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大数据管理与监控：Ambari：Hive 数据仓库管理

1 大数据与数据仓库概览

1.1 大数据技术栈介绍

大数据技术栈是指一系列用于处理大规模数据集的技术和工具集合。这些

技术栈通常包括数据存储、数据处理、数据查询、数据可视化和数据管理等关

键组件。在大数据领域，Apache Hadoop 是一个核心框架，它提供了分布式存

储和计算的能力，使得处理 PB 级别的数据成为可能。

1.1.1 Hadoop 生态系统

� HDFS (Hadoop Distributed File System): 分布式文件系统，用于存

储大规模数据。

� MapReduce: 分布式计算模型，用于处理大规模数据集。

� YARN (Yet Another Resource Negotiator): 资源管理和调度系统，

为 Hadoop 集群提供资源管理。

1.1.2 数据处理工具

� Apache Spark: 高速数据处理框架，支持 SQL、流处理和复杂数据

分析。

� Apache Flink: 实时流处理框架，提供低延迟和高吞吐量的数据处

理能力。

1.1.3 数据仓库与查询工具

� Apache Hive: 基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供 SQL 查询接口。

� Apache Impala: 实时查询引擎，与 Hive 兼容，提供更快的查询速

度。

1.1.4 数据可视化与分析

� Apache Superset: 开源的数据可视化和分析平台，支持多种数据源。

� Apache Zeppelin: 笔记本式数据处理和可视化工具，支持多种语言

和数据源。

1.2 数据仓库概念与 Hive 的角色

数据仓库是一个用于存储和管理企业级数据的系统，主要用于支持业务智

能和数据分析。数据仓库通常包含历史数据，这些数据经过清洗、转换和加载

（ETL）过程，以支持更高效的数据分析。

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