大数据｜Hive和数据仓库

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分类专栏： 右一的电子笔记合集 文章标签： 大数据 hive 数据仓库
于 2023-05-08 00:01:28 首次发布
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本文介绍了数据仓库的概念，强调其面向主题、集成、时变和非易失性特点。对比了OLTP和OLAP的区别，然后深入探讨了Hive的基本工作原理，包括Hive与HBase的区别、数据模型（如表、外部表、分区和桶）以及HiveQL。通过示例展示了如何创建和操作数据表，以及Hive在大数据查询和分析中的优势。

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前文回顾：HBase基本工作原理

目录

📚数据仓库和OLAP

🐇数据仓库

🥕面向主题

🥕集成的

🥕时变的

🥕非易失的

🐇OLTP（联机事务处理）vs OLAP（联机分析处理）

📚Hive基本工作原理

🐇Hive和HBase的区别

🐇Hive的作用与结构组成

🐇Hive的数据模型

🥕表（Table）

🥕外部表（External Table）

🥕分区（Partition）

🥕桶（Bucket）

📚Hive查询语言——HiveQL

🐇创建数据表的命令

🐇装入数据

🐇插入数据

🐇SELECTS and FILTERS

📚Hive总结

📚数据仓库和OLAP

🐇数据仓库

  • 数据仓库：用于决策支持的数据库，与组织的操作型数据库独立的运行维护。

  • 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策过程。

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Hive是大数据领域中一个重要的数据仓库工具，它设计的目标是为大规模数据集提供数据查询和分析能力。由于Hive提供了类似SQL的查询语言（HQL），使得非Java背景的分析师也能轻松进行大数据处理。下面我们将深入探讨...
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