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Hive數(shù)據(jù)倉庫實踐課程

 
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      每個班級的人數(shù)限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區(qū)1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
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  質(zhì)量保障

       1、培訓過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 

?互聯(lián)網(wǎng)時代下,數(shù)據(jù)量的急劇增長,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)無法滿足。Hive作為Hadoop生態(tài)圈中的數(shù)據(jù)倉庫解決方案隨著開源社區(qū)的快速發(fā)展而逐步成熟,慢慢的在某些場景下替代企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,成為各大互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)據(jù)倉庫建設的必選方案,可以這么說,Hive已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的事實標準。

第一部份 Hadoop與MapReduce
1) Hive在Hadoop Ecosystem中的地位
2) Hive的版本演進與目前現(xiàn)狀
3) 部份程實踐環(huán)境說明
4) 實操: Hive/Hadoop預備環(huán)境安裝
第二部份 Hive的基本概念與QuickStart
1) Hive的安裝部署
2) Hive的基本架構
3) 啟動Hive
4) Hive命令行
5) HiveServer與JDBC/ODBC
6) 實操: Hive命令行和ThriftServer基本使用
第三部份 數(shù)據(jù)類型與文件格式
1) Hive支持的基本數(shù)據(jù)類型
2) Hive支持的集合數(shù)據(jù)類型
3) Hive支持的文件格式與優(yōu)劣對比
第四部份 HiveQL:數(shù)據(jù)定義
1) Hive數(shù)據(jù)模型
2) Database
3) Table
4) Partition
5) 自定義存儲格式
6) 自定義表屬性
7) 常用創(chuàng)建/刪除/修改表語法
8) 實操: HQL 創(chuàng)建/刪除/修改操作練習
第五部份 HiveQL:數(shù)據(jù)操作
1) 加載數(shù)據(jù)(LoadData)
2) 從查詢計算結果加載數(shù)據(jù)(Insert Table Select)
3) 動態(tài)分區(qū)(DynamicPartitioning)
4) CTAS(CreateTableAsSelect)
5) 導出數(shù)據(jù)
6) 實操: 練習以上數(shù)據(jù)加載計算和導出操作
第六部份 HiveQL:數(shù)據(jù)查詢
1) 從最簡單的開始
2) Select … From
3) Where條件
4) Group By條件
5) Join
6) 排序(OrderBy/SortBy)
7) ClusterBy/DistributeBy
8) 抽樣(Sampling)
9) Union
10) 實操: 練習以上各種查詢語法
第七部份 Hive函數(shù)與自定義函數(shù)
1) 查看與調(diào)用函數(shù)
2) 常用標準函數(shù)(UDF)
3) UDAF
4) UDTF
5) UDF/UDAF/UDTF開發(fā)
6) 實操: 練習并完成UDF Java開發(fā)的作業(yè)
第八部份 Hive常用模式設計
1) 按天做Partition
2) 分桶(Bucket)
3) 壓縮
4) 表Schema變更
5) 實操: 練習以上幾種倉庫設計模式
第九部份 Hive調(diào)優(yōu)
1) Hive參數(shù)說明
2) Explain查看執(zhí)行計劃
3) 控制Map/Reduce數(shù)
4) 并行執(zhí)行
5) 推測執(zhí)行
6) Join優(yōu)化
7) 數(shù)據(jù)傾斜問題
8) 動態(tài)分區(qū)優(yōu)化
9) 實操: 練習并理解不同優(yōu)化參數(shù)下的執(zhí)行邏輯
第十部份 Hive新特性與其他
1) Hive on Tez
2) Hive on Spark
3) Hive與HBase集成
4) HCatalog
第十一部份 案例
1) 廣告用戶行為分析場景預備
2) 構建Hive表與數(shù)據(jù)處理
3) 常用分析案例

 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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