第一部分 Hive概述第 1 节 Hive产生背景直接使用MapReduce处理大数据，将面临以下问题:MapReduce 开发难度大，学习成本高(wordCount => Hello World)Hdfs文件没有字段名、没有数据类型，不方便进行数据的有效管理使用MapReduce框架开发，项目周期长，成本高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为一张表 (
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2024-05-02 08:49:00
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# Hive建模工具指南
Hive是一个用于大规模数据处理的框架，特别适合用于数据仓库和分析。它提供了类SQL的查询语言，使得非程序员也能轻松使用。随着使用Hive的用户逐步增多，构建合适的数据模型就显得尤为重要。本文旨在介绍Hive的建模工具及其应用，提供相关代码示例，并通过图例进行进一步的说明。
## 1. Hive建模的基本概念
在Hive中，数据模型的构建主要涉及表的创建、数据的组织
原创
2024-10-07 04:12:28
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1、hive数据类型：基本数据类型：tinyint、smallint、int、bigint、float、double、boolean、string复合数据类型：array:一段有序字段，字段的类型必须相同map:一组无序的健/值对，健的类型必须是原子类型struct:一组命名的字段，类型可以不同复杂数据类型用法如下：Create table complex(col1 ARRAY
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2023-10-29 17:20:56
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Hive总结Hive是什么Hive的架构原理Hive的优缺点Hive的安装安装地址安装Hive配置Hive元数据存储到MySQL查看MySQL中的元数据Hive常用交互命令Hive常见属性配置Hive客户端显示当前库和表头Hive运行日志路径配置Hive的JVM堆内存设置关闭Hadoop虚拟内存检查参数配置方式启动hiveserver2服务启动metastore服务metastore运行模式me
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2023-09-21 12:58:43
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一、Hive概述1.1 简介Hive是一个数据仓库软件Hive主要使用HQL（类sql）来分析已经存储在分布式设备(HDFS)上的数据Hive的本质是将用户编写的HQL，转换为MR/spark程序，对数据进行分析Hive分析的数据必须是结构化的数据，在分析之前，用户需要对数据创建表结构Hive的表结构(shema)存储在关系型数据库中，数据是存储在HDFS上，二者通过表进行映射Hive基于OLAP
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2023-10-05 20:03:12
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1、基于Hive数据仓库建模数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：报表——>集市——>仓库简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报
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2023-06-07 12:28:39
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数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。 数据仓库系统的原始需求不明确，且不断变化与增加，开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求，用户所能提供的无非是需求的大的方向以及部分需求， 更不能较准确地预见到以后的需求。因此，采用原型法来进行数据仓库
1.数据建模装逼的解释：是指 对现实世界各类数据的抽象组合，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。通俗的说：1.概念建模阶段： 就是对业务的梳理和理解(1.客户交流 2.需求理解 3.形成实体)2.逻辑建模阶段： 对实体进行细化，细化成具体的表，同时丰富表结构(表／列／索引／约束／视图／存储过程 等等)3.物理建模阶段： 对逻辑建模建模阶段的各种数据库对象 生成 相应的S
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2023-09-18 10:17:05
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大数据分析利器之hive1、hive的分桶表2、Hive修改表结构2.1 修改表的名称2.2 表的结构信息2.3 增加/修改/替换列信息3. Hive数据导入1、直接向表中插入数据（强烈不推荐使用）2、通过load方式加载数据（必须掌握）3、通过查询方式加载数据（必须掌握）4、查询语句中创建表并加载数据5、创建表时通过location指定加载数据路径6、export导出与import 导入 hi
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2023-10-24 09:40:51
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随着数据时代的到来，数据仓库已成为企业中不可或缺的部分。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库，适用于大规模数据的存储和分析。在Hive中，数据仓库建模和元数据备份是两个非常重要的主题，它们直接影响到数据仓库的性能和可靠性。本文将重点介绍Hive数据仓库建模和元数据备份的方法和优化策略。Hive数据仓库建模是指将原始数据进行结构化处理，以便更方便地进行查询和分析。在建模过程中，需要考虑到数据的来
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2023-09-28 00:48:36
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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为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。本质是将SQL转换为MapReduce程序。hive的主要用途：用来做离线数据分析，比直接用MapReduce程序开发效率更高。直接使用MapReduce所面临的问题：人员学习成本太高：使用mr直接分析数据的前提是需要开发复杂的mapreduce程序，这对于数据仓库的受众群体来说，学习成
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2023-07-20 20:10:11
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## Hive数据建模
### 1. 概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它能够对大规模数据进行批量处理和分析。Hive使用类似于SQL的查询语言HiveQL，使得开发者可以使用SQL-like语句进行数据查询和分析。而在进行数据查询和分析之前，我们需要对数据进行建模，以便更好地组织和管理数据。
本文将向你介绍Hive数据建模的流程，并提供每一步需要执行的代码示例和注释。
原创
2023-10-13 12:56:56
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装逼的解释：是指 对现实世界各类数据的抽象组合，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。通俗的说：1.概念建模阶段： 就是对业务的梳理和理解(1.客户交流 2.需求理解 3.形成实体)2.逻辑建模阶段： 对实体进行细化，细化成具体的表，同时丰富表结构(表／列／索引／约束／视图／存储过程 等等)3.物理建模阶段： 对逻辑建模建模阶段的各种数据库对象 生成 相应的S
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2023-12-07 13:33:05
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Rose与PowerDesigner：两款建模工具对比分析比较 http://blog.csdn.net/xianshengsun/article/details/7443941 两者所走的明星路线却很不相同，Rose出道是时，走的是UML面向对象建模，而后再向数据库建模发展，而PowerDesig
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2017-05-28 21:47:00
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文章目录1建模2贴图/游戏建模有哪些常用软件？常用软件介绍成为优秀的次世代游戏建模师需要具备的条件：最后： 建模师顾名思义就是做模型的一个职业，游戏建模师一般在游戏公司里，主要分为3D场景建模和3D角色建模。3D场景建模师的工作就是根据原画设定及策划要求制作符合要求的3D场景模型；而3D角色建模师的工作是根据游戏人物或怪物（NPC）的原画设计图建造游戏人物、怪物/NPC等角色的3D模型。1建模游
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2024-06-16 21:31:15
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维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种非常重要的数据建模方法，是将数据进行结构化的逻辑设计方法。维度建模由数据仓库领域的大师Ralph Kimball最先提出，他所参与著作的《数据仓库工具箱》是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典著作。维度建模是从分析决策的需求为出发点，构建数据模型，构建的数据模型是服务于数据分析需求。维度建模在解决更快速完成数据分析需求的同时
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2023-08-16 09:52:22
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CAD怎么画三维图？大家准备好纸和笔，一起感受3D创意设计的魅力吧！ 步骤一：创建立方体模型打开CAD 2022专业版的三维模块，在【建模】功能区创建【长方体】。在绘图区中确定角点后，输入【立方体（C）】，长度输入【10】。若绘制模型显示为线框状态，可点击【渲染】功能。想要旋转查看模型时，可以同时按住【Shift+鼠标中键】进行旋转查看。步骤二：立方体的着色在【实体编辑】功能区，点击【拉
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2023-06-07 12:06:42
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# 元数据建模工具如何生成Hive建表
## 引言
在现代数据处理和分析中，Hive是一项非常重要的工具，特别是在大数据环境下，它提供了一种类似于SQL的查询方式来处理海量数据。然而，手动生成Hive建表语句不仅容易出错，还消耗时间，因此使用元数据建模工具自动化这一过程极具意义。本文将讨论如何使用元数据建模工具生成Hive建表语句，我们将从工具的基本功能、生成Hive表结构的步骤以及示例代码进
一、Hive是什么
要了解Hive是什么得先了解一下数仓(数据仓库)的概念，什么又是数据仓库呢？
数据仓库的目的是为了协助输出分析报告，支持决策，为需要业务智能的企业提供业务流程的改进和指导，从而可以节省时间和成本，提高质量。
数据仓库与数据库的不同在于，数据库主要是为了很好的解决事务问题，实现对数据的增、删除、改、查，而数据仓库则主要是用来做查询分析的数
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2023-07-20 20:10:01
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文章目录Hive的产生背景及概念Hive将SQL转换为MR任务的过程数据仓库的概念Hive与RDBMS区别Hive的优缺点Hive架构 Hive的产生背景及概念Hive的产生背景在Hadoop中直接使用MapReduce处理大数据的开发难度大，因为需要针对每一个不同的业务场景开发出一套适用MR程序，并且使用MapReduce框架开发，项目周期长，成本高使用Hadoop框架开发时，Hdfs文件没有
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2023-10-16 10:05:20
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