021-02-02 23:12:00
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库（Data Aarehouse，简称数仓、DW），可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。是用于存储、分析、报告的数据系统。
原创
2022-06-11 20:20:40
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3图
1、数据仓库ETL 2、数据仓库分层 ODS：原始数据层 数据来源可能是通过Flume监控、Sqoop导入....... Flume可以定义拦截器，进行数据ETL。 Sqoop可以通过sql语句，进行数据ETL。 所以很多情况下ods存放的ETL之后的原始数据。 作用：在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层，保存的是原始数据或者ETL之后的
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2023-10-10 06:15:04
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数据仓库是所有产品的数据中心，公司体系下的所有产品产生的所有数据最终都流向数据仓库，可以说数据仓库不产生数据，也不消费数据，只是数据的搬运工。 记得很久以前曾有一位前辈和我说过：“进来的数据是垃圾数据，出去也是垃圾数据”。在实际环境中，往往我们一条业务线会由多个不同的系统支撑组成（例如：很多电商后端业务线都区分为库存系统、售后系统、采购系统、CRM系统等）。这些系统由于本身设计的缺陷或业
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2023-07-22 14:08:20
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数据仓库经验小结
数据仓库经验小结
以主题域规划DW
主题域包含了某方面决策者关注的事物。一个主题域通常会覆盖多个业务部门，例如产品主题域涉及到销售、财务、物流、采购等部门。
主题域下包括了主题，例如产品主题 域中包括成本、发运、库存等主题。
主题域模型是对业务模型的抽象，需要从决策者和管理者的角度反映企业业务模型。决策者不需要了解每个部门详细的业务细节；销售部门的管理者需
原创
2021-07-29 14:03:26
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1.背景介绍1. 背景介绍HBase 和 Hive 是 Apache Hadoop 生态系统中两个重要的组件。HBase 是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，主要用于存储大量结构化数据。Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库解决方案，主要用于处理和分析大规模数据。HBase 和 Hive 之间的关系是相互补充的。HBase 提供了低延迟的随机读写访问，而 Hive 提供了高效的数据
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2024-09-23 09:30:21
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前面讲到，MapReduce计算模型可以解决绝大多数的数据分析与数据挖掘任务，那么对于如下我们常见的一条SQL分析语句，MapReduce如何编程实现？ SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age; 这是一条非常常见 ...
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2021-10-13 15:15:00
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1.数据立方体的有效计算 a.方体总数=∏（Li+1）（1<=i<=n）。其中Li为每个维的层数，n为维数。 b.方体的计算选择。 不物化：不预计算任何“非基本”方体。 完全物化：预计算所有方体，但是需要花费海量的空间来存储。 部分物化：有选择的计算方体的一个自己。 c.索引OLAP数据 为了提供有效的数据访问，数据仓库支持索引结构和物化视图即上面所述。
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2024-06-20 19:45:10
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数据仓库大数据平台简介通常说的大数据平台主要包括三部分：数据相关的工具、产品和技术：批量数据采集传输sqoop，spark离线数据处理Hadoop，Hive，Spark实时流处理Storm，Spark Streaming，Flink数据资产：公司业务本身产生和沉淀的数据公司运作产生的数据（如财务、行政）第三方数据：外界购买、交换或者爬虫而来的数据数据管理：有了工具和数据，需要进行管理才能让数据价值
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2023-11-01 16:42:15
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概念数据库业务应用操作性处理联机事务处理（OLTP）面向交易存放的是实时数据（在线数据）数据库设计遵循三大范式，尽量避免冗余数据仓库面向数据分析依照分析需求、分析维度、分析指标进行设计存放的数据都是历史数据联机分析处理（OLAP）Hive数据仓库概念Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL查询功能。Hive其实就是一个SQL解析引擎，它
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2023-08-16 23:57:01
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大数据仓库是数据中台内容端建设的载体，将医保各业务数据
原创
2022-11-08 18:25:30
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数据仓库和技术首先对于数仓我们应该知道，相比较于传统数据库来说，它需要的操作要相对简单一些，在数仓中没有联机更新数据的需要，只有一些非常少的锁定需要 然后了解一下数据仓库都有什么需求1、管理大量的数据对于数仓而言，最本质的特点就是管理大数据量的数据，传统数据库一张表可能记录十万百万条数据，而数仓中一张hive表在TB级别是允许的 在谈及到数据仓库的时候，技术和效率是我们要考虑的，除此存储和处理的开
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2023-08-30 13:39:46
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