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《Hive数据仓库实践》

2016-10-13 16:13| 发布者: 岸岸| 查看: 13643| 评论: 0|原作者: 岸岸

存储 数据分析 Hadoop 案例 Hive 函数

快速报名:Hive数据仓库实践(第四期)

      互联网时代下,数据量的急剧增长,传统的数据仓库已经无法满足。Hive作为Hadoop生态圈中的数据仓库解决方案随着开源社区的快速发展而逐步成熟,慢慢的在某些场景下替代企业级数据仓库,成为各大互联网公司数据仓库建设的必选方案,可以这么说,Hive已经成为大数据数据仓库的事实标准。

       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。

课程大纲
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

授课时间
本期课程将于7月31日开始。课程持续时间大约为13周。

授课对象
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。

课程必备
对Hadoop有一定的基础和认识
了解SQL, 有使用MySQL/MSSQLServer/Oracle等数据分析基础
有基本的Linux命令操作经验和Java开发经验

收获预期
掌握Hive的基本原理,掌握Hive的基本使用,掌握HiveQL的基本语法和常用优化措施,了解Hive数据仓库设计的方法,能够胜任数据仓库分析和数据开发的角色

授课讲师
朱广彬,5年以上大数据架构经验,关注大数据底层架构相关技术,致力于大数据处理技术在计算广告的应用,对Hadoop/Hive/HBase/Spark/Kafka等有深入的认识和实践经验,负责千台Hadoop集群、百亿流量的数据平台架构,Hadoop Contributor。
github: https://github.com/zhuguangbin

课程试听:


新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回,优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名,报名方式
网上报名 请点击:HIVE数据仓库实践
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群:
485625800(群内有培训公开课视频供大家免费观看)
咨询QQ: 2222010006 (上班时间在线)

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