图片 什么是Hive？ Hive是在Hadoop分布式文件系统上运行的开源分布式数据仓库数据库，用于查询和分析大数据。 数据以表格的形式存储(与关系型数据库十分相似)。...Hive帮助企业在HDFS上执行大规模数据分析，使其成为一个水平可伸缩的数据库。 通过HiveSQL使具有RDBMS背景的开发人员能够快速构建符合自己业务需求的数据仓库。...etl-engine支持对Hive的读取，并输出到以下目标数据源： 消息中间件（Kafka | RocketMQ）; 关系型数据库（ Oracle | MySQL | PostgreSQL | Sqlite...参考资料 [免费下载](https://github.com/hw2499/etl-engine/releases) [etl-engine使用手册](https://github.com/hw2499.../etl-engine) [etl-crontab使用手册](https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA
ETL开发 概述 ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。...分层的作用： 1.划分ETL阶段工作重心，便于管理 2.降低开发和维护成本 3.减少需求变化带来的冲击 4.便于数据问题跟踪 名词解释： ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市...STG层是根据CDC策略把各个源系统的数据抽取到数据仓库中。STG层主要是面向批处理的形式，如果是根据日志信息实时同步，可以跳过STG层直接进入ODS层。...抽取数据，STG层面向异构数据源，最好选择用ETL工具，一般ETL工具都支持多种数据源。STG层不做数据转换。...；最好在源头处理；必须在源头处理 数据规范化： 由于数据仓库的数据来源各个业务系统，每个业务系统相对都是封闭的，他们在命名、取值上都有自己的特点。
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。...名词解释： ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 一、数据抽取 数据抽取是指把ODS源数据抽取到DW中，然后处理成展示给相关人员查看的数据 源数据： 用户访问日志 自定义事件日志、...数据抽取工具： kafka flume sync 数据清洗 hive/tez pig/tez storm spark 其它工具 数据存储：hadoop、hbase，ES、redis 任务管理：azkaban...、oozie 数据同步：datax、sqoop 五、ETL过程中的元数据 试想一下，你作为一个新人接手别人的工作，没有文档，程序没有注释，数据库中的表和字段也没有任何comment，你是不是会望着窗外，...所以元数据管理系统对于数据仓库来说是必须的，并且相关人员必须定时维护，如果元数据和数据仓库中的变动不同步，那么元数据系统就形同虚设。 这里说一句：对于元数据管理不应该是规范，应该是硬性规定。
概述 ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。...STG层是根据CDC策略把各个源系统的数据抽取到数据仓库中。STG层主要是面向批处理的形式，如果是根据日志信息实时同步，可以跳过STG层直接进入ODS层。...抽取数据，STG层面向异构数据源，最好选择用ETL工具，一般ETL工具都支持多种数据源。STG层不做数据转换。 加载数据，STG层一般保留7天或一月的数据。...2.制定数据质量测量类型 3.提交数据质量测量结果表，通常异常数据处理策略有 4.纠正数据 规范化 由于数据仓库的数据来源各个业务系统，每个业务系统相对都是封闭的，他们在命名、取值上都有自己的特点...2.选择代理键生成器 ETL工具和数据库都有设置字段自增长的功能。 3.选择维度表类型 根据业务系统的实际情况选择合适的维度表类型，一般采用缓慢变化维类型1和类型2。
建立OLAP应用之前，我们要想办法把各个独立系统的数据抽取出来，经过一定的转换和过滤，存放到一个集中的地方，成为数据仓库。...这个抽取，转换，加载的过程叫ETL（Extract， Transform，Load）.相应的开发工具Oracle有DataStage，微软有SQL Server Integration Services...这些ETL工具一般都支持图形化流程建模，文本文件映射导入，XML,XSLT,可执行SQL，javascript等。 数据建模 材料准备好后，我们要规划他们可以做出什么样的菜。...同样，有了表达逻辑关系的模型Cube，数据仓库中也导入了业务数据，我们还要告诉执行引擎如何取得我们真正所要的数据。...以上是建立OLAP应用的几个重要环节和相关技术，最后总结一下：用户需求——数据建模——数据仓库 用户需求决定了如何设计模型和数据仓库，数据模型又是描述数据仓库的逻辑关系，而数据模型和数据仓库的某些技术限制也可能影响用户需求的实现
概述 在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI？...这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数据仓库是为查询和分析而不是事务处理而设计的数据库。 数据仓库是通过整合不同的异构数据源而构建起来的。...什么是ETL ETL是Extract-Transform-Load的缩写（提取-转换-载入），是一个完整的从源系统提取数据，进行转换处理，载入至数据仓库的过程。...该解决方案就是使用数据仓库应用统一的结构来存储经过ETL处理过的不同源的数据。 ETL能够转换不同结构/类型的数据集为统一的结构,以便后续使用BI工具生成有意义的分析和表报。...文本等类型数据分析） 业务转换逻辑实现 将经过转换的数据载入至目标表 其他有： 掌握ETL测试软件 ETL数据仓库测试组件 在后端执行数据驱动测试 创建、设计、执行测试用例、计划等 标识问题、提供问题解决方案
交互方式-用户接口：CLI（linux命令行）、WUI（hive web页面）、Client（连接远程服务HiveServer2，eg：JDBC、ODBC） Hive命令行模式： 1、进入bin 执行..../hiv 2、配置Hive环境变量，直接执行命令：hive --service cli 或 hive Hive的web模式： 执行hive -service hwi 启动后访问http://master...:9999/hwi Hive的远程服务： 默认端口：10000，执行启动命令：nobup hive --service hiveserver2 & 元数据存储：hive是将元数据存储在mysql或者Derby...等，元数据主要依赖MetastoreDB服务 hive数据模型包括表、外部表、分区、桶 解析器、编译器、优化器：完成HQL语法解析，由MapReduce执行 数据存储：存储在HDFS中 HiveQL：用于分析处理存储在
概述 在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI？...这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数据仓库是为查询和分析而不是事务处理而设计的数据库。 数据仓库是通过整合不同的异构数据源而构建起来的。...什么是ETL ETL是Extract-Transform-Load的缩写（提取-转换-载入），是一个完整的从源系统提取数据，进行转换处理，载入至数据仓库的过程。...该解决方案就是使用数据仓库应用统一的结构来存储经过ETL处理过的不同源的数据。 ETL能够转换不同结构/类型的数据集为统一的结构,以便后续使用BI工具生成有意义的分析和表报。...） 业务转换逻辑实现 将经过转换的数据载入至目标表 其他有： 掌握ETL测试软件 ETL数据仓库测试组件 在后端执行数据驱动测试 创建、设计、执行测试用例、计划等 标识问题、提供问题解决方案 梳理业务需求和设计测试策略
Hive数据仓库DDL应用 假设张三是xx公司的大数据开发工程师，现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐，那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。...会直接读取HDFS中指定路径下的数据，而不会将其存储在Hive的默认仓库中。...中加载数据 此处可以尝试将csv文件导入到HDFS中，然后在Hive中创建外部表直接引用这个csv文件（否则也可以使用别的方式加载数据）： hadoop fs -mkdir /user/hive/csv_data...hadoop fs -put /tmp/music_charts.csv /user/hive/csv_data/ hadoop fs -ls /user/hive/csv_data/ CREATE...desc formatted music_charts_external; select count(*) from music_charts_external; 分析：在真实的数据仓库应用中，通常整个过程通过编写
Hive是一个数据仓库基础设施工具，用于在Hadoop上处理结构化数据。它位于Hadoop之上，可用于汇总大数据并简化查询和分析。...它是在HDFS之上构建的开源数据仓库系统，为数据添加了结构。就像数据库一样，Hive具有创建数据库、创建表和使用查询语言处理数据的功能。用于Hive的查询语言称为Hive查询语言（HQL）。...架构和特点的介绍 Hive 架构 用户界面：Hive 是一种数据仓库基础设施软件，可以在用户和 HDFS 之间创建交互。...Hive 支持的用户界面有 Hive Web UI、Hive 命令行和 Hive HD Insight (在 Windows 服务器上)。...Hive的特点 在Hive中，首先创建表和数据库，然后将数据加载到这些表中。 Hive作为数据仓库，专门用于管理和查询仅存储在表中的结构化数据。
Hadoop/Hive自带权限控制 延续数据仓库之Hive快速入门 - 离线&实时数仓架构一文，本文将介绍一下Hadoop/Hive自带的权限控制，权限控制是大数据平台非常重要的一部分，关乎数据安全。...权限： Hive可以基于文件存储级别的权限管理 Hive可以基于元数据的权限管理 User：是基于linux用户的user Group：是linux层面上的用户组 Role：角色在Hive里面创建，给角色添加权限...on table test to user hive; No rows affected (0.12 seconds) 0: jdbc:hive2://localhost:10000> 切换到hive...用户： [root@hadoop01 ~]# sudo su - hive 进入交互命令终端，可以正常执行查询语句： [hive@hadoop01 ~]$ beeline -u jdbc:hive2:/...Hook类里抛出来的： [hive@hadoop01 ~]$ beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -n hive ... 0: jdbc:hive2://localhost
Hive 一、Hive入门 1、Hive功能 ?...1）Hive处理的数据存储在HDFS 2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3）执行程序运行在Yarn上 2、Hive的优缺点 优点 （1) 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（...（3) Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。 （4) Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。...（3）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化 （4）Hive调优比较困难，粒度较粗 3、Hive架构 ?...对于Hive来说，就是MR/Spark。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理，提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL，可通过HQL语句实现简单的MR统计，Hive...数据源：是数据仓库的数据来源，含外部数据、现有业务系统和文档资料等； 数据集成：完成数据的抽取、清洗、转换和加载任务，数据源中的数据采用ETL（Extract-Transform-Load）工具以固定的周期加载到数据仓库中...Hive把HQL语句转换成MR任务后，采用批处理的方式对海量数据进行处理。数据仓库存储的是静态数据，很适合采用MR进行批处理。...，用于与ETL过程的一部分，即将外部数据装载到Hadoop集群中，转换为用户需要的数据格式； HBase是一个面向列的、分布式可伸缩的数据库，可提供数据的实时访问功能，而Hive只能处理静态数据，主要是...在Hive HA中，在Hadoop集群上构建的数据仓库是由多个Hive实例进行管理的，这些Hive实例被纳入到一个资源池中，由HAProxy提供统一的对外接口。
上次介绍了HDFS，本来想进入Mapreduce，但感觉Mapreduce基本废弃，于是直接进入了Hive中来。 数据仓库 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。...数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。...比如，支付宝年度账单其本质是基于数据仓库进行数据可视化而成。 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。...数据仓库分层 按照数据流入流出的过程，数据仓库架构可分为三层——源数据（ODS）、数据仓库（DW）、数据应用（APP）。 Hive Hive是一个构建在 Hadoop上的数据仓库框架。...最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由 Apache!软件基金会开发，并作为一个 Apache开源项目。 Hive是建立在 Hadoop上的数据仓库基础构架。
执行计划控制策略在调度应用中非常普遍，是调度控制策略中最重要的策略之一。执行计划指作业的运行周期，简单说，指一个作业什么时候需要运行，比如：每周一、每月初、每月...
Hive简介 Hive是什么 Hive 构建在 Hadoop 之上，提供以下功能： 通过类 SQL 指令轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，例如：提取/转换/加载(ETL)，报告和数据分析。...换句话来说，Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，是用来管理数据仓库的。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 sql 的查询功能。...Hive架构 先来看下Hive的架构图，如下图所示。 为了更好地理解 Hive 的架构图，下图以一个实际的例子作为讲解。...总结： 今天分享的内容包含：Hive是什么，Hive所具有的功能和优点，在 Hadoop 大数据生态圈中所饰演的角色，Hive架构等内容。...了解了 Hive 的基本内容和架构后，后续文章会持续更新 Hive 的相关操作和注意事项，以及在大数据测试过程中关于 Hive 的使用。敬请关注~ end
数据仓库工具Hive 第一章 hive是什么 一 数据仓库工具Hive 二 hive架构 三 Hive执行流程 第二章 Hive的搭建 一 Hive的搭建模式介绍 二 单用户模式搭建 三 多用户模式搭建...eg : select * from tb_user hive最适合于数据仓库，使用数据仓库进行相关静态数据分析，而不需要快速响应出结果，而且数据本身不会频繁变化。 hive不是一个完整的数据库。...Apache Hive™数据仓库软件有助于读取，编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集，并使用SQL语法进行查询。...Hive构建于Apache Hadoop™之上，提供以下功能： 通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，如提取/转换/加载（ETL），报告和数据分析。...注意: Hive不适用于联机事务处理（OLTP）工作负载。它最适用于传统的数据仓库任务。
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