【图书推荐】《Hive入门与大数据分析实战》

本书重点

Hive的网站流量分析项目、旅游酒店评价大数据分析项目,两个案例(均包括SQL和Java编程两种解决方法,SQL实现不用编程)可用于课题研究和毕业论文素材。

内容简介

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据的提取、转换、加载,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能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并能提供SQL查询分析功能,将SQL语句转换成MapReduce任务来执行,从而实现对数据进行分析的目的。

本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲。本书可作为Hive数据仓库初学者的入门书,也可作为Hive大数据分析与大数据应用开发工程师的指导手册,还可作为高等院校或者高职高专计算机技术、人工智能、大数据技术及相关专业的教材或教学参考书。

《Hive入门与大数据分析实战》共分11章,内容包括数据仓库与Hive、Hive部署与基本操作、Hive语法基础、Hive数据定义、Hive数据操作、Hive查询、Hive函数、Hive数据压缩、Hive调优、基于Hive的网站流量分析项目实战、旅游酒店评价大数据分析项目实战。最后的两个项目实战(均包括SQL和Java编程两种解决方法)帮助读者提高Hive大数据分析的综合实战能力。

适合读者

本书注重基础,内容翔实,突出示例讲解,既可以作为从事数据分析处理的科研工程技术人员的自学用书,也可以作为高等学校相关专业的本科生、研究生的教学用书。

作者简介

迟殿委,计算机软件与理论专业硕士,系统架构设计师。有多年企业软件研发经验和丰富的JavaEE、大数据技术培训经验,熟练掌握JavaEE与大数据全栈技术框架,擅长JavaEE系统架构设计、大数据分析与挖掘。著有图书《Hive入门与大数据分析实战》《Hadoop大数据分析技术》《Hadoop+Spark大

<think>好的,用户想学习Hive进行数据分析的实际应用,特别是询问实战案例和教程。首先,我需要根据用户提供的引用内容来组织回答,确保引用正确。 用户提到的引用[1]是一本Hive书籍,里面有两个项目实战,应该重点介绍这两个案例,说明它们如何结合SQL和Java解决实际问题。引用[2]是一个具体需求,统计视频热度Top10的例子,可以作为另一个案例讲解步骤。 接下来,我需要整理回答的结构,先推荐书籍,然后分步骤讲解案例,再补充其他常见案例,最后给出学习建议。要注意使用正确的LaTeX格式,比如独立公式用$$...$$,行内用$...$。同时,生成相关问题时要覆盖用户可能感兴趣的方面,比如优化、项目实战、工具比较等。 需要检查是否每个引用都正确对应,比如书籍中的两个项目是否在引用[1],而视频热度的案例在引用[2]。还要确保回答中的代码示例符合用户提供的Hive语法,比如使用炸裂函数和窗口函数。 最后,确保语言口语化,避免使用专业术语过多,分步骤讲解让用户容易理解。同时,生成的三个问题要相关且有实际意义,帮助用户深入学习和应用Hive。</think>以下是为您整理的Hive数据分析实战案例教程体系,结合大数据开发实际需求和经典案例进行说明: ### 一、Hive实战案例教学体系 1. **基础准备阶段** - 数据仓库设计Hive表创建 - 数据加载ETL流程:使用`LOAD DATA`和`INSERT OVERWRITE`语句 - 分区表/分桶表应用:如按日期分区$$ \text{dt}=20230801 $$的日志表设计 2. **典型案例解析**(以引用内容为例) **案例1:视频热度分析**(对应引用[2]) ```sql -- 步骤1:炸裂视频类别 SELECT video_id, views, category FROM video_table LATERAL VIEW explode(categories) exploded_table AS category; -- 步骤2:筛选Music类别并排序 SELECT video_id, views, rank() OVER (ORDER BY views DESC) as hot_rank FROM exploded_data WHERE category = 'Music' LIMIT 10; ``` 该案例涉及:炸裂函数、窗口函数、排序优化等核心技能[^2] **案例2:网站流量分析项目**(对应引用[1]) ```sql -- UV/PV统计 SELECT dt, COUNT(DISTINCT user_id) AS daily_uv, COUNT(1) AS daily_pv FROM user_behavior WHERE event_type = 'page_view' GROUP BY dt; -- 用户路径分析(使用LEAD函数) SELECT user_id, current_page, LEAD(current_page,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY event_time) AS next_page FROM clickstream_log; ``` 该项目包含SQL统计分析和Java UDF开发两种实现方式[^1] 3. **高级实战技巧** - 数据压缩实践:ORC/Parquet格式对比$$ \text{压缩率}=\frac{\text{原始大小}}{\text{压缩后大小}} $$ - 查询优化:通过`EXPLAIN`分析执行计划 - 倾斜连接优化:使用`/*+ MAPJOIN(small_table) */`提示 ### 二、推荐学习路径 1. **基础入门**:《Hive入门大数据分析实战》前6章(表结构设计、DDL/DML操作) 2. **进阶实战**:重点学习第10-11章的: - 流量分析项目(用户行为模式挖掘) - 旅游评价分析(文本数据处理情感分析) 3. **专项突破**:数据压缩(第8章)、性能调优(第9章) ### 三、典型企业级应用场景 1. 日志分析:每日$>1TB$的服务器日志处理 2. 用户画像:基于$user_id$的标签聚合 3. 实时看板:通过Hive+Superset构建BI系统
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