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深入浅出学Hive视频教程 

顾客评分:
人气:26693   讲师: Alex   
课次:21次   课时:10小时31分钟

原价:630.00学币 普通会员价:315.00学币

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内容概述:开源云计算开发四大金刚之二,属必学技术。
本课程包括:Hive的操作、原理、优化等知识,还有自定义函数等高级技巧。
也包括:Hive数据表的基本设计原则,语句优化等进阶操作。

 

Hive是什么

    Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具。

Hive能干什么

    Hive可以将结构化的数据文件映射成为一张数据库的表,并提供完整的sql查询功能。


    Hive会将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,这样就可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,这样学习的难度就大大降低。

    Hive十分适合数据仓库的统计分析

为什么必须学Hive

    Hive是开源云计算开发系列的四大金刚之二,其重要程度仅次于Hadoop。

    云计算开发应用的一个重要方向就是大数据量的处理、统计和分析,而Hive就是用来做海量数据统计分析的利器。

    几乎现在国内实际的云计算项目都会包含大数据统计分析的功能,甚至是主要的功能,因此掌握Hive是绝对必要的。

    当然,Hive是基于Hadoop的,所以学习Hive必须有一定的Hadoop开发知识做基础,但对Hadoop掌握的要求不是很高,因为Hive会简化相应的开发。

为什么单独成课

    最近,总有一些朋友问这样一个问题:“其他家做学习视频的网站也有云计算的课,但他们是把很多种技术糅合到一起,并配合项目的方式,问我们为什么不这么做?”

    这里统一说明一下:

    1:首先大家思考一个问题,把那么多技术揉到一起,还要加上项目,一共才20多个小时,请问每种技术能分配到多长时间??

    2:几个小时的Hadoop,能讲完吗??能学会吗??

     其实时间在哪里摆着的,时间短了,很多重要的知识都没有讲了,比如你可以对比一下我们的hadoop课程大纲,和其他网站视频课程的Hadoop部分的大纲,你就知道了;同样你也可以这样比较Hive的大纲。

    3:几个小时的项目,能讲啥??如果没有工作经验的朋友,不理解这个也就罢了,对于有工作经验的朋友,你们自己清楚,几个小时能写出些啥东西来,静心想想吧!!

     几个小时的东西也叫项目的话,那没有什么不是项目了,不过是几个CRUD而已。

    4:这种大杂烩的结果,就是看着技术很多,其实每种技术都是蜻蜓点水,浅尝辄止,结果是你什么都没有学会,还不如把这些时间用来真正学会一个技术呢。

        这不过是利用很多人的“贪多图便宜”的心理,一种营销手段而已,至于收获有多少,你最清楚。

     再说说我们的考虑:

    1:我们本身是专门做技术教育培训的公司,我们的地面培训已经开办了六年啦,深知学习是有其本质规律的,一味的贪多图快的结果是一事无成。

    2:因此我们会本着只推精品课程的理念,做系列课程,把每一个课程做到最系统、最完整、最细致、最深入浅出,让每一个来学习的朋友真正有所收获

    3:我们的技术课程和综合项目实战课程会分开,项目课就是单独的项目课程,真正的把多个技术综合起来,实现较为完整的、真实的项目,不做那种项目名头很大,内容很低级的、所谓的项目课程。

 

本课程说明

     本课程将让您:掌握Hive的基本操作与原理,掌握常用的优化知识,彻底精通Hive,包括QL、函数,自定函数、原理,体系结构等,达到能应用Hive进行实际项目开发的水平。
 


整体课程概览

第一部分:初始Hive
    1:Hive简介
    2: 为什么使用Hive 
    3:Hive与Hadoop的关系
    4:Hive与传统数据库的对比
    5:Hive的历史 

第二部分:Hive的安装与配置
    1:软件准备与环境规划
    2:Hive项目结构介绍
    3:使用Derby数据库的安装方式
    4:使用MySQL数据库的安装方式

第三部分:Hive体系结构 
    1: 概念
    2: Hive架构与基本组成   
    3: Hive运行模式 
    4: Hive 的数据类型
    5: Hive元数据存储
    6: Hive的数据存储 
    7: Hive  Ui界面 介绍
 
第四部分:Hive命令行
    1:Hive bin下脚本介绍
    2: Hive Shell 基本操作
    3: 日志
    4: 资源


第五部分:Hive QL 详解
    1:DDL
    2:DML
    3: Hive QL查询操作
    4:从SQL到HiveQL应该转变的几个习惯
 
第六部分:Hive函数
    1:Hive的关系运算符、逻辑运算符与数学运算、数值运算、日期函数
    2: Hive字符串函数的处理,集合统计函数,复杂类型的处理


第七部分:Hive高级编程 
    1:产生背景
    2: UDF
    3:UDAF
    4:UDTF

第八部分:Hive JDBC
    1:搭建JDBC开发环境
    2: 基本操作对象介绍
    3:简单示例
    4:基于Hive的数据库连接池

第九部分:Hive 参数介绍

第十部分:Hive优化
    1:Hadoop 计算框架的特性
    2: 优化的常用手段
    3:Hive的数据类型方面的优化
    4:Hive操作方面的优化

第十一部分:Hive原理
    1:为什么要学Hive的原理
    2:一条SQL引发的分析
 
 

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