Hive数据仓库实践 视频教程
课程介绍：本课程将从Hive的基本概念入手，深入解析Hive的使用方式、HQL语法以及常用的仓库模式设计和Hive优化方法，并对未来Hive的发展和高级特性做一些简单介绍，并通过最后的案例实践巩固学习内容。通过本课程的学习，将能够胜任大多数互联网场景下的大数据分析和数据开发任务。适用人群：面向数据分析和数据开发，希望从事和进一步了解互联网数据仓库以及数据分析的学员。课程目录：第一课 Hadoop与MapReduce[*]1) Hive在Hadoop Ecosystem中的地位
[*]2) Hive的版本演进与目前现状
[*]3) 课程实践环境说明
[*]4) 实操: Hive/Hadoop预备环境安装
第二课 Hive的基本概念与QuickStart
[*]1) Hive的安装部署
[*]2) Hive的基本架构
[*]3) 启动Hive
[*]4) Hive命令行
[*]5) HiveServer与JDBC/ODBC
[*]6) 实操: Hive命令行和ThriftServer基本使用
第三课 数据类型与文件格式
[*]1) Hive支持的基本数据类型
[*]2) Hive支持的集合数据类型
[*]3) Hive支持的文件格式与优劣对比
第四课 HiveQL：数据定义
[*]1) Hive数据模型
[*]2) Database
[*]3) Table
[*]4) Partition
[*]5) 自定义存储格式
[*]6) 自定义表属性
[*]7) 常用创建/删除/修改表语法
[*]8) 实操: HQL 创建/删除/修改操作练习
第五课 HiveQL：数据操作
[*]1) 加载数据（LoadData）
[*]2) 从查询计算结果加载数据(Insert Table Select)
[*]3) 动态分区(DynamicPartitioning)
[*]4) CTAS（CreateTableAsSelect）
[*]5) 导出数据
[*]6) 实操: 练习以上数据加载计算和导出操作
第六课 HiveQL：数据查询
[*]1) 从最简单的开始
[*]2) Select … From
[*]3) Where条件
[*]4) Group By条件
[*]5) Join
[*]6) 排序（OrderBy/SortBy）
[*]7) ClusterBy/DistributeBy
[*]8) 抽样（Sampling）
[*]9) Union
[*]10) 实操: 练习以上各种查询语法
第七课 Hive函数与自定义函数
[*]1) 查看与调用函数
[*]2) 常用标准函数（UDF）
[*]3) UDAF
[*]4) UDTF
[*]5) UDF/UDAF/UDTF开发
[*]6) 实操: 练习并完成UDF Java开发的作业
第八课 Hive常用模式设计
[*]1) 按天做Partition
[*]2) 分桶（Bucket）
[*]3) 压缩
[*]4) 表Schema变更
[*]5) 实操: 练习以上几种仓库设计模式
第九课 Hive调优
[*]1) Hive参数说明
[*]2) Explain查看执行计划
[*]3) 控制Map/Reduce数
[*]4) 并行执行
[*]5) 推测执行
[*]6) Join优化
[*]7) 数据倾斜问题
[*]8) 动态分区优化
[*]9) 实操: 练习并理解不同优化参数下的执行逻辑
第十课 Hive新特性与其他
[*]1) Hive on Tez
[*]2) Hive on Spark
[*]3) Hive与HBase集成
[*]4) HCatalog
第十一课 案例
[*]1) 广告用户行为分析场景预备
[*]2) 构建Hive表与数据处理
[*]3) 常用分析案例
[*]4) 实操: 完成以上案例作业
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