DreamMaker_DI的博客

声明：此系列文章来自http://webdataanalysis.net/category/web-data-warehouse/数据仓库的价值相信大家都了解数据仓库的4个基本特征：面向主题的、集成的、相对稳定的、记录历史的，而数据仓库的价值正是基于这4个特征体现的：1、高效的数据组织形式面向主题的特性决定了数据仓库拥有业务数据库所无法拥有的高效的数据组织形式，更加完整的数据体系，清晰的数据分类和分层机制。因为所有数据在进入数据仓库之前都经过清洗和过滤，使原始数据不再杂乱无章，基于优化查询的组.

HiveHive主要实现了两个功能：提供了一个存储和管理元数据的HiveMetastore，以库和表的形式管理HDFS中的元数据。实现了一套将SQL转换为MapReduce程序的执行引擎。Hive执行原理所有的命令和查询都会进入Driver（驱动模块），通过该模块对输入进行解析编译，对需求的计算进行优化，然后按照指定的步骤执行（通常是启动多个MapReduce任务（Job）来执行），当需要启动MapReduce任务（Job）时，Hive本身是不会生成Java MapReduce程序的。

窗口函数和排名函数窗口函数格式# 函数的格式函数 over( partition by 字段 ,order by 字段 window_clause )# window_clause的格式(rows | range) between (unbounded | [num]) preceding and ([num] preceding | current row | (unbounded | [num]) following)(rows | range) between current row

Hive表和库的管理创建库create database db_hive;创建表# 格式create [external] table [if not exists] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [comment table_comment] [partitioned by (col_name data_type [comment col_comment], ...)] [cluste