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盡管 Hive 不是一個可靠的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)庫，但仍然可以使用一些方法將 Hive 用作數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)庫。只是需要做一些工作和利用一些解決辦法將 Hive 打造成這樣的系統(tǒng)。為什么您要再次經(jīng)歷這一過程？因為您必須使用手頭的工具并讓它們發(fā)揮作用。設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫此數(shù)據(jù)對一個數(shù)據(jù)庫而言是
Hive 是基于Hadoop構(gòu)建的一套數(shù)據(jù)倉庫分析系統(tǒng)，用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive數(shù)據(jù)倉庫工具能將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供SQL查詢功能，能將SQL語句轉(zhuǎn)變成MapRe
題： 數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取操作，會讓讀取壓力倍增 OLTP僅存儲數(shù)周或數(shù)月的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng)不同表中，字段類型數(shù)據(jù)不同意 數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建 主要特征 數(shù)據(jù)倉庫是分析數(shù)據(jù)的平臺，而不是創(chuàng)造數(shù)據(jù)的平臺 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)反映的是相當(dāng)長的時間歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉庫中一般有
掌握Hive系統(tǒng)架構(gòu)及其基本操作。
(2) MetaStore組件: 該組件是Hive用來負(fù)責(zé)管理元數(shù)據(jù)的組件。Hive的元數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，其支持的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Derby和Mysql，其中Derby是Hive默認(rèn)情況下使用的數(shù)據(jù)庫，它內(nèi)嵌在Hive中，但是該數(shù)據(jù)庫只支持單會話，在生產(chǎn)中并不適用，在我們?nèi)?/p>
利用Hive組件創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)Hive數(shù)據(jù)倉庫加載。具體來說，首先在Hive中創(chuàng)建Database，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。
MapReduce的轉(zhuǎn)換。可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供類SQL查詢功能。 Hive 的架構(gòu) 1. 簡介 HDFS：用來存儲hive倉庫的數(shù)據(jù)文件 yarn：用來完成hive的HQL轉(zhuǎn)化的MR程序的執(zhí)行 MetaStore：保存管理hive維護(hù)的元數(shù)據(jù) Hive：用來通過HQL的執(zhí)
Hive數(shù)據(jù)倉庫的操作： 數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建與刪除表的創(chuàng)建，修改，刪除表中數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出表分區(qū)與桶的創(chuàng)建、修改、刪除 目錄 Hive環(huán)境搭建 Hive數(shù)據(jù)倉庫的操作 Hive數(shù)據(jù)表的操作 Hive中數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出 Hive環(huán)境搭建 centos安裝hive3
Apache Hive數(shù)據(jù)倉庫軟件有助于使用SQL讀取，寫入和管理駐留在分布式存儲中的大型數(shù)據(jù)集?？梢詫⒔Y(jié)構(gòu)投影到已經(jīng)存儲的數(shù)據(jù)上。提供了命令行工具和JDBC驅(qū)動程序以將用戶連接到Hive。
DW層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準(zhǔn)確的、干凈的數(shù)據(jù)，即對源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗（去除了雜質(zhì)）后的數(shù)據(jù)。這一層的數(shù)據(jù)一般是遵循數(shù)據(jù)庫第三范式的，其數(shù)據(jù)粒度通常和ODS的粒度相同。在PDW層會保存BI系統(tǒng)中所有的歷史數(shù)據(jù)，例如保存10年的數(shù)據(jù)。 MID層：為數(shù)據(jù)集市層，這層數(shù)據(jù)是面向主題來組
文章目錄 數(shù)據(jù)倉庫 什么是數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別？ 事實表和維度表 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型： 為什么數(shù)據(jù)倉庫要分層？ 數(shù)據(jù)倉庫模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門） 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
我簡單的做一個比喻，數(shù)據(jù)倉庫就是可以理解就是一個使用倉庫，數(shù)據(jù)就是這個倉庫的貨物，而數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)人員就是這個倉庫的管理員，所以數(shù)據(jù)倉庫就是一個怎么管理好數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)規(guī)范的放在倉庫中，便于BI、AI等其他的使用數(shù)據(jù)的方面可以更好的使用倉庫里面的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)發(fā)揮出更好的價值，顯
混合架構(gòu)。 架構(gòu)組成特點經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（mysql、oracle）為主數(shù)據(jù)量小，實時性要求低離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)hive，spark為主數(shù)據(jù)量大，實時性要求低Lambdahive，spark負(fù)責(zé)存量，strom/Flink負(fù)責(zé)實時計算數(shù)據(jù)量大，實時性要求高Kappakafka、str
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉庫分層: stg(數(shù)據(jù)緩沖層)， ods (數(shù)據(jù)貼源層)，dw:dwd dws dwt (數(shù)據(jù)倉庫 層)，ads (數(shù)據(jù)集市層)，app (應(yīng)用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構(gòu)的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細(xì)的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-
在短時間內(nèi)返回結(jié)果。 實時數(shù)據(jù)加載：GaussDB(DWS)支持實時數(shù)據(jù)加載，可以將實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉庫中。這使得企業(yè)可以及時地獲取最新的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實時分析。 實時數(shù)據(jù)同步：GaussDB(DWS)支持實時數(shù)據(jù)同步，可以與其他系統(tǒng)進(jìn)行實時數(shù)據(jù)的同步和交互。這使得企業(yè)
沒有進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊?guī)避數(shù)據(jù)傾斜語句13Where條件中is null語句有沒有進(jìn)行空字符串處理 五、流程規(guī)范 根據(jù)阿里流程規(guī)范，本文將數(shù)據(jù)倉庫研發(fā)流程抽象為如下幾點： 需求階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)如何應(yīng)對不斷變化的業(yè)務(wù)需求。設(shè)計階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)開發(fā)者應(yīng)如何綜合性能、成本、效率
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)倉庫分層: stg(數(shù)據(jù)緩沖層)， ods (數(shù)據(jù)貼源層)，dw:dwd dws dwt (數(shù)據(jù)倉庫 層)，ads (數(shù)據(jù)集市層)，app (應(yīng)用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構(gòu)的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細(xì)的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-
將揭示如何構(gòu)建一個讓你的數(shù)據(jù)倉庫在實時世界中游刃有余的架構(gòu)。 架構(gòu)設(shè)計： 構(gòu)建實時數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵之一就是設(shè)計一個可靠而強(qiáng)大的架構(gòu)。這就像在峽谷中建造一座堅固的橋梁，讓你的數(shù)據(jù)可以安全地流動。GaussDB（DWS）提供了分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的優(yōu)勢，讓你可以輕松應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的處理
Database，即數(shù)據(jù)庫，用于管理各類數(shù)據(jù)對象，各數(shù)據(jù)庫間相互隔離。 Datafile Segment，即數(shù)據(jù)文件，通常每張表只對應(yīng)一個數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會分為多個數(shù)據(jù)文件存儲。 Table，即表，每張表只能屬于一個數(shù)據(jù)庫。 Block，即數(shù)據(jù)塊，是數(shù)據(jù)庫管理的基本單位，默認(rèn)大小為8KB。
的工具就是Hadoop大數(shù)據(jù)倉庫Hive。 Hive的架構(gòu) Hive能夠直接處理我們輸入的SQL語句（Hive的SQL語法和數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)SQL略有不同），調(diào)用MapReduce計算框架完成數(shù)據(jù)分析操作。下面是它的架構(gòu)圖，我們結(jié)合架構(gòu)圖來看看Hive是如何實現(xiàn)將SQL生成MapReduce可執(zhí)行代碼的。
