一、数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化，但信息本身相对稳定的数据集合，相比于传统型数据库，它主要用于支持企业或组织的决策分析处理。主要有以下3个特点：数据仓库是面向主题的：数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织，大概意思就是说存的数据是一类数据数据仓库是随时间变化的：其中存的数据是有时序的，会保存很长一段时间的数据数据仓库相对稳定：数据仓库主要是用来进行数据的查询，很少进行修
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2023-07-24 13:41:18
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1. Hive介绍 Hive起源于Facebook（一个美国的社交服务网络）。Facebook有着大量的数据，而Hadoop是一个开源的MapReduce实现，可以轻松处理大量的数据。 但是MapReduce程序对于Java程序员来说比较容易写，但是对于其他语言使用者来说不太方便。此时Facebo
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2023-09-01 10:11:29
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概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持决策。它主要的目标是分析和处理数据，和传统的操作型事务处理有很大区别。之所以不直接在操作型系统上执行分析查询，而是从操作型系统抽取数据，最主要有以下两个原因：（1）在操作型系统上直接执行分析查询会使业务系统受到影响，很可能使其变慢甚至宕机。（2）在操作型系统中很可能查不到分析所需要的数据。出于性能的考虑，操作型系统一般都
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2023-07-14 16:51:27
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1.虚拟机三台2.jdk环境变量jdk版本：jdk-8u144-linux-x64.tar
环境变量配置/etc/profile.d/env.sh
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
配置完需要source /etc/profile.d/env.shHadoo
Hive起源于Facebook，Facebook公司有着大量的日志数据，而Hadoop是实现了MapReduce模式开源的分布式并行计算的框架，可轻松处理大规模数据。然而MapReduce程序对熟悉Java语言的工程师来说容易开发，但对于其他语言使用者则难度较大。因此Facebook开发团队想设计一种使用SQL语言对日志数据查询分析的工具，而Hive就诞生于此，只要懂SQL语言，就能够胜任大数据分
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2023-09-01 10:23:48
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一、Hive简介 Hive是Facebook开发的构建于Hadoop集群之上的数据仓库应用，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 Hive是一个可以提供有效的、合理的且直观的组织和使用数据的模型，即使对于经验丰富的Java开发工程师来说，将这些常见的数据运算对应到底层的MapReduce Java API也是
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2023-09-15 22:10:59
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文章目录基于Hadoop的数据仓库Hive的介绍、安装与基本应用一、概述二、Hive系统架构三、Hive工作原理四、Hive HA基本原理五、Impala六、Hive安装七、Hive编程实战附一：管理表(内部表)附二：外部表附三：分区表附四：Hive SQL 查询函数手册 基于Hadoop的数据仓库Hive的介绍、安装与基本应用一、概述数据仓库概念数据仓库(Data Warehouse)是一个面
0.什么是数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。简单的说就是：数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数
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2023-07-12 12:09:04
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文章目录1.Hive概述（1）数仓工具Hive的产生背景（2）数仓工具Hive与RDBMS对比（3）数仓工具Hive的优缺点（4）数仓工具Hive的架构原理2.Hive安装与配置（1）安装准备（2）安装MySQL元数据库（3）Hive的安装与配置（4）Hive安装的注意事项（5）参数配置3.数据类型与文件格式（1）基本数据类型及转换（2）集合数据类型（3）Hive文本文件数据编码及读时模式 1.
一、Hive简介Hive起源于Facebook，Facebook公司有着大量的日志数据，而Hadoop是实现了MapReduce模式开源的分布式并行计算的框架，可轻松处理大规模数据。然而MapReduce程序对熟悉Java语言的工程师来说容易开发，但对于其他语言使用者则难度较大。因此Facebook开发团队想设计一种使用SQL语言对日志数据查询分析的工具，而Hive就诞生于此，只要懂SQL语言，就
文章目录Hive简介1、Hive安装2、MySQL安装3、Hive远程服务启动 Hive简介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，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行。Hive具有稳定和简单易用的特性，成为了当前企业在构建企业级数据仓库时使用较为普遍的大数据组件之一。 本实验内容主要在Hadoop高可用集群
hadoop期末复习整理第一章 大数据概述1、两大核心技术：HDFS和MapReduce。2、大数据计算模式及其代表产品 批处理计算：MapReduce、Spark 流计算：Storm、Flume 图计算：PowerGraph 查询分析计算：Hive、Cassandra3、云计算、大数据和物联网的联系 云计算为大数据提供技术基础，大数据为云计算提供用户之地； 云计算为物联网提供海量数据存储能力，物
文章目录前言一、Hadoop部署1.集群的规划2.将软件包导入到虚拟机中3.JDK准备3.1 如果安装了的JDK需先卸载3.2 解压3.3 配置环境变量3.4 测试安装是否成功3.5 分发JDK3.6 分发环境变量3.7 在其他两台机器重新加载环境变量并验证4.Hadoop准备4.1 解压软件包4.2 将hadoop添加到环境变量4.3 分发环境变量文件4.4 使环境变量生效二、配置集群1.核心
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2023-09-12 10:43:42
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首先，为什么会产生数据仓库？数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的 数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三—— 源数据、数据仓库、数据应用。由此可知，数据
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。Hive和传统数据仓库一样，主要用来协助分析报表，支持决策。与传统数据仓库较大的区别是：Hive 可以处理超大规模的数据，可扩展性和容错性非常强。Hive 将所有数据存储在HDFS中，并建立在Hadoop 之上，大部分的查询、计算由MapR
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2023-09-13 23:49:20
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数据仓库模型1 模型设计思考流程2 Hive 使用时注意的情况 Hive 创建表时文件格式的选择 Hive事务的局限性数据抽取4种CDC变化数据拉取方式时间戳：添加更新时间等字段
触发器：当执行insert，update等sql时触发等
快照：
比如一天保存一份快照，第二天新快照和前一天快照根据主键全外连接。
并根据主键比较的结果增加一个标志字段，I表示新增，U表示更新，D代表删除，N代表
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2023-09-01 10:23:42
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# 实现“数据仓库 hadoop”教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[上传数据至HDFS]
B --> C[创建Hive表]
C --> D[加载数据到Hive表]
D --> E[执行Hive查询]
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 准备数据
首先，准备好你要使用的数据文件，可
本系列为大数据学习个人笔记，如有错误，欢迎指正，也欢迎各路朋友交流讨论。数据仓库数据仓库是一个面向主题的，集成的，非易失的，时变的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库解决的问题为业务部门提供精准及时的报表为管理人员提供更强的分析能力为数据挖掘和知识发现奠定基础What is Hive ?数据仓库解决方案构建于Hadoop之上提供类似SQL的查询语言Hive Query Language - HQL
根据尚硅谷电商数仓4教程进行总结 目录1 Hadoop常用压缩方式2 HDFS存在大量小文件的问题与处理3 flume零点漂移问题4 数据冗余的优缺点5 同步策略6 关系建模与维度建模7 维度建模的四个过程8 数据分层9 LZO索引文件失效10 hive严格模式11 hive中解析json串12 全外连的第二种解决方式13 原始数据扩展n倍14 解决insert into产生小文件问题15 sqo
基于Hadoop的一个数据仓库工具Hive的搭建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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。（一）下载 下载安装包地址：http://mirrors.hu
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2023-09-20 10:46:31
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