数据仓库Hive

数据仓库概念

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
根本目的 是为了支持企业内部的商业分析和决策,基于数据仓库的分析结果,做出相关的经营决策.

数据仓库的体系结构

在这里插入图片描述

数据仓库与数据库的区别

数据仓库中的数据比较稳定,保留了大量历史数据;
而数据库只保存某一时刻的数据.

Hive

对于传统数据仓库来说,既是数据存储产品也是分析产品,但Hive并不提供这些功能,它提供了类似关系数据库SQL语言的查询语言HiveQL,可以通过HiveQL语句快速实现简单的MapReduce统计,Hive自身将HiveQL语句转换为MapReduce任务进行运行.
两个方面特性
(1)采用批处理方式处理海量数据
(2)Hive提供了一系列对数据进行提取,转换,加载ETL的工具

Hive与其他组件的关系

在这里插入图片描述

Hive在企业中的应用

在这里插入图片描述
Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。
BI(Business Intelligence) 即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。

Hive系统架构

  • 用户接口模块
    包括CLI、HWI (HiveWebInterface)、JDBC、ODBC、Thrift Server
  • 驱动模块
  • 包括编译器、优化器、执行器,负责把HiveQL转化为一系列MapReduce作业
  • 元数据存储模块
    在这里插入图片描述

SQL转换成MapReduce基本原理
(1)join的实现原理
在这里插入图片描述
(2) group by的实现原理
在这里插入图片描述

Hive安装

http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1080-2/

Hive数据类型
在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要帮助用户了解Hive数据仓库中的应用指南。首先,我要回忆Hive的基本概念和它在数据仓库中的角色。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,允许用户通过类似SQL的HiveQL进行数据查询和管理,适合处理大规模的结构化数据。接下来,用户需要的是使用指南,所以应该分步骤说明如何搭建环境、数据存储、分层建模以及优化技巧。 首先,搭建Hive环境。用户可能需要安装和配置Hive,这里需要提到依赖Hadoop,存储元数据的数据库如MySQL,以及Hive的配置步骤。可以参考引用中的默认数据库路径和目录结构,比如引用[2]提到的默认数据库路径/user/hive/warehouse,这有助于用户理解Hive的数据存储位置。 然后,数据存储部分要解释内部表和外部表的区别,引用[3]提到的导出数据到HDFS目录的例子,可以说明如何管理数据存储。同时,数据导入导出部分需要涉及Load命令和Sqoop的使用,引用[3]中的Sqoop导出到关系型数据库的例子可以作为参考。 分层建模是数据仓库设计的关键,需要详细说明ODS、DWD、DWS、ADS各层的作用,可能还需要结合引用[1]中提到的分层建模内容。这部分需要清晰的结构,让用户理解每一层的用途和如何实现。 优化技巧方面,分区和分桶是常用的方法,可以提高查询效率。此外,压缩和存储格式如ORC、Parquet也是优化点。可能需要提到执行引擎的选择,比如Tez或Spark,以及资源调优的参数设置。 接下来,生成相关问题。根据用户的需求,相关问题应围绕Hive的安装配置、数据管理、分层建模、优化策略和应用场景展开。需要确保问题覆盖用户可能感兴趣的方面,并参考已有的引用内容来确保准确性。 最后,检查是否符合系统级指令:数学格式是否正确,中文回答,引用标识自然添加。确保没有使用任何Markdown格式,语言口语化,结构清晰。需要确认引用的正确性,比如引用[1]提到Hive的分层建模,引用[2]关于默认数据库路径,引用[3]的数据导出方法,这些都要在适当的位置引用。</think>### Hive数据仓库中的应用指南 #### 一、Hive的核心定位 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,支持通过类SQL语法(HiveQL)对海量结构化数据进行存储、查询和分析,尤其适合离线批处理场景。其核心功能是将数据映射为表结构,并存储在HDFS中(默认路径为`/user/hive/warehouse`)[^2]。 #### 二、环境搭建与数据存储 1. **依赖环境** - Hadoop集群:Hive依赖HDFS作为底层存储 - 元数据存储:需配置MySQL/PostgreSQL等数据库存储表结构信息 ```bash # 示例:创建Hive表 CREATE TABLE user_logs ( user_id STRING, action_time TIMESTAMP ) STORED AS ORC; ``` 2. **数据存储模式** - **内部表**:数据由Hive管理,删除表时数据同步清除 - **外部表**:数据路径由用户指定,删除表仅移除元数据 ```sql CREATE EXTERNAL TABLE external_table (col1 INT) LOCATION '/user/custom/path'; -- 引用[2]的路径示例 ``` #### 三、分层建模实践 Hive数据仓库通常采用四层架构: | 层级 | 名称 | 功能 | 数据保留策略 | |------|------|------|--------------| | ODS | 操作数据层 | 原始数据镜像 | 长期保留原始数据 | | DWD | 明细数据层 | 数据清洗、标准化 | 保留业务实体全集 | | DWS | 汇总数据层 | 维度聚合、指标预计算 | 按业务需求保留 | | ADS | 应用数据层 | 面向报表/API的数据集市 | 高频更新 | > 分层设计可有效隔离原始数据与加工数据,提升复用性[^1] #### 四、性能优化策略 1. **分区与分桶** - 按时间分区加速查询:`PARTITIONED BY (dt STRING)` - 分桶优化JOIN效率:`CLUSTERED BY (user_id) INTO 32 BUCKETS` 2. **存储优化** - 使用ORC/Parquet列式存储,压缩率比文本格式高60%+ - 启用向量化查询:`SET hive.vectorized.execution.enabled = true;` 3. **计算优化** - 切换执行引擎:`SET hive.execution.engine=tez;` - 动态分区配置: ```sql SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; ``` #### 五、数据流转示例 ```sql -- 从ODS到DWD的清洗 INSERT OVERWRITE TABLE dwd_logs SELECT user_id, CAST(from_unixtime(unix_timestamp(action_time)) AS TIMESTAMP) FROM ods_raw_logs WHERE user_id IS NOT NULL; -- 使用Sqoop导出到MySQL(引用[3]方法) sqoop export \ --connect jdbc:mysql://dbserver:3306/warehouse \ --table results \ --export-dir /user/hive/warehouse/ads_results ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值