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深入理解HIVE:從基礎(chǔ)到高階

作者：鄧杰
出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2024-07-01
開本： 其他 頁數(shù)： 364
中 圖 價(jià):¥74.3(7.5折) 定價(jià)  ¥99.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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深入理解HIVE:從基礎(chǔ)到高階 版權(quán)信息

深入理解HIVE:從基礎(chǔ)到高階 本書特色

《深入理解Hive:從基礎(chǔ)到高階:視頻教學(xué)版》將帶領(lǐng)讀者深入探索如何將ChatGPT和Hive兩大強(qiáng)大工具進(jìn)行整合，揭示它們?cè)跀?shù)據(jù)分析領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。書中詳細(xì)探討了ChatGPT在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用，并深入介紹了它與Hive的深度整合，解釋了ChatGPT的自然語言處理能力如何加速Hive中的數(shù)據(jù)挖掘過程，使數(shù)據(jù)分析更為便捷、高效。通過學(xué)習(xí)本書，讀者將掌握ChatGPT和Hive的基本原理和優(yōu)勢(shì)，學(xué)習(xí)如何進(jìn)行智能整合，了解ChatGPT在Hive數(shù)據(jù)分析中的實(shí)際運(yùn)用場(chǎng)景，提升數(shù)據(jù)探索和分析的效率和精度。 這本書將為數(shù)據(jù)分析師、工程師以及對(duì)數(shù)據(jù)探索和處理感興趣的讀者提供一種全新的思路和方法，幫助他們更好地利用ChatGPT和Hive，開拓?cái)?shù)據(jù)分析的新境界。 詳細(xì)探討ChatGPT在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用，并深入介紹了它與Hive的整合。

深入理解HIVE:從基礎(chǔ)到高階 內(nèi)容簡(jiǎn)介

"《深入理解Hive:從基礎(chǔ)到高階:視頻教學(xué)版》采用“理論+實(shí)戰(zhàn)”的形式編寫，通過大量的實(shí)例，結(jié)合作者多年一線開發(fā)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，全面地介紹Hive的使用方法！渡钊肜斫釮ive:從基礎(chǔ)到高階:視頻教學(xué)版》的撰寫秉承方便學(xué)習(xí)、易于理解、便于查詢的理念。無論是剛?cè)腴T的初學(xué)者想系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Hive的基礎(chǔ)知識(shí)，還是擁有多年開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者想學(xué)習(xí)Hive，都能通過《深入理解Hive:從基礎(chǔ)到高階:視頻教學(xué)版》迅速掌握Hive的各種基礎(chǔ)語法和實(shí)戰(zhàn)技巧！渡钊肜斫釮ive:從基礎(chǔ)到高階:視頻教學(xué)版》作者曾經(jīng)與極客學(xué)院合作，擁有豐富的教學(xué)視頻制作經(jīng)驗(yàn)，為讀者精心錄制了詳細(xì)的教學(xué)視頻。此外，《深入理解Hive:從基礎(chǔ)到高階:視頻教學(xué)版》還免費(fèi)提供所有案例的源碼，為讀者的學(xué)習(xí)和工作提供更多的便利。 《深入理解Hive:從基礎(chǔ)到高階:視頻教學(xué)版》分為12章，分別介紹Hive學(xué)習(xí)平臺(tái)的搭建、Hive數(shù)據(jù)治理、Hive數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用等內(nèi)容。在*后一章對(duì)Hive進(jìn)行了拓展，深入探討AI大模型在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用，并介紹其與Hive的深度整合，解釋如何利用AI大模型來加速Hive中的數(shù)據(jù)挖掘過程，使數(shù)據(jù)分析更為便捷、高效。同時(shí)，《深入理解Hive:從基礎(chǔ)到高階:視頻教學(xué)版》提供了多個(gè)實(shí)際案例和示例，用于展示AI大模型在Hive數(shù)據(jù)分析中的實(shí)際運(yùn)用場(chǎng)景。 《深入理解Hive:從基礎(chǔ)到高階:視頻教學(xué)版》結(jié)構(gòu)清晰、案例豐富、通俗易懂、實(shí)用性強(qiáng)，特別適合初學(xué)者自學(xué)和進(jìn)階讀者查詢及參考。另外，《深入理解Hive:從基礎(chǔ)到高階:視頻教學(xué)版》也適合社會(huì)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)作為培訓(xùn)教材使用，還適合大中專院校相關(guān)專業(yè)的師生作為教學(xué)參考書。"

深入理解HIVE:從基礎(chǔ)到高階 目錄

第1篇 準(zhǔn) 備 第1章 大數(shù)據(jù)時(shí)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(jì)算框架的數(shù)據(jù)處理機(jī)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(shí)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(jì)理念 14 1.5.1 設(shè)計(jì)初衷 14 1.5.2 解讀Hive的性 14 1.5.3 使用場(chǎng)景 15 1.6 本章小結(jié) 16 第2章 快速搭建Hive學(xué)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(shí)例：Linux作系統(tǒng)的安裝與配置 18 2.1.3 實(shí)例：SSH的安裝與配置 20 2.1.4 實(shí)例：Java運(yùn)行環(huán)境的安裝與配置 21 2.1.5 實(shí)例：安裝與配置ZooKeeper 23 2.1.6 實(shí)例：Hadoop的安裝與配置 27 2.2 安裝Hive 41 2.2.1 實(shí)例：?jiǎn)螜C(jī)模式署 41 2.2.2 實(shí)例：分布式模式署 44 2.3 Hive在線編輯器安裝指南 50 2.3.1 實(shí)例：在Linux系統(tǒng)環(huán)境編譯Hue源代碼并獲得安裝 50 2.3.2 實(shí)例：安裝Hue安裝 51 2.4 學(xué)Hive的建議 54 2.4.1 看透本書理論，模仿實(shí)戰(zhàn)例子 54 2.4.2 利用編程工具自主學(xué) 54 2.4.3 建立高的邏輯思維模式 55 2.4.4 控制代碼版本，降低犯錯(cuò)的代 56 2.4.5 獲取新、全的學(xué)資料 57 2.4.6 學(xué)會(huì)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 題 60 第2篇 入 門 第3章 實(shí)理解Hive的數(shù)據(jù)類型和存儲(chǔ)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(shí)例：快速構(gòu)建含常用類型的表 64 3.1.3 實(shí)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(shí)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(chǔ)方式應(yīng)用實(shí)踐 82 3.3.1 數(shù)據(jù)壓縮存儲(chǔ) 83 3.3.2 實(shí)例：壓縮數(shù)據(jù)大小和原始數(shù)據(jù)大小對(duì)比 85 3.4 本章小結(jié) 89 3.5 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(shí)例：使用Hive CLI客戶端執(zhí)行Hive命令 95 4.2.2 實(shí)例：使用Beeline客戶端執(zhí)行Hive命令 96 4.2.3 實(shí)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(shí)例：使用Hive CLI客戶端設(shè)置系統(tǒng)環(huán)境變量 103 4.3.3 實(shí)例：使用Hive CLI客戶端設(shè)置屬性變量 103 4.3.4 實(shí)例：使用Hive CLI客戶端設(shè)置自定義變量 103 4.3.5 實(shí)例：使用Hive CLI客戶端設(shè)置Java屬性變量 104 4.4 實(shí)例：使用Hive的拓展工具——HCatalog 104 4.5 本章小結(jié) 106 4.6 題 106 第5章 智能數(shù)據(jù)治理 107 5.1 Hive的數(shù)據(jù)庫性 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(rèn)識(shí)表類型 111 5.2.1 內(nèi)表 111 5.2.2 外表 112 5.2.3 臨時(shí)表 113 5.3 管理表 114 5.3.1 實(shí)例：創(chuàng)建表 114 5.3.2 實(shí)例：修改表 119 5.3.3 實(shí)例：刪除表 122 5.4 管理表分區(qū) 126 5.4.1 實(shí)例：新增表分區(qū) 127 5.4.2 實(shí)例：重命名表分區(qū) 128 5.4.3 實(shí)例：交換表分區(qū) 128 5.4.4 實(shí)例：刪除表分區(qū) 130 5.5 導(dǎo)入與導(dǎo)出表數(shù)據(jù) 130 5.5.1 實(shí)例：將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive表 130 5.5.2 實(shí)例：從Hive表中導(dǎo)出業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 136 5.6 本章小結(jié) 140 5.7 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(shí)例：分組詳解 141 6.1.2 實(shí)例：排序詳解 145 6.1.3 實(shí)例：JOIN查詢?cè)斀?153 6.1.4 實(shí)例：UNION查詢?cè)斀?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(shí)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 題 185 第7章 數(shù)據(jù)智能應(yīng)用：以視圖簡(jiǎn)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 題 200 第3篇 進(jìn) 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(chǔ)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(hù)Hive集群服務(wù) 212 8.4.1 實(shí)例：編寫自動(dòng)化腳本讓服務(wù)維護(hù)變得簡(jiǎn)單 212 8.4.2 實(shí)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(shí)戰(zhàn) 216 8.5.1 嵌入式模式訪問 216 8.5.2 遠(yuǎn)程模式訪問 218 8.6 本章小結(jié) 223 8.7 題 223 第9章 引入機(jī)制證Hive數(shù)據(jù) 224 9.1 數(shù)據(jù)的重要性 224 9.1.1 數(shù)據(jù) 224 9.1.2 數(shù)據(jù)的三大原則 225 9.1.3 大數(shù)據(jù)的性 226 9.2 Hive中的權(quán)限認(rèn)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(chǔ)的授權(quán) 231 9.2.4 基于SQL標(biāo)準(zhǔn)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)組件方案對(duì)比 236 9.3.2 什么是Apache Ranger 239 9.3.3 Apache Ranger的安裝與署 240 9.3.4 使用Apache Ranger對(duì)HDFS授權(quán) 245 9.3.5 使用Apache Ranger對(duì)Hive庫表授權(quán) 248 9.4 本章小結(jié) 252 9.5 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 使用編程語言作Hive 253 10.2 Java作Hive實(shí)踐 254 10.2.1 環(huán)境準(zhǔn)備 261 10.2.2 實(shí)例：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)易天氣分析系統(tǒng) 261 10.3 Python作Hive實(shí)踐 274 10.3.1 選擇Python作Hive SQL 274 10.3.2 使用JayDeBeApi實(shí)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(shí)踐 279 10.5 本章小結(jié) 283 10.6 題 283 第4篇 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 第11章 基于Hive的高效推薦系統(tǒng)實(shí)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(dòng)的推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì) 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(jì)一個(gè)簡(jiǎn)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(shí)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(shí)現(xiàn) 314 11.4 本章小結(jié) 329 11.5 題 330 第12章 基于AI的Hive大數(shù)據(jù)分析實(shí)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(jì)元：ChatGPT簡(jiǎn)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(shí)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 題 350
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深入理解HIVE:從基礎(chǔ)到高階 作者簡(jiǎn)介

鄧杰，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科畢業(yè)，曾在平安科技任職，目前在Vivo移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)工作，負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)和ChatGPT方向的開發(fā)工作。他在數(shù)據(jù)倉庫(Hive)、Hadoop、Spark、Flink、Kafka等大數(shù)據(jù)生態(tài)組件方面有深入的研究。作為ChatGPT大模型技術(shù)的實(shí)踐者和研究者，他在全網(wǎng)上撰寫了多篇高質(zhì)量的ChatGPT和Hive數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)文章，并出版了《Kafka并不難學(xué)》(電子工業(yè)出版社，2018年11月出版)和《Hadoop大數(shù)據(jù)挖掘從入門到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)(視頻教學(xué)版)》(機(jī)械工業(yè)出版社，2018年6月)兩本書。

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