深入理解Hive：從基礎(chǔ)到高階

第1篇  準    備
第1章  大數(shù)據(jù)時代的查詢引擎 2
1.1  大數(shù)據(jù)初探 2
1.1.1  數(shù)據(jù)處理的引擎 2
1.1.2  計算框架的數(shù)據(jù)處理機制 3
1.2  大數(shù)據(jù)處理的引擎之選 7
1.2.1  大數(shù)據(jù)時代的利器 7
1.2.2  揭秘Hadoop的核心要素 8
1.3  數(shù)據(jù)倉庫Hive的重要性 9
1.3.1  Hive與MapReduce 10
1.3.2  解讀Hive的不足 10
1.4  快速解鎖Hive核心 11
1.4.1  數(shù)據(jù)倉庫 11
1.4.2  數(shù)據(jù)單元 12
1.5  Hive的設(shè)計理念 14
1.5.1  設(shè)計初衷 14
1.5.2  解讀Hive的特性 14
1.5.3  使用場景 15
1.6  本章小結(jié) 16
第2章  快速搭建Hive學習環(huán)境 17
2.1  基礎(chǔ)環(huán)境安裝與配置的完整步驟 17
2.1.1  基礎(chǔ)軟件下載 17
2.1.2  實例：Linux操作系統(tǒng)的安裝與配置 18
2.1.3  實例：SSH的安裝與配置 20
2.1.4  實例：Java運行環(huán)境的安裝與配置 21
2.1.5  實例：安裝與配置ZooKeeper 23
2.1.6  實例：Hadoop的安裝與配置 27
2.2  安裝Hive 41
2.2.1  實例：單機模式部署 41
2.2.2  實例：分布式模式部署 44
2.3  Hive在線編輯器安裝指南 50
2.3.1  實例：在Linux系統(tǒng)環(huán)境編譯Hue源代碼并獲得安裝包 50
2.3.2  實例：安裝Hue安裝包 51
2.4  學習Hive的建議 54
2.4.1  看透本書理論，模仿實戰(zhàn)例子 54
2.4.2  利用編程工具自主學習 54
2.4.3  建立高階的邏輯思維模式 55
2.4.4  控制代碼版本，降低犯錯的代價 56
2.4.5  獲取最新、最全的學習資料 57
2.4.6  學會自己發(fā)現(xiàn)和解決問題 57
2.4.7  善于提問，成功一半 58
2.4.8  積累總結(jié)，舉一反三 59
2.5  本章小結(jié) 60
2.6  習題 60
第2篇  入    門
第3章  實操理解Hive的數(shù)據(jù)類型和存儲方式 62
3.1  掌握Hive的基本數(shù)據(jù)類型 62
3.1.1  字段類型 62
3.1.2  實例：快速構(gòu)建包含常用類型的表 64
3.1.3  實例：NULL值的處理和使用 68
3.1.4  允許隱式轉(zhuǎn)換 70
3.2  Hive文件格式應(yīng)用實踐 70
3.2.1  TextFile 70
3.2.2  SequenceFile 72
3.2.3  RCFile 73
3.2.4  AvroFile 74
3.2.5  ORCFile 77
3.2.6  Parquet 79
3.2.7  選擇不同的文件類型 82
3.3  存儲方式應(yīng)用實踐 82
3.3.1  數(shù)據(jù)壓縮存儲 83
3.3.2  實例：壓縮數(shù)據(jù)大小和原始數(shù)據(jù)大小對比 85
3.4  本章小結(jié) 89
3.5  習題 89
第4章  Hive數(shù)據(jù)管理與查詢技巧 90
4.1  了解Hive命令 90
4.1.1  Hive命令列表 90
4.1.2  Hive命令分類 91
4.2  選擇不同的客戶端執(zhí)行Hive命令 95
4.2.1  實例：使用Hive CLI客戶端執(zhí)行Hive命令 95
4.2.2  實例：使用Beeline客戶端執(zhí)行Hive命令 96
4.2.3  實例：使用Hue客戶端執(zhí)行Hive命令 100
4.3  使用Hive的變量 102
4.3.1  Hive變量 102
4.3.2  實例：使用Hive CLI客戶端設(shè)置系統(tǒng)環(huán)境變量 103
4.3.3  實例：使用Hive CLI客戶端設(shè)置屬性變量 103
4.3.4  實例：使用Hive CLI客戶端設(shè)置自定義變量 103
4.3.5  實例：使用Hive CLI客戶端設(shè)置Java屬性變量 104
4.4  實例：使用Hive的拓展工具——HCatalog 104
4.5  本章小結(jié) 106
4.6  習題 106
第5章  智能數(shù)據(jù)治理 107
5.1  Hive的數(shù)據(jù)庫特性 107
5.1.1  Hive數(shù)據(jù)庫 107
5.1.2  如何管理Hive數(shù)據(jù)庫 109
5.2  認識表類型 111
5.2.1  內(nèi)部表 111
5.2.2  外部表 112
5.2.3  臨時表 113
5.3  管理表 114
5.3.1  實例：創(chuàng)建表 114
5.3.2  實例：修改表 119
5.3.3  實例：刪除表 122
5.4  管理表分區(qū) 126
5.4.1  實例：新增表分區(qū) 127
5.4.2  實例：重命名表分區(qū) 128
5.4.3  實例：交換表分區(qū) 128
5.4.4  實例：刪除表分區(qū) 130
5.5  導入與導出表數(shù)據(jù) 130
5.5.1  實例：將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)導入Hive表 130
5.5.2  實例：從Hive表中導出業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 136
5.6  本章小結(jié) 140
5.7  習題 140
第6章  智能數(shù)據(jù)庫查詢 141
6.1  使用SELECT語句 141
6.1.1  實例：分組詳解 141
6.1.2  實例：排序詳解 145
6.1.3  實例：JOIN查詢詳解 153
6.1.4  實例：UNION查詢詳解 165
6.2  使用用戶自定義函數(shù) 168
6.2.1  了解用戶自定義函數(shù) 168
6.2.2  開發(fā)用戶自定義函數(shù)功能 171
6.3  使用窗口函數(shù)與分析函數(shù)來查詢數(shù)據(jù) 178
6.3.1  了解窗口函數(shù)和分析函數(shù) 178
6.3.2  實例：窗口函數(shù)和分析函數(shù)詳解 179
6.4  本章小結(jié) 185
6.5  習題 185
第7章  數(shù)據(jù)智能應(yīng)用：以視圖簡化查詢流程 186
7.1  什么是視圖 186
7.2  管理視圖 187
7.2.1  創(chuàng)建視圖 187
7.2.2  修改視圖 191
7.2.3  刪除視圖 192
7.3  物化視圖 193
7.3.1  非視圖非表 193
7.3.2  創(chuàng)建物化視圖 194
7.3.3  物化視圖的生命周期 198
7.4  本章小結(jié) 200
7.5  習題 200
第3篇  進    階
第8章  使用Hive RPC服務(wù) 202
8.1  RPC的重要性 202
8.1.1  什么是RPC 202
8.1.2  了解RPC的用途 203
8.2  HiveServer2和MetaStore 205
8.2.1  HiveServer2的架構(gòu) 205
8.2.2  MetaStore元存儲管理 206
8.3  HiveServer2和MetaStore的關(guān)系及區(qū)別 207
8.3.1  使用不同模式下的MetaStore 208
8.3.2  使用HiveServer2服務(wù) 210
8.4  維護Hive集群服務(wù) 212
8.4.1  實例：編寫自動化腳本讓服務(wù)維護變得簡單 212
8.4.2  實例：編寫監(jiān)控腳本讓服務(wù)狀態(tài)變得透明 215
8.5  HiveServer2服務(wù)應(yīng)用實戰(zhàn) 216
8.5.1  嵌入式模式訪問 216
8.5.2  遠程模式訪問 218
8.6  本章小結(jié) 223
8.7  習題 223
第9章  引入安全機制保證Hive數(shù)據(jù)安全 224
9.1  數(shù)據(jù)安全的重要性 224
9.1.1  數(shù)據(jù)安全 224
9.1.2  數(shù)據(jù)安全的三大原則 225
9.1.3  大數(shù)據(jù)的安全性 226
9.2   Hive中的權(quán)限認證 226
9.2.1  授權(quán)與回收權(quán)限 226
9.2.2  傳統(tǒng)模式授權(quán) 227
9.2.3  基于文件存儲的授權(quán) 231
9.2.4  基于SQL標準的授權(quán) 233
9.3  使用Apache Ranger管理Hive權(quán)限 236
9.3.1  大數(shù)據(jù)安全組件方案對比 236
9.3.2  什么是Apache Ranger 239
9.3.3  Apache Ranger的安裝與部署 240
9.3.4  使用Apache Ranger對HDFS授權(quán) 245
9.3.5  使用Apache Ranger對Hive庫表授權(quán) 248
9.4  本章小結(jié) 252
9.5  習題 252
第10章  數(shù)據(jù)提取與多維呈現(xiàn)：深度解析Hive編程 253
10.1  使用編程語言操作Hive 253
10.2  Java操作Hive實踐 254
10.2.1  環(huán)境準備 261
10.2.2  實例：實現(xiàn)簡易天氣分析系統(tǒng) 261
10.3  Python操作Hive實踐 274
10.3.1  選擇Python操作Hive SQL 274
10.3.2  使用JayDeBeApi實現(xiàn)Python訪問Hive 275
10.4  數(shù)據(jù)洞察與分析 278
10.4.1  數(shù)據(jù)洞察的價值 278
10.4.2  數(shù)據(jù)洞察的方法論 279
10.4.3  數(shù)據(jù)洞察可視化實踐 279
10.5  本章小結(jié) 283
10.6  習題 283
第4篇  項目實戰(zhàn)
第11章  基于Hive的高效推薦系統(tǒng)實踐 286
11.1  什么是推薦系統(tǒng) 286
11.1.1  推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷程 286
11.1.2  推薦系統(tǒng)解決的核心問題 287
11.1.3  推薦系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域 287
11.2  數(shù)據(jù)倉庫驅(qū)動的推薦系統(tǒng)設(shè)計 288
11.2.1  推薦系統(tǒng)類型詳解 288
11.2.2  建立推薦系統(tǒng)的核心步驟 293
11.2.3  設(shè)計一個簡易的推薦系統(tǒng)架構(gòu) 294
11.2.4  構(gòu)建推薦系統(tǒng)模型 297
11.3  代碼如何實現(xiàn)推薦效果 306
11.3.1  構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫 306
11.3.2  數(shù)據(jù)清洗 311
11.3.3  協(xié)同過濾算法實現(xiàn) 314
11.4  本章小結(jié) 329
11.5  習題 330
第12章  基于AI的Hive大數(shù)據(jù)分析實踐 331
12.1  融合ChatGPT與Hive的數(shù)據(jù)智能探索 331
12.1.1  開啟數(shù)據(jù)智能新紀元：ChatGPT簡介 331
12.1.2  ChatGPT在Hive數(shù)據(jù)分析中的角色 336
12.2  構(gòu)建智能化的Hive數(shù)據(jù)處理引擎 337
12.2.1  ChatGPT與Hive的集成實現(xiàn) 337
12.2.2  智能引擎應(yīng)用案例分析 338
12.3  ChatGPT的自然語言處理與Hive數(shù)據(jù)分析與挖掘 341
12.3.1  聚變智慧：ChatGPT與Hive技術(shù)的革新整合 341
12.3.2  自然語言處理在Hive數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 343
12.4  ChatGPT與Hive數(shù)據(jù)分析未來展望 347
12.4.1  ChatGPT技術(shù)發(fā)展前景 347
12.4.2  未來Hive數(shù)據(jù)分析中的ChatGPT潛在應(yīng)用 348
12.5  本章小結(jié) 350
12.6  習題 350