文章目录HIve数仓新零售项目前言一、Full join模型思路二、商品主题1.确定目标表2.实现代码总结 前言 这是一个线下真实HIve数仓的一个搭建项目，还是比较复杂的，主要和大家一起分享一下整个HIve数仓的思路。 整个项目分为： 1.ODS层 2.DWD层 3.DWB层4.DWS层 5.DM层 6.RPT层 每一层都有每一层的知识点。我会和大家分享从数据源MySQL开始，如何搭建整个完整的
最近一直在忙面试的事情，面试过程中碰到几家公司都问到了Hive,但是由于最近三年一直在忙海外数据仓库的事情，对于大数据的只限于了解，未有实际的使用，为了更好的面试，特总结了下Hive的相关知识（1）什么是Hive 1.1 Hive是Hadoop工具家族中一个重要成员，可以将结构化的数据文件（
转载
2023-08-16 18:38:05
32阅读
数据仓库架构分层1. 数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加
目录一、集群规划二、下载与设置三、初始化元数据四、hive启与停五、tez的配置 本节讲解Hive的安装与配置。配置文件下载一、集群规划在node01 安装，同步到node02，node03node01node02node03hivehivehive二、下载与设置# 1. 下载hive
[jack@node01 u02]$ wget https://mirror.bit.edu.cn/apach
转载
2023-07-20 20:07:56
61阅读
在线教育(7) 目录在线教育(7)1. Hive函数2. Hive 优化2.1 Hive 基础优化2.1.1 HDFS 副本数2.1.2 yarn的基础配置2.1.3 MapReduce基础配置2.1.4 hive的基础配置2.1.5 hive压缩的配置2.1.6 hive的执行引擎切换2.2 Hive 数据倾斜优化2.2.1 group by 数据倾斜2.2.2 join 数据倾斜2.2.3 如
转载
2023-07-20 20:08:42
157阅读
hive的安装与简单入门1 HIVE简单介绍1.1什么是 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 1.2Hive 架构原理 1.3Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不
关于Spring Spring 框架是一个基于 Java 的开源框架平台，并且为实现 Java 应用程序提供了全面的基础架构支持。 你可以专注于你的应用，让 Spring 来帮助你处理基础架构的问题。Java 应用程序小到 HelloWorld，大到N层的复杂架构的企业级应用，这些应用里面包含着各种的协作对象，程序里面的对象是相互之间依赖的。尽管Java平台提供的很多功能性的应用程序，但
架构图： 组成：SQL语句到任务执行需要经过解释器，编译器，优化器，执行器 解释器：调用语法解释器和语义分析器将SQL语句转换成对应的可执行的java代码或业务代码 编译器：将对应的java代码转换成字节码文件或jar包 优化器：从SQL语句到java代码的解析转化过程中需要调用优化器，进行相关策略优化 执行器：当业务代码转换完成之后上传到集群中执行职责：元数据管理
Hive环境搭建数仓中所有数据交给hive管理，所以数仓环境其实就是Hive环境计算交给SparkSQL1. 两种计算模式比较Hive on Spark：Hive既作为存储元数据Hive负责SQL的解析优化语法是HQL语法执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive :SparkSQL对接Hive数据源Hive只作为存储元数据Spark负责SQL解析优化语法是
转载
2023-07-20 20:08:19
81阅读
目录1.简介2.方案架构3.离线还原数据3.1.数据落盘至hdfs3.2 Merge操作3.3 Merge sql 代码3.3.1 首先创建一个快照表来存放test库的binlog日志3.3.2 创建一个待还原的ods层hive表3.3.3 在hive中还原出与mysql相同的数据(binlog+历史数据)3.3.3.1 binlog demo3.3.3.2 全量数据合并3.3.3.3 写入数据
转载
2023-07-20 20:07:15
115阅读
分层设计 ODS（Operational Data Store）：数据运营层 “面向主题的”数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。 一般来讲，为了 ...
转载
2021-10-08 22:56:00
306阅读
2评论
环境 Leo采用的环境为： Ubuntu-Kylin-16.04 jdk1.8.0_151 Hadoop
Hive数据库简介： Hive是由Facebook开发的一款数据仓库工具，于2007年发布，并于2008年开源。随着时间的推移，Hive不断发展壮大，其发展史如下:[1][Apache Hive] ：2008年10月，Facebook宣布将Hive作为开源项目贡献给Apache软件基金会。[2]：2010
转载
2023-11-22 20:57:06
70阅读
一、数据仓库基础概念1、数仓概述数据仓库（数仓、DW）：一个用于存储、分析、报告的数据系统。OLAP（联机分析处理）系统：面向分析、支持分析的系统。数据仓库的目的：构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持。数据仓库本身并不“生产”任何数据，其数据来源于不同外部系统同时数据仓库自身也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应用使用2、数仓特征面向主题：主题是一个抽象的概念，是较
最近我们公司在建立数仓，想要建立一套以Greenplum为核心的混合架构数据仓库。在这里，只想谈谈我对数据仓库的一些看法。什么是数据仓库面向主题的，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。 为什么需要数仓首先，我们公司是做高校大数据的。高校的数据源形式多样，oracle、sqlserver、mysql，excel、dbf等等，异构性强。以前我们的做法是将
1.ODS层（1）HDFS用户行为数据（2）HDFS业务数据 （3）针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？（1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。（2）数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右）（3）创建分区表，防止后续的全表扫描2.DWD层DWD层需构建维度模型，一般采用星型模型，呈现的状态一般为星座模型。维度建模一般
转载
2023-10-16 11:07:09
61阅读
? 核心: 是将各类hadoop生态圈的软件的操作界面集成在一个软件中 (大集成者)请问, 大数据的工作流程是否可以使用工作流来解决呢? 建模: 如何在hive中构建各个层次的表。
原创
2023-01-12 07:21:37
433阅读
1、hive环境搭建1.1、hive引擎简介Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。1.2、hi
简介hive是facebook开源，并捐献给了apache组织，作为apache组织的顶级项目(hive.apache.org)。 hive是一个基于大数据技术的数据仓库(DataWareHouse)技术，主要是通过将用户书写的SQL语句翻译成MapReduce代码，然后发布任务给MR框架执行，完成SQL 到 MapReduce的转换。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功
转载
2023-07-15 00:04:19
87阅读
一、前言：
数据仓库主要用来用来存储公司或者企业的历史数据，即日积月累的数据。1、数据库与数据仓库区别：关系型数据库是基于事务性的，数据仓库是根据主题构建的。2、使用示例：l 用户使用天然气的大数据分析l 电影票房分析收视率等l 百度搜索关键词分析热词二、Hive简介：可爱的小蜜蜂
1、Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构工具，可以将结构化的数据文件映射
