给大家共享下hive的开发中文文档： Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

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课程目录： 第1章：Hive基本架构及环境部署 1.MapReduce分析与SQL分析对比 2.Hive的介绍及其发展 3.Hive的安装部署及启动 4.Hive的基本架构讲解 5.安装MySQL作为元数据库存储 6.配置Hive使用MySQL作为元数据库存储 7.Hive中基本命令的使用 8.Hive中常用的属性配置 9.Hive中常用的交互式命令 10Hive中数据库的管理与使用 11.Hive中表的管理与使用 12.Hive中外部表的使用 第2章：Hive 常用DML、UDF及连接方式 13.Hive中分区表的介绍 14.Hive中分区表的创建及使用 15.Hive中数据导入的6种方式及其应用场景 16.Hive中数据导出的4种方式及表的导入导出 17.Hive中HQL的基本语法（一） 18.Hive中HQL的基本语法（二） 19.Hive中order by、sort by、distribute by与cluster by的使用 20.Hive中分析函数与窗口函数 21.Hive中UDF的介绍 22.Hive中使用自定义UDF实现日期格式转换 23. HiveServer2的介绍及三种连接方式 24.Hive元数据、fetch task和严格模式的介绍 第3章：Sqoop Sqoop及用户行为分析案例 25.CDH版本框架的介绍 26. CDH版本框架的环境部署 27.Sqoop的介绍及其实现原理 28.Sqoop的安装部署及连接测试 29.Sqoop将MySQL数据导入到HDFS（一） 30.Sqoop将MySQL数据导入到HDFS（二） 31.Sqoop中的增量导入与Sqoop job 32.Sqoop将MySQL数据导入Hive表中 33.Sqoop的导出及脚本中使用的方式 34.案例分析-动态分区的实现 35.案例分析-源表的分区加载创建 36.案例分析-指标分析使用Sqoop导出 第4章：Hive复杂用户行为案例分析及优化 37.自动批量加载数据到hive 38.Hive表批量加载数据的脚本实现（一） 39.Hive表批量加载数据的脚本实现（二） 40.HIve中的case when、cast及unix_timestamp的使用 41.复杂日志分析-需求分析 42.复杂日志分析-需求字段讲解及过滤 43.复杂日志分析-字段提取及临时表的创建 44.复杂日志分析-指标结果的分析实现 45.Hive中数据文件的存储格式介绍及对比 46.常见的压缩格式及MapReduce的压缩介绍 47.Hadoop中编译配置Snappy压缩 48.Hadoop及Hive配置支持snappy压缩 49.Hive中的常见调优 50.Hive中的数据倾斜及解决方案-三种join方式 51.Hive中的数据倾斜及解决方案-group by 52.Hive中使用正则加载数据 53. Hive中使用Python脚本进行预处理 第5章：Zeus任务资源调度工具 54.资源任务调度框架介绍 55.企业中常见的任务调度框架 56.Zeus的介绍及基本实现原理 57.Zeus安装部署-基本环境配置 58.Zeus安装部署-配置文件的修改 59.Zeus安装部署-编译打包 60.Zeus平台的调度使用 61.Zeus平台实现任务调度应用（一） 62.Zeus平台实现任务调度应用（二） 63.Zeus平台实现任务调度应用（三）

用于大数据后台hive开发，对照DB2的函数列表，有少部分是hive的UDF函数

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hive 源码分析

hadoop,hbase,hive版本整合兼容性最全，最详细说明【适用于任何版本】 -

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这是一篇博客的附件。 博客地址：http://blog.csdn.net/luckymelina/article/details/22889383

使用jdbc连接hive 里面提供了很多封装方法 .....................................................................