Hive数据仓库设计与实施指南
hive数据仓库应用开发期末考试题
hive数据仓库应用开发期末考试题1、7.下列的英文缩写和中文名字的对照中，错误的是（）。
[单选题] *A.CAD--计算机辅助设计B.CAM--计算机辅助制造C.CIMS--计算机集成管理系统(正确答案)D.CAI--计算机辅助教育2、计算机内存中用于存储信息的部件是______。
[单选题] *A：U盘B：只读存储器C：硬盘D：RAM(正确答案)3、下列叙述中，正确的是（）。
A. 激光打印机属于击打式打印机[单选题] *B. CAI软件属于系统软件C. 软磁盘驱动器是存储介质D. 计算机运算速度可以用MIPS来表示(正确答案)4、71.下列描述正确的是（）。
[单选题] *A.计算机不能直接执行高级语言源程序，但可以直接执行汇编语言源程序B.高级语言与CPU型号无关，但汇编语言与CPU型号相关(正确答案)C.高级语言源程序不如汇编语言源程序的可读性好D.高级语言程序不如汇编语言程序的移植性好5、计算机的系统总线是计算机各部件间传递信息的公共通道，它分________。
[单选题] * A：数据总线和控制总线B：地址总线和数据总线C：数据总线、控制总线和地址总线(正确答案)D：地址总线和控制总线6、两个设备之间进行通信必须同步，下列哪种方法可以在没有时钟信号的情况下保持同步？（）易[单选题] *A. 时分多路复用B. 异步数据传输(正确答案)C. 同步数据传输D. 异步传输模式7、静态RAM的特点是（）。
[单选题] *A．速度快，价格较贵，常用于高速缓冲存储器(正确答案)B．存储容量大，速度较慢，价格便宜C．其中的信息只能读不能写D．其中的信息断电后也不会丢失8、下列接口支持热插拔得是（）。
[单选题] *A .IEEE(正确答案)B.PS/C.串口D.并口9、为解决CPU和主存储器之间速度匹配问题，通常采用的办法是在CPU和主存储器之间增设一个（）。
[单选题] *A．Cache(正确答案)B．光盘C．辅助软件D．辅存10、以ZIP为扩展名的一般是（）。
Hive基础知识
Hive基础知识DBS表：存储数据库信息(在hdfs上的存储路径)TBLS表：存储表信息的COLUMNS_V2表：存储表字段hive建⽴⼀张表的内在机制：1. 在mysql中记录这张表的定义；2. 在hdfs中创建⽬录；3. 只要把数据⽂件都到⽬录下，就可以在hive中进⾏查询了；4. 因此，不同的hive只要是操作的同⼀个mysq，同⼀个hdfs集群，看到的数据是⼀致的；2.1 基本的使⽤⽅式1. 让提⽰符显⽰当前库()：hive>set hive.cli.print.current.db=true;2. 显⽰查询结果时显⽰表的字段名称：hive>set hive.cli.print.header=true;以上设置都仅仅在该会话中有效，结束会话后就失效，解决⽅式：在linux的当前⽤户主⽬录中，编辑⼀个.hiverc（隐藏⽂件）⽂件，将参数写⼊其中：vi .hiverc（hive启动的时候会⾃动去当前⽤户⽬录下加载这个⽂件）set hive.cli.print.header=true;set hive.cli.print.current.db=true;2.2 hive执⾏脚本两个命令：hive -ehive -fhive -e 使⽤⽅式 hive -e "insert into table t_dest select * from t_src;"在任何地⽅(没有进⼊hive会话的情况) hive -f 使⽤情况 hive -f ftl.sql(当sql语句较多时，写⼊脚本中，运⾏脚本即可)#!/bin/bashhive -e "select * from db_order.t_order"hive -e "select * from default.t_user"hql="create table default.t_bash as select * from db_order.t_order"hive -e "$hql"2.3 hive 使⽤1、创建数据库hive中有⼀个默认的库： 库名： default 库⽬录：hdfs://hdp20-01:9000/user/hive/warehouse新建库： create database db_order; 库名：库建好后，在hdfs中会⽣成⼀个库⽬录（库名.db）： 库⽬录：hdfs://hdp20-01:9000/user/hive/warehouse/db_order.db2、建表基本建表语句use db_order;create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string);表建好后，会在所属的库⽬录中⽣成⼀个表⽬录/user/hive/warehouse/db_order.db/t_order只是，这样建表的话，hive会认为表数据⽂件中的字段分隔符为 ^A正确的建表语句为：create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string)row format delimitedfields terminated by ',';这样就指定了，我们的表数据⽂件中的字段分隔符为 ","3、删除表drop table t_order;删除表的效果是： hive会从元数据库中清除关于这个表的信息； hive还会从hdfs中删除这个表的表⽬录；4、外部表和内部表内部表(MANAGED_TABLE)：表⽬录按照hive的规范来部署，位于hive的仓库⽬录/user/hive/warehouse中外部表(EXTERNAL_TABLE)：表⽬录由建表⽤户⾃⼰指定create external table t_access(ip string,url string,access_time string)row format delimited fields terminated by ',' location '/access/log';外部表和内部表的特性差别： 1、内部表的⽬录在hive的仓库⽬录中 VS 外部表的⽬录由⽤户指定 2、drop⼀个内部表时：hive会清除相关元数据，并删除表数据⽬录 3、drop⼀个外部表时：hive只会清除相关元数据；外部表的作⽤：对接最原始的数据⽬录，⾄于后⾯查询⽣成的新表，⽤内部表就好。
数据仓库工程师的岗位职责表述（通用18篇）
数据仓库工程师的岗位职责表述（通用18篇）数据仓库工程师的表述篇1职责：1、负责制定数据仓库平台技术体系架构、数据架构及规范;2、负责设计和实施公司业务数据的实时/离线数据ETL架构方案;3、负责调度架构设计与开发;4、负责数据仓库平台运维以及日常数据运营等管理;5、负责关键技术攻关;岗位要求：1、计算机、数学、统计等相关专业本科及以上学历，3年以上数据仓库项目开发经验，参与过数据仓库架构设计，对ETL开发流程、调度架构有深入理解;2、精通mysql等数据库，丰富的SQL性能调优经验;3、熟练使用Java、Shell等脚本语言;4、熟悉数据治理理论，数据质量、元数据管理流程和方法;5、了解Hadoop/Hive/HBase/Spark/Storm等技术及其生态圈;6、沟通能力好、责任心强，具有良好的团队合作精神和敬业精神; 数据仓库工程师的岗位职责表述篇2职责：1. 负责数据ETL开发，根据数仓层级结构及主题域划分，规范清洗代码，提供准确数据2. 负责数据质量治理，发现异常业务逻辑或数据质量问题，推动业务优化及改善。
3. 负责数据开发需求评审、结合数据分析体系制定ETL清洗方案;任职要求：1. 一年以上数据仓库ETL设计及开发经验，有BI经验者优先2. 熟练使用 SQL，熟悉HQL常用内部函数，有一定的 HQL性能调优经验优先3. 具备数据仓库架构设计、模型设计、ETL设计，调度的相关经验优先;4. 对数据敏感，有较强数据分析和解决问题能力;5. 积极沟通，主动了解业务需求，愿意尝试新的技术领域。
数据仓库工程师的岗位职责表述篇3职责：1.负责业务的数仓\\数据集市的建设,能提炼通用需求,数仓标准,实现高质量的数据互通共享2.对海量数据进行统计与分析,产品效果评估与分析,为产品策略优化迭代提供强有力的数据支持3.和业务团队紧密合作推动数据产品与服务的落地,具备良好的沟通协调能力任职要求：1.计算机数学统计, 金融等相关专业的本科或以上学历;从事数仓领域至少3年以上,具备海量数据的DW模型设计与ETL开发经验2.熟悉数仓领域知识, 包括但不局限于:数据质量,元数据管理,主数据管理,数据开发测试工具与方法;3.掌握Greenplum,Oracle,Teradata,Mysql 等至少一种,灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理;有Greenplum经验优先4.具有数据仓库相关开发经验,如ETL,建模,BI,数据产品等,熟悉数仓模型5.掌握一门或多门开发语言,不限于java/python/scala等,熟悉Linux/Unix 平台上的开发环境6、主导过大型数据仓库架构或模型设计经验者优先;7、较好的沟通理解能力，性格乐观，态度踏实，积极上进;数据仓库工程师的岗位职责表述篇4职责：1. 利用数据仓库建模及相关技术，参与数据仓库模型的设计。
Hive入门基础知识
HDFS下对 应存储目 录：
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Hive开发使用-Hive的数据模型
外部表
外部表指向已经在HDFS中存在的数据，可以创建Partition。它和内部表在元 数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异。内部表的创建过程 和数据加载过程这两个过程可以分别独立完成，也可以在同一个语句中完成，在 加载数据的过程中，实际数据会被移动到数据仓库目录中；之后对数据访问将会 直接在数据仓库目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据将会被同时删除。 而外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成（CREATE EXTERNAL TABLE ……LOCATION），实际数据是存储在LOCATION后面指定的 HDFS 路径 中，并不会移动到数据仓库目录中。当删除一个External Table时，仅删除该链 接。
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Hive开发使用-Hive的数据模型
如何选择使用内部表或外部表？
如果所有处理都由hive来完成，则使用内部表
如果需要用hive和外部其他工具处理同一组数据集，则使用外部表。
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Hive开发使用-Hive的数据模型
分区
Partition对应于关系数据库中的Partition列的密集索引，但是Hive中 Partition的组织方式和数据库中的很不相同。在Hive中，表中的一个 Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目 录中。例如pvs表中包含ds和city两个Partition，则
序，可以通过指定的主机和端口连接 到在另一个进程中运行的hive服务 器
ODBC客户端：ODBC驱动允许支持
ODBC协议的应用程序连接到Hive
hive表分区字段重命名-概述说明以及解释
hive表分区字段重命名-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引言部分的具体概述内容如下：在大数据领域中，Hive是一个广泛使用的数据仓库基础设施，它提供了对大规模数据集的查询和分析能力。
在Hive中，表的分区是一种重要的概念，它可以将数据按照特定的字段进行分组和组织，以提高查询性能和数据管理效率。
然而，在实际的数据处理过程中，我们常常会遇到需要对Hive表的分区字段进行重命名的需求。
这可能是因为分区字段的命名不够直观，或者由于系统升级或数据需求变更等原因，我们需要修改分区字段的命名规则。
本篇文章旨在介绍如何实现Hive表分区字段的重命名，分析重命名的需求背景和解决方案，并提供实际案例和步骤指导，帮助读者在实践中顺利完成分区字段重命名的任务。
在接下来的章节中，我们将先介绍Hive表的分区字段的原理和作用，然后详细讨论重命名分区字段的需求，包括可能遇到的问题和挑战。
接着，我们将给出几种实现Hive表分区字段重命名的方法，并逐一分析它们的优缺点。
最后，我们将进行总结分析，并展望未来在Hive表分区字段重命名方面的研究和发展方向。
通过本文的阅读，读者将能够深入了解Hive表分区字段重命名的背景和意义，掌握实现分区字段重命名的方法和技巧，为实践中的分区字段重命名提供参考和指导。
文章结构部分的内容可以按照以下方式进行编写：1.2 文章结构本文将按照以下结构对Hive表分区字段重命名进行详细介绍和讨论：第一部分是引言，概述了本文要讨论的主题和目的。
首先，我们会对Hive表的分区字段进行简单介绍，并提出重命名分区字段的需求。
接着，我们会介绍实现Hive表分区字段重命名的方法。
第二部分是正文，将详细阐述Hive表的分区字段和重命名分区字段的需求。
我们会先介绍什么是Hive表的分区字段，以及分区字段在数据处理中的重要性。
然后，我们会探讨重命名分区字段的需求，包括涉及到的业务场景和实际应用中的需求。
在最后，我们将介绍几种不同的方法来实现Hive表分区字段重命名，包括使用ALTER TABLE语句、使用Hive分区管理工具等。
hive 中later view explore函数
hive 中later view explore函数一、Hive简介Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种方便的数据处理和查询语言，使得用户可以方便地处理大规模数据集。
Hive通过将数据存储在Hadoop中，利用其分布式计算能力，实现了高效的数据处理和查询。
在Hive中，Later View和Explore函数是用于实现数据视图和数据探索的函数。
它们可以帮助用户更好地理解数据，并快速找到需要的信息。
1. Later View函数Later View函数用于创建一个虚拟视图，它基于当前查询结果集生成一个新的视图。
这个视图包含了查询结果集中的所有数据行，并且会根据数据的更新动态更新视图。
使用Later View函数的好处是可以快速查看查询结果集的概览，从而帮助用户快速定位需要的信息。
语法：SELECT * FROM TABLE(LATER VIEW (table_name, partition_spec) AS (SELECT ...))例如：SELECT * FROM TABLE(LATER VIEW (mytable) AS (SELECT * FROM mytable WHERE age > 18))这将创建一个虚拟视图，显示年龄大于18岁的所有记录。
2. Explore函数Explore函数用于对数据进行探索性分析，它可以帮助用户更好地理解数据的特点和分布。
使用Explore函数可以发现数据的异常值、数据的不连续性等。
它提供了一种交互式的方式，让用户可以在一个界面上观察和探索数据。
语法：EXPLAIN FORMAT = [PARQUET] SELECT ... FROMtable_name WHERE ... AND ...例如：EXPLAIN FORMAT = PARQUET SELECT * FROM mytable WHERE age > 18 AND age < 20;这将展示一个查询语句，用于对年龄大于18岁且小于20岁的记录进行探索性分析。
hive 构造数组
hive 构造数组Hive是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，其支持SQL，因此可以进行数据分析和查询。
构造数组是Hive中的一项基本操作，它可以将多个值组合成一个数组，方便进行数据处理和查询。
下面将介绍如何使用Hive构造数组。
1. 使用Hive的array函数Hive内置了array函数，可以用来构造数组。
该函数的语法如下：array(value1, value2, ...)其中，value1、value2等表示要组合成数组的值。
可以在SELECT 语句中使用该函数构造数组，例如：SELECT array(1, 2, 3);该语句将返回一个包含值1、2、3的数组。
2. 使用Hive的collect_list函数除了array函数外，Hive还提供了collect_list函数，它也可以将多个值组合成一个数组。
该函数的语法如下：collect_list(value)其中，value表示要添加到数组中的值。
可以在SELECT语句中使用该函数构造数组，例如：SELECT collect_list(name) FROM students;该语句将返回一个包含所有学生姓名的数组。
3. 使用Hive的数组操作符除了使用array函数和collect_list函数外，Hive还支持使用数组操作符进行数组操作。
该操作符包括：- []：索引操作符，可以访问数组中的单个元素。
- explode：将数组中的元素转换成行。
例如，可以使用以下语句访问数组中的第一个元素：SELECT array(1, 2, 3)[0];该语句将返回值1。
同样地，可以使用以下语句将数组中的元素转换成行：SELECT explode(array(1, 2, 3));该语句将返回以下结果：123总之，构造数组是Hive中的一项基本操作，它可以方便地组合多个值进行处理和查询。
可以使用Hive的array函数、collect_list 函数和数组操作符来构造数组。
基于Hive的分布式K_means算法设计与研究
基于Hive的分布式K_means算法设计与研究作者：冯晓云陆建峰来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第21期摘要：针对大数据的处理效率问题，论文主要应用Hadoop技术，探讨了分布式技术应用于大数据挖掘的编程模式。
论文以k_means算法作为研究对象，采用Hadoop的一个数据仓库工具——HIVE来实现该算法的并行化，并在结构化的UCI数据集上进行了实验，实验结果表明该方法具有优良的加速比和运行效率，适用于结构化海量数据的分析。
关键词：大数据；Hadoop；分布式；k-means中图分类号：TP393.02―大数据‖时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉[1]。
随着互联网和信息行业的发展，在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据的规模是非常庞大的，以至于不能用G或T来衡量。
我们希望从这些结构化或半结构化的数据中学习到有趣的知识，但这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
因此，并行化数据挖掘成为了当下的一个热门研究课题，其主要编程模式包括：数据并行模式，消息传递模式，共享内存模式以及后两种模式同时使用的混合模式[2][3]。
1 国内研究现状当前中国的云计算的发展正进入成长期，国内很多研究者正进入分布式的数据挖掘领域，利用国外的成熟平台，例如Hadoop来实现大数据的聚类等算法。
但是数据的多样性，文本多格式，造成对数据的操作有很大的难度，而如今大多数论文都利用了标准化的mapreduce方法来进行代码的编写，具有一定的通用性，但是Hadoop下还有许多的工具，能够简化m/r过程，同样对一定结构的数据具有很好的并行效果，但是这方面的研究比较少，因此本文引入了HIVE的运用，简化了数据的操作过程，利用类似标准的SQL语句对数据集进行运算，在一定程度上提高了并行化计算的效率。
2 Hadoop并行化基础数据挖掘（Data Mining）是对海量数据进行分析和总结，得到有用信息的知识发现的过程[4]。
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Hive数据仓库设计与实施指南
随着数据量不断增加，越来越多的企业意识到数据是他们最重要的资产之一。
为了更好地管理和利用数据，建立一个高效的数据仓库变得尤为重要。
Hive数据仓库设计与实施指南将帮助您了解Hive数据仓库的基本原理和架构，以及设计和实施一个稳定可靠的Hive数据仓库的关键步骤和最佳实践。
第一步是需求分析。
在设计和实施Hive数据仓库之前，我们需要明确业务需求和目标。
这包括确定用户和他们的需求、数据来源和要处理的数据类型、数据的使用频率和对数据的查询要求等。
通过全面的需求分析，可以确保Hive数据仓库的设计能够满足企业的实际需求，并为后续的实施工作提供明确的方向。
第二步是数据模型设计。
Hive数据仓库的数据模型设计是保证数据仓库实施成功的关键环节。
在设计数据模型时，我们需要考虑数据的整体结构和关系，合理划分数据表和字段，并定义合适的数据类型和主键、外键等约束。
同时，还应该深入了解业务流程和查询需求，考虑数据模型的灵活性和扩展性，以便能够满足未来可能的新增需求。
第三步是数据采集与清洗。
在实施Hive数据仓库之前，需要确保数据能够正确地进入数据仓库。
这包括数据的采集、清洗和转换等过程。
数据采集可以通过多种方式实现，例如实时采集、定时抽取或批量导入等。
数据清洗是为了确保数据的准确性和一致性，包括去重、格式转换、数据过滤、填充缺失值等操作。
通过有效的数据采集和清洗，可以最大限度地提高数据质量，保证数据仓库的准确性和可信度。
第四步是数据存储与管理。
在Hive数据仓库中，数据存储和管理是关键任务之一。
Hive使用分布式文件系统如HDFS来存储数据，数据文件按照特定的目录结构被存储。
在设计存储结构时，需要根据数据的特点和使用情况进行合理的分区和排序。
此外，数据的备份与恢复、容灾和数据安全等方面也需要被充分考虑和实施。
第五步是数据查询与分析。
Hive数据仓库的最终目标是为企业提供高效的数据查询和分析功能。
Hive使用HiveQL作为查询语言，类似于SQL，但具有更丰富
的功能。
在设计查询语句时，需要考虑查询性能和响应时间，并合理运用数据分区、索引和聚合等技术手段，以提高查询的效率和准确性。
第六步是数据可视化与报告。
数据可视化是将数据以图形化的方式呈现，以便
更直观地理解和分析数据。
通过数据可视化工具如Tableau、Power BI等，可以创
建丰富的数据图表和报表，帮助用户更好地理解和利用数据。
在创建数据可视化之前，需要先确定关键指标和目标受众，并根据他们的需求设计合适的可视化界面和报表。
在Hive数据仓库的设计与实施过程中，还需要关注性能优化、故障排查和监
控等方面。
通过定期的性能分析和调优，可以提高Hive数据仓库的查询效率和响
应时间。
同时，建立健全的故障排查和监控机制，能够及时发现和解决问题，保证系统的稳定和可靠性。
总之，Hive数据仓库设计与实施指南从需求分析到数据可视化，覆盖了数据仓库实施的各个环节和关键步骤。
通过遵循指南中的原则和最佳实践，可以帮助企业设计和实施一个稳定可靠的Hive数据仓库，从而更好地管理和利用企业的数据资产。
同样重要的是，持续的维护和优化工作能够保持数据仓库的高效性和可用性，为企业持续创造价值。