数据仓库Hive

最新推荐文章于 2025-02-13 10:31:55 发布
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分类专栏： BigData

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

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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

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Hive在企业中的应用

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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
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SQL转换成MapReduce基本原理
(1)join的实现原理
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(2) group by的实现原理
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Hive安装

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

Hive数据类型
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Hive数据仓库（一）
09-25
Hive是hadoop领域的数据仓库。它提供了一套工具可以让我们非常方便的管理位于HDFS中的大型数据集，它提供了一套类似于SQL的查询语言，可以很容易的查询hive中的数据。Hive也有数据库、表、视图、索引、函数等概念，非常类似于我们常用的关系型数据库，因此入手非常方便。本资源是Hive授课讲义的一部分。
数据仓库-Hive(一)
美美的大猪蹄子的博客
09-19 1482
数据仓库-Hive 1. 数据仓库 1.1. 基本概念 英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。 数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。 可以理解为：面...
基于Hadoop的数据仓库Hive学习指南.doc
04-06
【标题】：“基于Hadoop的数据仓库Hive学习指南” 【描述】：该文档是一份针对Hive的学习资料，旨在引导读者理解如何在Hadoop平台上利用Hive进行数据仓库操作和编程实践。它涵盖了Hive的基本概念、安装步骤、实验...
基于Hadoop的数据仓库Hive基础知识
02-25
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将HQL语句转换成MR任务进行...
【大数据处理技术】「#1」本地数据集上传到数据仓库Hive
Lenhart001的博客
12-19 2365
【代码】【大数据处理技术】「#1」本地数据集上传到数据仓库Hive。
数据仓库hive用到的mysql安装包
09-03
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。
hive 数据仓库
m0_37778709的博客
11-07 298
目录（hive）本质(是什么)作用(干什么)架构(有什么)优缺点优点缺点流程(怎么运作)常用(必会)常见问题(必知)1、数据库和数据仓库有什么区别？异议 本质(是什么) 本质：将HQL、SQL转换成MapReduce程序 hive处理的数据 存储在HDFS上 hive分析数据的底层原理是mapReduce hive执行程勋运行在yarn上 作用(干什么) 可以将海量结构化的数据文件映射为一张表，并...
10-Hive数据仓库
01-07
Hive数据仓库 Hive数据仓库思维导图下载链接 Hive简介 Hive的产生 非java编程者对HDFS的数据做Mapreduce操作 Hive : 数据仓库 Hive：解释器，编译器，优化器等 Hive 运行时，元数据存储在关系型数据库里面 Hive架构 （1）用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动 Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。 WUI是通过浏览器访问Hive
Hive 数据仓库
szwzwwww的博客
11-18 2969
Hive 是由 Facebook 开源的一个数据仓库工具，它允许用户使用类 SQL 语句来进行数据的查询、分析以及管理，将结构化的数据文件映射为数据库中的表，并提供了一套完整的机制用于数据的抽取、转换和加载（ETL）操作。本质上，Hive 是把 HQL 语句转化为 MapReduce、Tez 或者 Spark 等计算引擎可执行的任务，从而在 Hadoop 集群上进行数据处理。
数据仓库之Hive
Sunshine.wz的博客
11-02 1320
文章目录Hive 简介Hive 架构Hive 的架构OperatorHive 搭建模式单机模式移动到 /opt/sxt 目录下配置 hive 环境变量,编辑 vi /etc/profile 文件使 /etc/profile 生效输入 hive 命令，查看 hive 是否安装成功修改配置文件更新 jar 资源将 jline.jar 调整为高版本，同时将 hadoop 的低版本删除启动Hive 之...
hive 的基础学习
m0_45509427的博客
08-26 406
数据仓库-Hive 1. 数据仓库 1.1. 基本概念 英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。 数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。 可以理解为：面...
Hive数据仓库
weixin_46579297的博客
06-15 6634
基本使用 sql语言show databases; 查看数据库 ; 不能省略优点：缺点：HIve架构设计特别说明：hive2.2以后版本变化较大，去掉了HWI模块，HiveCLI模式也直接采用了beeline链接从上图可以看出，Hive的体系结构分为以下几部分:Hive 基础应用1。Hive基础概念1.hive 数据模型2。HiveSqlDDL建表说明1 元数据：描述数据的数据2.表分类：主要分内表和外表 1.内表：元数据和数据本身均被Hive管理。删除表则全部删除 2.外表：元数据被hive管理，数据本身
数据仓库Hive入门
喜欢磨洋工的小石同学的博客
03-04 296
Hive Hive概述 什么是Hive Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 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表，并 提供类 SQL 查询功能。本质是：将 HQL 转化成 MapReduce 程序。 1）Hive 处理的数据存储在 HDFS 2）Hive 分析数据底层的实现是 MapReduce 3）执行程序运行在 Yarn 上 Hive优缺点 优：简单，类sql语法，执行延迟较高，常用于数据分析 缺：不擅
第9章 数据仓库Hive
wyz191的专栏
04-09 2892
数据仓库 数据仓库的定义 专业定义 英文名称为Data Warehouse，可简写为DW。是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 通俗解释 （1）面向分析的存储系统(面向数据分析的存储系统） （2）W.H.Inmmon给出的，即“数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integra
hive数据仓库--Hive介绍
m0_58625397的博客
03-21 4312
hive
一文了解数据仓库Hive
优快云博客技术，java高级工程师，业务层架构师，高级管理认证，毕业设计可以联系我
02-13 603
Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。它把海量数据存储于Hadoop文件系统，而不是数据库，但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制，并采用类SQL语言对这些数据进行自动化管理和处理。我们可以把Hive中海量结构化数据看成一个个的表，而实际上这些数据是分布式存储在HDFS 中的。Hive经过对语句进行解析和转换，最终生成一系列基于Hadoop 的MapReduce任务，通过执行这些任务完成数据处理。注意：hive以来Hadoop，需要先安装hadoop。
数据仓库hive
最新发布
03-22
<think>好的，我现在需要帮助用户了解Hive在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在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 ```
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