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当前，所有应用到大数据的公司都需要建设企业数据仓库，以服务于数据分析和为企业决策、产品优化、产品运营等提供稳定可靠的数据支持，因此，数据仓库的建设在公司数据的E(抽取)、T(转化)、L(加载)流程中起到至关重要的地位。 本项目将数仓分为三层，分别是ODS层(贴源层)、DW层(数仓层)和APP层(应用层)，其中DW层中包含事实层、维度层、宽表层，为了达到拿空间换时间的目的，由事实层中的事实表和维度层的维度表关联形成宽表层。

基于Hadoop＋Hive的数据查询优化设计与实现

利用Hive进行复杂用户行为大数据分析及优化案例（全套视频+课件+代码+讲义+工具软件），具体内容包括： 01_自动批量加载数据到hive 02_Hive表批量加载数据的脚本实现（一） 03_Hive表批量加载数据的脚本实现（二） 04_HIve中的case when、cast及unix_timestamp的使用 05_复杂日志分析-需求分析 06_复杂日志分析-需求字段讲解及过滤 07_复杂日志分析-字段提取及临时表的创建 08_复杂日志分析-指标结果的分析实现 09_Hive中数据文件的存储格式介绍及对比 10_常见的压缩格式及MapReduce的压缩介绍 11_Hadoop中编译配置Snappy压缩 12_Hadoop及Hive配置支持snappy压缩 13_Hive中的常见调优 14_Hive中的数据倾斜及解决方案-三种join方式 15_Hive中的数据倾斜及解决方案-group by 16_Hive中使用正则加载数据 17_Hive中使用Python脚本进行预处理

前言        本来将数据导入到hive，但是不知道什么原因太慢了，一小时200条数据，优化一波kettle，还是成效不大，因此改为借用hadoop file output 到hdfs，然后再load 到hive表里 一，正文 1.在转换里拖入big data/hadoop file output      新建hadoop cluster连接      从集群里下载core-site.xml，hdfs-site.xml，yarn-site.xml，mapred-site.xml      覆盖kettle的plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-co

启动大数据框架常用命令

Linux 搭建Hive链接mysql教程 适用搭建hadoop,配置环境使用

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大数据练手项目——Youtube数据源

网站点击流数据分析项目，用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都可被保存在网站日志中。通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。