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Hadoop數(shù)據(jù)倉庫實戰(zhàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787115526090
- 條形碼：9787115526090 ; 978-7-115-52609-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Hadoop數(shù)據(jù)倉庫實戰(zhàn) 本書特色
1. 貫穿項目與實戰(zhàn)項目相結(jié)合 （1）貫穿項目：雇員信息、零售數(shù)據(jù)分析貫穿每章，及時鞏固Hive各知識點。 （2）實戰(zhàn)項目：電商消費數(shù)據(jù)分析綜合實訓，提升Hive企業(yè)級應(yīng)用開發(fā)能力。 2. 教學資源豐富多樣 （1）本書配套素材及示例代碼。 （2）每章課后作業(yè)及答案。 （3）重難點內(nèi)容講解視頻（掃碼直接觀看）。 3. 學習效果隨時可測 （1）每章提供“本章目標”及“重難點”，助力讀者確定學習要點。 （2）課后作業(yè)輔助讀者鞏固階段性學習內(nèi)容。 （3）課工場題庫助力在線測試。
Hadoop數(shù)據(jù)倉庫實戰(zhàn) 內(nèi)容簡介
本書是Hive的實戰(zhàn)教材, 介紹利用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)上的大數(shù)據(jù)集合。具體內(nèi)容包括在CDH環(huán)境下安裝配置Hive及操作案例、Hive基本架構(gòu)、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)庫和表操作、Hive數(shù)據(jù)分區(qū)、Hive數(shù)據(jù)操作等及示例, 還包括如何高效執(zhí)行DML, 表、用戶定義函數(shù)等的具體用法, 以及對Hive的優(yōu)化、在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)進行工作等。
Hadoop數(shù)據(jù)倉庫實戰(zhàn) 目錄
第 1章 Hive入門 1
任務(wù)1 了解Hive基礎(chǔ) 2
1．1．1 認識Hive 2
1．1．2 Hive架構(gòu)設(shè)計 5
1．1．3 Hive工作流程 6
1．1．4 Hive適用場景 7
任務(wù)2 掌握Hive數(shù)據(jù)存儲模型 8
1．2．1 Hive存儲格式 8
1．2．2 Hive數(shù)據(jù)單元 10
1．2．3 Hive存儲模型 10
任務(wù)3 安裝配置Hive環(huán)境 11
1．3．1 Hive的發(fā)展歷程 12
1．3．2 搭建Hive CDH環(huán)境 13
1．3．3 Hive初體驗 15
1．3．4 Hive開發(fā)環(huán)境 18
1．3．5 技能實訓 21
本章小結(jié) 21
本章作業(yè) 21
第 2章 Hive數(shù)據(jù)庫及表操作 23
任務(wù)1 熟悉Hive數(shù)據(jù)類型 24
2．1．1 基本數(shù)據(jù)類型 24
2．1．2 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型 26
任務(wù)2 使用Hive管理雇員信息 28
2．2．1 Hive DDL操作 29
2．2．2 Hive DML操作 33
2．2．3 Hive Shell 38
2．2．4 技能實訓 40
任務(wù)3 使用Hive Java API操作雇員表 41
2．3．1 開發(fā)環(huán)境搭建 41
2．3．2 JDBC操作Hive數(shù)據(jù)庫 42
2．3．3 技能實訓 47
本章小結(jié) 47
本章作業(yè) 48
第3章 Hive元數(shù)據(jù) 49
任務(wù)1 訪問雇員數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)信息 50
3．1．1 Hive元數(shù)據(jù)的概念及存儲方式 50
3．1．2 雇員數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)信息查詢 53
3．1．3 技能實訓 60
任務(wù)2 使用Hive Java API讀取雇員表元數(shù)據(jù) 60
3．2．1 hive-metastore組件 60
3．2．2 使用HiveMetaStoreClient訪問元數(shù)據(jù) 62
3．2．3 技能實訓 68
任務(wù)3 使用HCatalog管理雇員數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù) 69
3．3．1 HCatalog介紹 69
3．3．2 HCatalog應(yīng)用 70
本章小結(jié) 75
本章作業(yè) 75
第4章 Hive高級操作 77
任務(wù)1 關(guān)聯(lián)查詢零售商店訂單明細 78
4．1．1 SELECT語句 78
4．1．2 關(guān)聯(lián)查詢 83
4．1．3 聯(lián)合查詢 87
4．1．4 技能實訓 87
任務(wù)2 使用分組排序?qū)崿F(xiàn)商品銷售排行 88
4．2．1 排序 88
4．2．2 分組聚合 91
4．2．3 技能實訓 94
任務(wù)3 使用窗口函數(shù)實現(xiàn)零售數(shù)據(jù)統(tǒng)計 94
4．3．1 窗口函數(shù) 94
4．3．2 窗口的定義 99
4．3．3 技能實訓 102
本章小結(jié) 102
本章作業(yè) 102
第5章 Hive函數(shù)與Streaming 103
任務(wù)1 應(yīng)用內(nèi)置函數(shù) 104
5．1．1 函數(shù)概述 104
5．1．2 內(nèi)置函數(shù)詳解 105
5．1．3 技能實訓 112
任務(wù)2 使用Java編寫Hive自定義函數(shù) 112
5．2．1 自定義函數(shù)概述 113
5．2．2 UDF 114
5．2．3 UDAF 117
5．2．4 UDTF 120
5．2．5 技能實訓 121
任務(wù)3 使用Streaming實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理 121
5．3．1 Streaming概念 122
5．3．2 Streaming應(yīng)用 122
5．3．3 技能實訓 125
本章小結(jié) 125
本章作業(yè) 125
第6章 Hive視圖與索引 127
任務(wù)1 創(chuàng)建并管理零售商店的顧客表和訂單表視圖 128
6．1．1 視圖的基本概念及使用場景 128
6．1．2 視圖的基本操作 130
6．1．3 Materialized Views和Lateral View 135
6．1．4 技能實訓 138
任務(wù)2 建立零售商店顧客表索引 139
6．2．1 Hive索引的基本概念及使用場景 139
6．2．2 為零售商店顧客表建立索引 141
6．2．3 與索引相關(guān)的元數(shù)據(jù)表 144
6．2．4 技能實訓 145
本章小結(jié) 146
本章作業(yè) 146
第7章 Hive調(diào)優(yōu) 147
任務(wù)1 熟悉Hive性能調(diào)優(yōu)策略 148
7．1．1 Hive性能調(diào)優(yōu)使用工具 148
7．1．2 優(yōu)化Map Task和Reduce Task個數(shù) 150
7．1．3 Hive Job優(yōu)化 151
7．1．4 Hive Query優(yōu)化 153
7．1．5 設(shè)置壓縮 155
7．1．6 技能實訓 157
任務(wù)2 解決Hive數(shù)據(jù)傾斜問題 157
7．2．1 數(shù)據(jù)傾斜問題 158
7．2．2 數(shù)據(jù)傾斜問題解決方案 158
任務(wù)3 Hive集成Tez 161
7．3．1 Tez簡介 161
7．3．2 Tez安裝配置 162
7．3．3 Hive與Tez集成 164
7．3．4 技能實訓 166
本章小結(jié) 166
本章作業(yè) 166
第8章 Hive與HBase集成 169
任務(wù)1 理解Hive與HBase集成的場景及原理 170
8．1．1 Hive與HBase集成的應(yīng)用場景 170
8．1．2 Hive與HBase集成原理 171
任務(wù)2 實現(xiàn)Hive與HBase集成 174
8．2．1 Hive與HBase集成配置 174
8．2．2 Hive與HBase集成功能測試 175
8．2．3 將零售商店顧客購買統(tǒng)計信息存入HBase表 182
8．2．4 技能實訓 183
任務(wù)3 使用Phoenix操作HBase數(shù)據(jù)庫 184
8．3．1 Phoenix簡介 184
8．3．2 搭建Phoenix CDH環(huán)境 186
8．3．3 技能實訓 189
本章小結(jié) 190
本章作業(yè) 190
第9章 數(shù)據(jù)遷移框架Sqoop 191
任務(wù)1 使用Sqoop完成Hadoop與MySQL間的數(shù)據(jù)遷移 192
9．1．1 Sqoop簡介 192
9．1．2 導(dǎo)入MySQL數(shù)據(jù)到HDFS 196
9．1．3 導(dǎo)入MySQL數(shù)據(jù)到Hive 205
9．1．4 導(dǎo)入MySQL數(shù)據(jù)到HBase 206
9．1．5 導(dǎo)出HDFS數(shù)據(jù)到MySQL 207
9．1．6 技能實訓 211
任務(wù)2 使用Sqoop Job完成Hive與MySQL間的數(shù)據(jù)遷移 211
9．2．1 Sqoop Job 212
9．2．2 技能實訓 213
本章小結(jié) 213
本章作業(yè) 213
第 10章 項目實訓：電子商務(wù)消費行為分析 215
10．1 項目準備 216
10．2 難點分析 219
10．3 項目實現(xiàn)思路 220
本章小結(jié) 242
本章作業(yè) 242
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Hadoop數(shù)據(jù)倉庫實戰(zhàn) 作者簡介
肖睿，課工場創(chuàng)始人，北京大學教育學博士，北京大學軟件學院特約講師，北京大學學習科學實驗室特約顧問。作為北大青鳥 Aptech 的聯(lián)合創(chuàng)始人，歷任學術(shù)總監(jiān)、研究院院長、公司副總裁等核心崗位，擁有20多年的IT職業(yè)教育產(chǎn)品管理和企業(yè)管理經(jīng)驗。于2015年創(chuàng)辦課工場，兼任總經(jīng)理，旨在為大學生提供更可靠的 IT 就業(yè)教育及服務(wù)。 北京課工場教育科技有限公司是專注互聯(lián)網(wǎng)教育的生態(tài)平臺，匯聚了中國和北美數(shù)百位來自知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的行業(yè)大咖，依托Transform只能教育生態(tài)平臺，打造智慧校園、企業(yè)大學、行業(yè)培訓的教育場景，提供一站式教育解決方案。
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