### Hive数据仓库实战知识点详解 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SQL查询功能，使得数据挖掘更加方便、快捷。它适用于处理大规模数据集，并且能够对海量数据进行存储、查询和分析。在社交应用陌陌的实际应用案例中，Hive数据仓库在处理和分析海量数据方面发挥着关键作用。 #### 数据存储与可靠性 Hive利用Hadoop的分布式存储系统存储海量数据，保证了数据的安全性和可靠性。其良好的扩展性使得存储资源能够随着数据量的增加而灵活扩展。这为处理如陌陌这样的社交平台每天产生的海量数据提供了坚实基础。 #### 数据处理与分析 通过HiveQL（Hive Query Language），可以对原始数据进行多种操作，包括数据筛选、聚合、关联等，使无序数据转化为有序、有价值的信息。这在陌陌中体现为通过分析用户的聊天记录和位置信息等，挖掘用户兴趣爱好和社交行为模式，并提供个性化推荐服务。 #### 数据分区与索引 Hive支持数据分区和索引，这些功能能够有效提升数据查询效率。对于高频访问的热点数据，Hive可以快速响应，为实时业务决策提供支持。在处理速度和查询效率方面，Hive能够满足社交应用对数据处理性能的高要求。 #### Hive数仓分层 在Hive数据仓库的实际应用中，通常会设计数据分层架构，比如ods（操作数据存储）、dw（数据仓库）、app（应用层）。每一层都有其独特的角色和作用，这有助于组织和优化数据处理流程。 - **ods层**：作为数据的入口层，通常用于存储从原始数据源导入的数据。 - **dw层**：为数据仓库层，用于存储经过清洗和转换后的数据，便于进行复杂的数据分析。 - **app层**：应用层，通常存储最终用户可以直接查询和使用的数据。 #### Hive数据仓库实战 通过具体代码示例，我们可以看到Hive数据仓库的使用方法。例如，创建数据表时，可以使用SQL语法对数据字段进行定义，并且进行一些初步的数据处理。通过创建查询表（CTAS），可以对ods层的数据进行转换，存储到dw层中，便于后续的数据分析。 #### 数据分析实例 在实战中，我们可以通过Hive进行多个维度的数据分析，例如： - 每日数据总量 - 每小时消息量趋势 - 按地区统计的发送消息总量 这些分析结果可以帮助优化用户体验，提升业务决策的准确性，增强社交平台的竞争力。 在对Hive数据仓库进行实战操作时，还可以结合可视化工具如Superset或FineBI，将分析结果以图形的方式展示，以便更直观地理解数据。 ### Seo

主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。

大数据学习：Hive数据定义语言.pdf

大数据学习：Hive数据操作语言.pdf

大数据学习：Hive数据查询语言.pdf

本系统主要设计完成两件工作，一是搭建分布式的hadoop的集群环境，二是基于分布式的集群环境做日志分析。详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/127332767

Bigdata-movie 本项目以电影数据为主题，以数据采集、处理、分析及数据可视化为项目流程，可实现百万级电影数据离线处理与计算。 项目详解：. 开发环境：IDEA+Pycharm+Python3+hadoop2.8+hive2.3.0+mysql5.7+sqoop+spark 1.数据采集(pachong.py)、预处理： 采集豆瓣电影top250电影信息，采集电影名称、电影简介、电影评分、其他信息、电影连接等字段，抓取电影票房总收入排名情况（取前20），删除冗余和空值字，利用Python的PyMysql库连接本地Mysql数据库并导入movies表，可以将数据保存到本地，从而进行数据可视化展示，也可将数据导入到大数据的Hive数仓工具中，用于大数据分析。 采集数据展示： 排序 影片名称 类型 总票房（万） 场均人次 上映日期 1 战狼2 动作 567928 38 2017/7/27

mysql安装包，mysql外界数据库作为存储hive元数据的存储介质，它的存在，方便hive用户根据自身的需求对数据进行分析处理。

包含虚拟机的安装步骤，centos系统安装，网络配置，环境配置，集群配置，详细命令，图文详解。

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