Hive是一个数据仓库基础设施工具，用于在Hadoop上处理结构化数据。它位于Hadoop之上，可用于汇总大数据并简化查询和分析。...介绍 Hive是一种方便与存储在HDFS（Hadoop文件系统）中的数据一起工作的方法。它是面向SQL的查询语言。基本上，Hive是用于Hadoop集群的SQL。...它是在HDFS之上构建的开源数据仓库系统，为数据添加了结构。就像数据库一样，Hive具有创建数据库、创建表和使用查询语言处理数据的功能。用于Hive的查询语言称为Hive查询语言（HQL）。...架构和特点的介绍 Hive 架构 用户界面：Hive 是一种数据仓库基础设施软件，可以在用户和 HDFS 之间创建交互。...Hive作为数据仓库，专门用于管理和查询仅存储在表中的结构化数据。 在处理结构化数据时，Map Reduce没有像UDF一样的优化和可用性功能，但Hive框架有。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive...数据存储和管理：此层次主要涉及对数据的存储和管理，含数据仓库、数据集市、数据仓库检测、运行与维护工具和元数据管理等。...无法处理不同类型的数据，传统数据仓库只能存储结构化数据，企业业务发展，数据源的格式越来越丰富。 传统数据仓库建立在关系型数据仓库之上，计算和处理能力不足，当数据量达到TB级后基本无法获得好的性能。...1-3 Hive Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库，由Facebook开发，在某种程度上可以看成是用户编程接口，本身并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。...在Hive HA中，在Hadoop集群上构建的数据仓库是由多个Hive实例进行管理的，这些Hive实例被纳入到一个资源池中，由HAProxy提供统一的对外接口。
数据仓库工具Hive 第一章 hive是什么 一 数据仓库工具Hive 二 hive架构 三 Hive执行流程 第二章 Hive的搭建 一 Hive的搭建模式介绍 二 单用户模式搭建 三 多用户模式搭建...介绍 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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...eg : select * from tb_user hive最适合于数据仓库，使用数据仓库进行相关静态数据分析，而不需要快速响应出结果，而且数据本身不会频繁变化。 hive不是一个完整的数据库。...Hive构建于Apache Hadoop™之上，提供以下功能： 通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，如提取/转换/加载（ETL），报告和数据分析。...它最适用于传统的数据仓库任务。 Hive旨在最大限度地提高可伸缩性（通过动态添加到Hadoop集群中的更多计算机扩展），性能，可扩展性，容错性以及与其输入格式的松耦合。
Hive简介 Hive是什么 Hive 构建在 Hadoop 之上，提供以下功能： 通过类 SQL 指令轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，例如：提取/转换/加载(ETL)，报告和数据分析。...换句话来说，Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，是用来管理数据仓库的。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 的查询功能。...从如下 Hadoop 生态圈图中可以看出 Hive 所扮演的角色。 Hive如何将结构化的数据文件映射成一张表 结构化的数据文件如何理解？...总结： 今天分享的内容包含：Hive是什么，Hive所具有的功能和优点，在 Hadoop 大数据生态圈中所饰演的角色，Hive架构等内容。
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鉴于Hadoop的部署率呈指数级的增长，以及其生态系统不断地深入而广泛地发展，我们很想知道Hadoop的崛起是否会导致传统数据仓库解决方案的终结呢。...数据仓库和Hadoop之间的主要区别是：数据仓库通常部署在单个关系数据库中，而这个数据库则起到中央存储的作用。...此外，Hadoop生态系统包括构建在Hadoop核心之上的数据仓库层/服务，而Hadoop上层服务包括SQL(Presto)、SQL-Like(Hive)和NoSQL(Hbase)类型的数据存储。...在这种背景下，我们很自然地要问：Hadoop是否是数据仓库的终结者? 为了回答这个问题，我们需要将数据仓库技术与数据仓库部署分开来看。...Hadoop(和NoSQL数据库的出现)将预示着数据仓库设备和传统数据仓库单一数据库部署的消亡。 而在这方面就有过实例。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51757009 第一部分：概述 一、什么是数据仓库 1....多维数据模型基础 二、在Hadoop上实现数据仓库 1. 大数据的定义 2. 为什么需要分布式计算 3. Hadoop基本组件 4. Hadoop生态圈的其它组件 5....Hadoop生态圈的分布式计算思想 6....与传统数据仓库架构对应的Hadoop生态圈工具 第二部分：环境搭建 一、Hadoop版本选型 二、安装Hadoop及其所需的服务 三、建立数据仓库示例模型 1. ERD 2. 选择文件格式 3.
Sqoop简介 Sqoop是一个在Hadoop与结构化数据存储（如关系数据库）之间高效传输大批量数据的工具。它在2012年3月被成功孵化，现在已是Apache的顶级项目。...第一代Sqoop的设计目标很简单： 在企业级数据仓库、关系数据库、文档系统和Hive、HDFS之间导入导出数据。 基于客户端的模型。 连接器使用厂商提供的驱动。 没有集中的元数据存储。...从源抽取数据导入数据仓库（本示例的RDS）有两种方式，可以从源把数据抓取出来（拉），也可以请求源把数据发送（推）到数据仓库。...考虑以下两个问题： 需要抽取哪部分源数据加载到数据仓库？有两种方式，完全抽取和变化数据捕获。 数据抽取的方向是什么？有两种方式，拉模式（从数据仓库去拉）和推模式（通过源去推）。...完全抽取和变化数据捕获（CDC） 如果数据量很小并且易处理，一般来说采取完全源数据抽取（将所有的文件记录或所有的数据库表数据抽取至数据仓库）。
需要修改“建立数据仓库示例模型”里生成日期维度数据的脚本。下图显示了修改后的date_dim_generate.sh文件内容。 ?...hive.support.concurrency=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager...hive.support.concurrency=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager...hive.support.concurrency=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager
例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被打包、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。...hive.support.concurrency=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager...month, month_name, quarter, year, promo_ind FROM date_dim ; 修改后的数据仓库模式如下图所示...对数据仓库的修改如下：给现有的sales_order_fact表添加四个数量和四个日期代理键，要加的新列是allocate_date_sk、allocate_quantity、packing_date_sk...hive.support.concurrency=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager
Oozie简介 （1）Oozie是什么 Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统，其工作流作业是由一系列动作构成的有向无环图（DAGs），协调器作业是按时间频率周期性触发的...第一版Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业的动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎的服务器，按时间和数据触发工作流执行。...（2）为什么需要Oozie 在Hadoop中执行的任务有时候需要把多个Map/Reduce作业连接到一起执行，或者需要多个作业并行处理。...Oozie为以下类型的动作提供支持： Hadoop map-reduce、Hadoop文件系统、Pig、Java和Oozie的子工作流（SSH动作已经从Oozie schema 0.2之后的版本中移除了...所有由动作节点触发的计算和处理任务都不在Oozie之中——它们是由Hadoop的Map/Reduce框架执行的。这种方法让Oozie可以支持现存的Hadoop用于负载平衡、灾难恢复的机制。
02-《 Hadoop构建数据仓库实践》.jpg 第1章 数据仓库简介 1.1 什么是数据仓库 Inmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理者的决策过程...1.3 数据仓库架构 1.3.2 主要数据仓库架构 在数据仓库技术演化过程中，产生了几种主要的架构方法，包括数据集市架构、Inmon企业信息工厂架构、Kimball数据仓库架构和混合型数据仓库架构。...Kimball数据仓库架构 Kimball数据仓库架构如图1-5所示。...Kimball的数据仓库包含高粒度的企业数据，使用多维模型设计，这也意味着数据仓库由星型模式的维度表和事实表构成。分析系统或报表工具可以直接访问多维数据仓库里的数据。...对比1.1节中数据仓库的定义不难看出，操作型数据存储在某些方面具有类似于数据仓库的特点，但在另一些方面又显著不同于数据仓库。 ● 像数据仓库一样，是面向主题的。
02-《 Hadoop构建数据仓库实践》.jpg 第2章 数据仓库设计基础 2.1 关系数据模型 2.1.1 关系数据模型中的结构 6．关系表的属性 关系表有如下属性： ● 每个表都有唯一的名称。...2.5 数据仓库实施步骤 1．定义范围 首要任务是定义项目的范围。项目范围定义了一个数据仓库项目的边界。典型的范围定义是组织、地区、应用、业务功能的联合表示。...2．确定需求 数据仓库项目的需求可以分为业务需求和技术需求。 （1）定义业务需求 与业务人员进行面对面的沟通，是理解业务流程的好方式。沟通的结果是使数据仓库的业务需求更加明确。...3．逻辑设计 下面就要进入数据仓库的逻辑设计阶段。逻辑设计过程中，需要定义特定数据的具体内容，数据之间的关系，支持数据仓库的系统环境等，本质是发现逻辑对象之间的关系。...6．访问数据 访问步骤是要使数据仓库的数据可以被使用，使用的方式包括：数据查询、数据分析、建立报表图表、数据发布等。根据采用的数据仓库架构，可能会引入数据集市的创建。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51757011 一、什么是数据仓库 一种被广泛接受的数据仓库定义是Bill...而象数据仓库这样的分析型系统，是通过数据分析来评估企业的经营效益。...ETL 数据仓库的数据源一般来自操作型系统，也就是说，必须在某个时点从操作型系统获取数据并将其导入数据仓库，这个过程就是通常所说的抽取（extract）、转换（transform）和装载...为了满足这些查询需求，需要数据仓库中的数据确保准确性、时效性和历史可追溯性。 （1）准确性 想要数据仓库实施成功，业务用户必须信任其中的数据。...时效性 数据仓库里的信息应该满足用户希望的时效性。 历史可追溯性 数据仓库应该保留历史数据，这是长期趋势分析的关键所在。 4.
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51757018 二、在Hadoop上实现数据仓库 （大部分翻译自《Big Data Warehousing...》） 数据仓库技术出现很长时间了，现在为什么要从传统数据库工具转为使用Hadoop呢？...大数据的定义 虽然数据仓库技术自诞生之日起的二十多年里一直被用来处理大数据，但“大数据”这个词却是近年来随着以Hadoop为代表的一系列分布式计算框架的产生发展才流行起来。...与传统数据仓库架构对应的Hadoop生态圈工具 传统的数据仓库并不是一个单一系统，而是由一系列协同工作的组件联合构成，包括ETL过程，RDS，TDS，数据目录，查询引擎，用户界面，自动化调度...以上这些传统数据仓库中的组件，在Hadoop生态圈中都有对应的开源项目或产品。 抽取 Hadoop生态圈中的主要数据摄取工具是Sqoop。
它建立在Hadoop之上，具有以下功能和特点： 通过SQL方便地访问数据，适合执行ETL、报表、数据分析等数据仓库任务。 提供一种机制，给各种各样的数据格式加上结构。...Hive建立在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）和MapReduce系统之上。图中显示了Hadoop 1和Hadoop 2中的两种MapReduce组件。...在Hadoop 2中，YARN将资源管理和调度从MapReduce框架中解耦。...为了更好地理解Hive如何与Hadoop的基本组件一起协同工作，可以把Hadoop看做一个操作系统，HDFS和MapReduce是这个操作系统的组成部分，而象Hive、HBase这些组件，则是操作系统的上层应用或功能...初始装载 在数据仓库可以使用前，需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载，一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。
分别给数据仓库里的事实表sales_order_fact和源数据库中订单销售表sales_order增加request_delivery_date_sk和request_delivery_date列。...hive.support.concurrency=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/52165035 十五、维度合并 随着数据仓库中维度的增加，我们会发现有些通用的数据存在于多个维度中...修改数据仓库模式 为了合并维度，需要改变数据仓库模式。下图显示了修改后的模式。...下面的脚本用于修改数据仓库模式，所做的修改如下。 创建邮编维度表zip_code_dim。...effective_date, expiry_date from factory_dim_old; drop table factory_dim_old; 执行完修改数据仓库模式的脚本后...修改产品定期装载 类似于对定期数据仓库装载的修改，需要删除工厂维度导入里所有与邮编相关的列，并在产品事实表导入时使用工厂邮编代理键。
所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的，而对促销期数据就要进行按需装载。...在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。...示例假设只需要装载新的促销期数据，而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。...hive.support.concurrency=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51757045 一、Hadoop版本选型 主流的Hadoop生态圈有Apache...；（2）提供工具简化Hadoop集群的安装和建立。...Hadoop开源版本的主要挑战在于搞清楚哪些组件的哪些版本是相互兼容的。事实证明，保持Hadoop生态圈开源社区中众多相关项目的版本同步是非常困难的。实际上基于版本的兼容性是会随着版本改变的。...这些区别会给选择分发版本带来疑惑 —— 并不是每一个分发版本都包含Hadoop生态圈的所有工具。...在后面的数据仓库实践中会用到Sqoop、Hive、Oozie、Impala、Hue等工具，出于简单部署的原则，这里选择CDH 5.7.0，并启用相关服务。
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