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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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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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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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、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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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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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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大数据最全知识点整理-数据仓库篇1、什么是数据仓库（数仓的定义）2、数据仓库特点面向主题集成性稳定性反映历史变化3、数据库和数据仓库的区别4、数仓构建流程1) 数据调研、划分主题域2) 明确统计指标3) 构建总线矩阵4) 构建明细模型5) 构建汇总模型6) ETL以及代码实现7) 数仓应用、结果验证8) 数仓管理5、数仓分层概述6、数仓为什么要分层把复杂问题简单化清晰数据结构：空间换时间、减少重
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2023-09-13 12:37:58
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从结构的角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市、和虚拟仓库。企业仓库：企业仓库搜集了关于主题的所有信息，跨越整个组织。它提供企业范围内的数据集成，通常来自一个或多个操作的系统，或外部信息提供者，并且是跨功能的。通常，它包含详细数据和汇总数据，其大小由数千兆字节，到数百千兆字节，数兆兆字节，或更多。企业数据仓库可以在传统的大型机上实现，如UNIX 超级服务器或并行结构平台。它需要广泛建模，可
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2023-11-13 13:55:50
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1. 摘要对于大数据而言，数据仓库承载着整个企业的全业务的数据。早期数仓在关系型数据如Oracle，MySql上。到大数据时代，基于hadoop生态的大数据架构，数仓基本上都是基于hive的数仓。对于很多大数据开发者而言，特别是早期，很多开发者认为hive数仓就是和业务相关，隐射Hdfs数据文件的一张张表。针对于hive数仓而言，最终看到的确实是一张纸表，但这些表是如何根据业务抽象出来的、表之间的
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2023-08-09 23:05:35
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为什么要对数据仓库分层： a)用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；b)如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大c）通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对简
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2023-09-06 16:27:06
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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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数据仓库的定义 主要用于支持决策，面向分析型数据处理；其次对多个异构成的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库的数据一般不再修改。面向主题、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理决策1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理 2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行分组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 面
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2023-09-15 21:52:46
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MPP 传统数仓：1 Oracle ：节点之间共享磁盘资源优点：很常见，学习资料广泛，运维方便。缺点：单个集群支持100左右节点，适合数据量小的场景2 DB2 ：集群版本DPF-IBM商业数据库，与IBM硬件兼容好，一般伴随商业选增中被企业使用；3 Teradata ：一体机形式销售自带数据引擎和查询工具，性能优秀，稳定易用，是大型企业商业数仓选型4 Greenplum ：开源产品 ，性价比高大数
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2023-09-05 20:08:54
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数据仓库为什么学习数据仓库数据仓库（DW）面向主题提取主题（一）提取主题（二）集成非易失随时间变化数据仓库和数据库的区别OLTP和OLAP的区别数据仓库分层数据仓库结构（一）数据仓库架构（二）数据仓库架构（三）数据仓库的解决方案数据ETLETL工具数据仓库的建模选择业务流程声明粒度确认维度确认事实星型模型（一）星型模型（二）雪花模型（一）雪花模型（二）示例数据抽取（一）数据分析（一）数据分析（二
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2024-01-16 01:06:19
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有网友问云计算，大数据，数据库，数据仓库之间是什么关系,在这里我就我的理解简单解释一下:首先简单的看一下云计算与大数据的概念.1)云计算:云计算本质上是一种计算资源集中分布和充分共享的效用计算模式,其中集中是为了计算资源的集约化管理,分布是便于扩展计算能力.集中分布式是针对云服务提供商的,充分共享是针对用户,在云计算中,虽然对于每个云用户来说都拥有一台超级计算机,但本质上,这些用户是充分共享了云服
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2023-10-27 02:06:11
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