福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.7.1)--4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之一.pdf

【福建师范大学精品大数据导论课程列表】 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (1.1.1)--大数据导论课程简介》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (2.1.1)--什么是大数据》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (2.2.1)--1.2 《大数据的价值和作用》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (2.3.1)--1.3 《大数据时代的思维变革》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (3.1.1)--2.1 《大数据相关技术基础（1）》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (3.2.1)--2.2 《大数据相关技术基础(2)》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (3.3.1)--2.3 《大数据相关技术基础(3)》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (4.1.1)--3.1 《大数据来源》课件PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (4.2.1)--3.2 《大数据采集》课件PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (4.3.1)--3.3 《大数据预处理》课件PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (4.4.1)--3.4 《大数据集成》课件PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.1.1)--4.1.1 hadoop简介之一.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.2.1)--4.1.2 hadoop简介之二.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.3.1)--4.2 HDFS的简要介绍.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.4.1)--4.3 基于HDFS的数据库之一.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.5.1)--4.3 基于HDFS的数据库之二.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.6.1)--4.3 基于HDFS的数据库之三.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.7.1)--4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之一.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.8.1)--4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之二.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.9.1)--4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之三.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.1.1)--5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之一.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.2.1)--5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之二.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.3.1)--5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之三.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.4.1)--5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之四.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.5.1)--5.2 ApacheSpark之一.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.6.1)--5.2 ApacheSpark之二.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.7.1)--5.2 ApacheSpark之三.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (7.1.1)--6.1 《数据描述性分析》课件PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (7.2.1)--6.2 《回归分析》课件PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (7.3.1)--6.3 《聚类分析》课件PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (7.4.1)--6.4 《分类分析》课件PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (7.5.1)--6.5 《Weka软件简》课件PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.1.1)--7.1.1 《数据可视化的概念》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.2.1)--7.1.2 《数据可视化的发展历》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.3.1)--7.1.3 《数据可视化技术》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.4.1)--7.2.1 《数据可视化的技术分类》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.5.1)--7.2.2 《数据可视化具体方法》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.6.1)--7.3.1 《数据可视化工具简介》PPT.pdf 福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.7.1)--7.3.2 《Excel数据可视化方法与应用》.pdf 福建师范大学的精品大数据导论课程系列涵盖了大数据的多个核心领域，包括大数据的概述、价值、技术基础、数据来源、采集、预处理、集成，以及基于Hadoop的数据仓库、并行编程模型如MapReduce和Apache Spark，还有数据分析和数据可视化等。在4.4章节中，重点介绍了基于Hadoop的一种数据仓库——Hive。 数据仓库是一种专门设计用于分析和报告的系统，它从多个源整合数据，提供对历史数据的快速访问，以支持决策制定。Hive是由Apache开发的，它构建在Hadoop之上，利用HDFS进行大规模数据存储，并通过类似SQL的语言HQL（Hive Query Language）来查询和管理数据。Hive的主要特点是能够将结构化的查询语言转换为MapReduce任务，从而简化了对大数据的操作。 Hive的特性包括： 1. **面向主题**：数据仓库根据特定业务需求组织数据，便于特定领域的分析。 2. **集成**：来自不同源头的数据被清洗、转换并整合到一个中心存储中。 3. **不可更新**：通常，数据仓库中的数据是只读的，主要用于分析，而不是事务处理。 4. **时间变异**：数据仓库记录历史数据的变化，可以追踪数据随时间的发展。 5. **高效访问**：通过优化的查询机制，实现对海量数据的快速响应。 6. **非规范化**：为了提高查询性能，Hive允许数据冗余和半结构化数据存储。 在Hadoop生态系统中，Hive扮演着重要角色，它提供了数据仓库的接口，使得非技术人员也能通过SQL语句处理Hadoop集群上的数据。Hive的安装要求包括Java 1.7及以上版本，以及兼容的Hadoop 2.x环境。安装过程包括下载、解压、设置环境变量，以及配置Hadoop路径和创建必要的HDFS目录。启动Hive时，需要确保Hadoop已安装且环境变量正确设置。 Hive提供了多种用户接口： - **CLI (Command Line Interface)**：命令行界面是最基础的交互方式，用户直接在Shell终端中运行HQL。 - **WUI (Web User Interface)**：通过网页浏览器访问，提供图形化的操作界面。 - **Hive Thrift Server**：支持通过Thrift协议连接，允许其他编程语言（如Python、Java等）的客户端与Hive通信。 Hive的使用包括创建表、加载数据、执行查询和导出结果等操作，是大数据分析场景中常用的数据处理工具，尤其适合大规模批处理查询。通过Hive，可以方便地对分布式存储的海量数据进行管理和分析，为企业的决策支持提供了强大支持。