本书共分11章，第1章对大数据及Hadoop进行总体介绍；第2章讲解了如何搭建Hadoop集群；第3-5章讲解了HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及Zookeeper分布式协调服务；第6章讲解Hadoop2.0的新特性；第7-10章主要讲解了Hadoop生态圈中的相关辅助系统，包括Hive、HBase分布式存储系统、Flume、Saoop；第11章讲解了综合项目：电商精准营
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内容简介
本书以Hive为开发平台，主要介绍了如何使用HiveQL来查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合，具体内容包括Hive入门、Hive数据库及表操作、Hive元数据、Hive高级操作、Hive函数与Streaming、Hive视图与索引、Hive调优、Hive与HBase集成、数据迁移框架Sqoop等。本书介绍的每个任务都运用了大量案例，紧密结合实际应用，融入了含金量十足的开发经验。在此基础上，本书通过丰富的练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书配以多元的学习资源和支持服务，包括视频、案例素材、学习社区等，为读者提供全方位的学习体验。
本书适合作为计算机、大数据等相关专业的教材，也适合具有一定Linux或Java开发基础且想从事大数据开发的人员阅读学习，还可以作为大数据分析与运维人员的参考用书。
章节目录
- 第1 章Hive 入门
- 任务1 了解Hive 基础
- 1.1.1 认识Hive
- 1.1.2 Hive 架构设计
- 1.1.3 Hive 工作流程
- 1.1.4 Hive 适用场景
- 任务2 掌握Hive 数据存储模型
- 1.2.1 Hive 存储格式
- 1.2.2 Hive 数据单元
- 1.2.3 Hive 存储模型
- 任务3 安装配置Hive 环境
- 1.3.1 Hive 的发展历程
- 1.3.2 搭建Hive CDH 环境
- 1.3.3 Hive 初体验
- 1.3.4 Hive 开发环境
- 1.3.5 技能实训
- 本章小结
- 本章作业
- 第2 章Hive 数据库及表操作
- 任务1 熟悉Hive 数据类型
- 2.1.1 基本数据类型
- 2.1.2 复杂数据类型
- 任务2 使用Hive 管理雇员信息
- 2.2.1 Hive DDL 操作
- 2.2.2 Hive DML 操作
- 2.2.3 Hive Shell
- 2.2.4 技能实训
- 任务3 使用Hive Java API 操作雇员表
- 2.3.1 开发环境搭建
- 2.3.2 JDBC 操作Hive 数据库
- 2.3.3 技能实训
- 本章小结
- 本章作业
- 第3 章Hive 元数据
- 任务1 访问雇员数据的元数据信息
- 3.1.1 Hive 元数据的概念及存储方式
- 3.1.2 雇员数据元数据信息查询
- 3.1.3 技能实训
- 任务2 使用Hive Java API 读取雇员表元数据
- 3.2.1 hive-metastore 组件
- 3.2.2 使用HiveMetaStoreClient 访问元数据
- 3.2.3 技能实训
- 任务3 使用HCatalog 管理雇员数据的元数据
- 3.3.1 HCatalog 介绍
- 3.3.2 HCatalog 应用
- 本章小结
- 本章作业
- 第4 章Hive 高级操作
- 任务1 关联查询零售商店订单明细
- 4.1.1 SELECT 语句
- 4.1.2 关联查询
- 4.1.3 联合查询
- 4.1.4 技能实训
- 任务2 使用分组排序实现商品销售排行
- 4.2.1 排序
- 4.2.2 分组聚合
- 4.2.3 技能实训
- 任务3 使用窗口函数实现零售数据统计
- 4.3.1 窗口函数
- 4.3.2 窗口的定义
- 4.3.3 技能实训
- 本章小结
- 本章作业
- 第5 章Hive 函数与Streaming
- 任务1 应用内置函数
- 5.1.1 函数概述
- 5.1.2 内置函数详解
- 5.1.3 技能实训
- 任务2 使用Java 编写Hive 自定义函数
- 5.2.1 自定义函数概述
- 5.2.2 UDF
- 5.2.3 UDAF
- 5.2.4 UDTF
- 5.2.5 技能实训
- 任务3 使用Streaming 实现数据处理
- 5.3.1 Streaming 概念
- 5.3.2 Streaming 应用
- 5.3.3 技能实训
- 本章小结
- 本章作业
- 第6 章Hive 视图与索引
- 任务1 创建并管理零售商店的顾客表和订单表视图
- 6.1.1 视图的基本概念及使用场景
- 6.1.2 视图的基本操作
- 6.1.3 Materialized Views 和Lateral View
- 6.1.4 技能实训
- 任务2 建立零售商店顾客表索引
- 6.2.1 Hive 索引的基本概念及使用场景
- 6.2.2 为零售商店顾客表建立索引
- 6.2.3 与索引相关的元数据表
- 6.2.4 技能实训
- 本章小结
- 本章作业
- 第7 章Hive 调优
- 任务1 熟悉Hive 性能调优策略
- 7.1.1 Hive 性能调优使用工具
- 7.1.2 优化Map Task 和Reduce Task 个数
- 7.1.3 Hive Job 优化
- 7.1.4 Hive Query 优化
- 7.1.5 设置压缩
- 7.1.6 技能实训
- 任务2 解决Hive 数据倾斜问题
- 7.2.1 数据倾斜问题
- 7.2.2 数据倾斜问题解决方案
- 任务3 Hive 集成Tez
- 7.3.1 Tez 简介
- 7.3.2 Tez 安装配置
- 7.3.3 Hive 与Tez 集成
- 7.3.4 技能实训
- 本章小结
- 本章作业
- 第8 章Hive 与HBase 集成
- 任务1 理解Hive 与HBase 集成的场景及原理
- 8.1.1 Hive 与HBase 集成的应用场景
- 8.1.2 Hive 与HBase 集成原理
- 任务2 实现Hive 与HBase 集成
- 8.2.1 Hive 与HBase 集成配置
- 8.2.2 Hive 与HBase 集成功能测试
- 8.2.3 将零售商店顾客购买统计信息存入HBase 表
- 8.2.4 技能实训
- 任务3 使用Phoenix 操作HBase 数据库
- 8.3.1 Phoenix 简介
- 8.3.2 搭建Phoenix CDH 环境
- 8.3.3 技能实训
- 本章小结
- 本章作业
- 第9 章数据迁移框架Sqoop
- 任务1 使用Sqoop 完成Hadoop 与MySQL 间的数据迁移
- 9.1.1 Sqoop 简介
- 9.1.2 导入MySQL 数据到HDFS
- 9.1.3 导入MySQL 数据到Hive
- 9.1.4 导入MySQL 数据到HBase
- 9.1.5 导出HDFS 数据到MySQL
- 9.1.6 技能实训
- 任务2 使用Sqoop Job 完成Hive 与MySQL 间的数据迁移
- 9.2.1 Sqoop Job
- 9.2.2 技能实训
- 本章小结
- 本章作业
- 第10 章项目实训：电子商务消费行为分析
- 10.1 项目准备
- 10.2 难点分析
- 10.3 项目实现思路
- 本章小结
- 本章作业
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Hadoop数据仓库实战是2019年由人民邮电出版社出版,作者肖睿 兰伟 廖春琼。
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