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《深入理解Hive：从基本到高阶：视频教育版》
本书内容
《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》采用“理论+实战”的形式编写，经过海量的实例，结合作者数年一线研发实战经验，全面地介绍Hive的运用办法。《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》的撰写秉承方便学习、易于理解、便于查找的理念。无论是刚入门的初学者想系统地学习Hive的基本知识，还是持有数年研发经验的研发者想学习Hive，都能经过《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》快速把握Hive的各样基本语法和实战技巧。《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》作者曾经与极客学院合作，持有丰富的教育视频制作经验，为读者精心录制了仔细的教育视频。另外，《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》还免费供给所有案例的源码，为读者的学习和工作供给更加多的便利。
《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》分为12章，分别介绍Hive学习平台的搭建、Hive数据治理、Hive数据分析与应用等内容。在最后一章对Hive进行了拓展，深入探讨AI大模型在数据分析行业的应用，并介绍其与Hive的深度整合，解释怎样利用AI大模型来加速Hive中的数据挖掘过程，使数据分析更为方便、有效。同期，《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》供给了多个实质案例和示例，用于展示AI大模型在Hive数据分析中的实质运用场景。
本书作者
邓杰，计算机科学与技术专业本科毕业，曾在安全科技任职，日前在Vivo移动互联网工作，负责大数据和ChatGPT方向的研发工作。他在数据仓库（Hive）、Hadoop、Spark、Flink、Kafka等大数据生态组件方面有深入的科研。做为ChatGPT大模型技术的实践者和科研者，他在全网上撰写了多篇高质量的ChatGPT和Hive数据仓库关联技术文案，并出版了《Kafka并不难学》（电子工业出版社，2018年11月出版）和《Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战（视频教育版）》（机械工业出版社，2018年6月）两本书。
本书读者
《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，尤其适合初学者自学和进阶读者查找及参考。另一，《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》亦适合社会培训公司做为培训教材运用，还适合大中专院校关联专业的师生做为教育参考书。
本书目录
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第1篇 准 备
第1章 大数据时代的查找引擎2
1.1 大数据初探2
1.1.1 数据处理的引擎2
1.1.2 计算框架的数据处理机制3
1.2 大数据处理的引擎之选7
1.2.1 大数据时代的利器7
1.2.2 揭秘Hadoop的核心要素8
1.3 数据仓库Hive的重要性9
1.3.1 Hive与MapReduce10
1.3.2 诠释Hive的不足10
1.4 快速解锁Hive核心11
1.4.1 数据仓库11
1.4.2 数据单元12
1.5 Hive的设计理念14
1.5.1 设计初衷14
1.5.2 诠释Hive的特性14
1.5.3 运用场景15
1.6 本章小结16
第2章 快速搭建Hive学习环境17
2.1 基本环境安装与配置的完整过程17
2.1.1 基本软件下载17
2.1.2 实例：Linux操作系统的安装与配置18
2.1.3 实例：SSH的安装与配置20
2.1.4 实例：Java运行环境的安装与配置21
2.1.5 实例：安装与配置ZooKeeper23
2.1.6 实例：Hadoop的安装与配置27
2.2 安装Hive41
2.2.1 实例：单机模式安排41
2.2.2 实例：分布式模式安排44
2.3 Hive在线编辑器安装指南50
2.3.1 实例：在Linux系统环境编译Hue源代码并得到安装包50
2.3.2 实例：安装Hue安装包51
2.4 学习Hive的意见54
2.4.1 看透本书理论，模仿实战例子54
2.4.2 利用编程工具自主学习54
2.4.3 创立高阶的规律思维模式55
2.4.4 掌控代码版本，降低犯错的代价56
2.4.5 获取最新、最全的学习资料57
2.4.6 学会自己发掘和处理问题57
2.4.7 善于提问，成功一半58
2.4.8 累积总结，举一反三59
2.5 本章小结60
2.6 习题60
第2篇 入 门
第3章 实操理解Hive的数据类型和存储方式62
3.1 把握Hive的基本数据类型62
3.1.1 字段类型62
3.1.2 实例：快速构建包括常用类型的表64
3.1.3 实例：NULL值的处理和运用68
3.1.4 准许隐式转换70
3.2 Hive文件格式应用实践70
3.2.1 TextFile70
3.2.2 SequenceFile72
3.2.3 RCFile73
3.2.4 AvroFile74
3.2.5 ORCFile77
3.2.6 Parquet79
3.2.7 选取区别的文件类型82
3.3 存储方式应用实践82
3.3.1 数据压缩存储83
3.3.2 实例：压缩数据体积和原始数据体积对比85
3.4 本章小结89
3.5 习题89
第4章 Hive数据管理与查找技巧90
4.1 认识Hive命令90
4.1.1 Hive命令列表90
4.1.2 Hive命令归类91
4.2 选取区别的客户端执行Hive命令95
4.2.1 实例：运用Hive CLI客户端执行Hive命令95
4.2.2 实例：运用Beeline客户端执行Hive命令96
4.2.3 实例：运用Hue客户端执行Hive命令100
4.3 运用Hive的变量102
4.3.1 Hive变量102
4.3.2 实例：运用Hive CLI客户端设置系统环境变量103
4.3.3 实例：运用Hive CLI客户端设置属性变量103
4.3.4 实例：运用Hive CLI客户端设置自定义变量103
4.3.5 实例：运用Hive CLI客户端设置Java属性变量104
4.4 实例：运用Hive的拓展工具——HCatalog104
4.5 本章小结106
4.6 习题106
第5章 智能数据治理107
5.1 Hive的数据库特性107
5.1.1 Hive数据库107
5.1.2 怎样管理Hive数据库109
5.2 认识表类型111
5.2.1 内部表111
5.2.2 外边表112
5.2.3 临时表113
5.3 管理表114
5.3.1 实例：创建表114
5.3.2 实例：修改表119
5.3.3 实例：删除表122
5.4 管理表分区126
5.4.1 实例：新增表分区127
5.4.2 实例：重命名表分区128
5.4.3 实例：交换表分区128
5.4.4 实例：删除表分区130
5.5 导入与导出表数据130
5.5.1 实例：将业务数据导入Hive表130
5.5.2 实例：从Hive表中导出业务数据136
5.6 本章小结140
5.7 习题140
第6章 智能数据库查找141
6.1 运用SELECT语句141
6.1.1 实例：分组详解141
6.1.2 实例：排序详解145
6.1.3 实例：JOIN查找详解153
6.1.4 实例：UNION查找详解165
6.2 运用用户自定义函数168
6.2.1 认识用户自定义函数168
6.2.2 研发用户自定义函数功能171
6.3 运用窗口函数与分析函数来查找数据178
6.3.1 认识窗口函数和分析函数178
6.3.2 实例：窗口函数和分析函数详解179
6.4 本章小结185
6.5 习题185
第7章 数据智能应用：以视图简化查找流程186
7.1 什么是视图186
7.2 管理视图187
7.2.1 创建视图187
7.2.2 修改视图191
7.2.3 删除视图192
7.3 物化视图193
7.3.1 非视图非表193
7.3.2 创建物化视图194
7.3.3 物化视图的生命周期198
7.4 本章小结200
7.5 习题200
第3篇 进 阶
第8章 运用Hive RPC服务202
8.1 RPC的重要性202
8.1.1 什么是RPC202
8.1.2 认识RPC的用途203
8.2 HiveServer2和MetaStore205
8.2.1 HiveServer2的架构205
8.2.2 MetaStore元存储管理206
8.3 HiveServer2和MetaStore的关系及区别207
8.3.1 运用区别模式下的MetaStore208
8.3.2 运用HiveServer2服务210
8.4 守护Hive集群服务212
8.4.1 实例：编写自动化脚本让服务守护变得简单212
8.4.2 实例：编写监控脚本让服务状态变得透明215
8.5 HiveServer2服务应用实战216
8.5.1 嵌入式模式拜访216
8.5.2 远程模式拜访218
8.6 本章小结223
8.7 习题223
第9章 引入安全机制保准Hive数据安全224
9.1 数据安全的重要性224
9.1.1 数据安全224
9.1.2 数据安全的三大原则225
9.1.3 大数据的安全性226
9.2 Hive中的权限认证226
9.2.1 授权与回收权限226
9.2.2 传统模式授权227
9.2.3 基于文件存储的授权231
9.2.4 基于SQL标准的授权233
9.3 运用Apache Ranger管理Hive权限236
9.3.1 大数据安全组件方法对比236
9.3.2 什么是Apache Ranger239
9.3.3 Apache Ranger的安装与安排240
9.3.4 运用Apache Ranger对HDFS授权245
9.3.5 运用Apache Ranger对Hive库表授权248
9.4 本章小结252
9.5 习题252
第10章 数据提取与多维呈现：深度解析Hive编程253
10.1 运用编程语言操作Hive253
10.2 Java操作Hive实践254
10.2.1 环境准备261
10.2.2 实例：实现简易天气分析系统261
10.3 Python操作Hive实践274
10.3.1 选取Python操作Hive SQL274
10.3.2 运用JayDeBeApi实现Python拜访Hive275
10.4 数据洞察与分析278
10.4.1 数据洞察的价值278
10.4.2 数据洞察的办法论279
10.4.3 数据洞察可视化实践279
10.5 本章小结283
10.6 习题283
第4篇 项目实战
第11章 基于Hive的有效举荐系统实践286
11.1 什么是举荐系统286
11.1.1 举荐系统的发展历程286
11.1.2 举荐系统处理的核心问题287
11.1.3 举荐系统的应用行业287
11.2 数据仓库驱动的举荐系统设计288
11.2.1 举荐系统类型详解288
11.2.2 创立举荐系统的核心过程293
11.2.3 设计一个简易的举荐系统架构294
11.2.4 构建举荐系统模型297
11.3 代码怎样实现举荐效果306
11.3.1 构建数据仓库306
11.3.2 数据清洗311
11.3.3 协同过滤算法实现314
11.4 本章小结329
11.5 习题330
第12章 基于AI的Hive大数据分析实践331
12.1 融合ChatGPT与Hive的数据智能探索331
12.1.1 开启数据智能新纪元：ChatGPT简介331
12.1.2 ChatGPT在Hive数据分析中的角色336
12.2 构建智能化的Hive数据处理引擎337
12.2.1 ChatGPT与Hive的集成实现337
12.2.2 智能引擎应用案例分析338
12.3 ChatGPT的自然语言处理与Hive数据分析与挖掘341
12.3.1 聚变智慧：ChatGPT与Hive技术的革新整合341
12.3.2 自然语言处理在Hive数据分析中的应用343
12.4 ChatGPT与Hive数据分析将来展望347
12.4.1 ChatGPT技术发展前景347
12.4.2 将来Hive数据分析中的ChatGPT潜在应用348
12.5 本章小结350
12.6 习题350
编辑举荐
《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》将带领读者深入探索怎样将ChatGPT和Hive两大强大工具进行整合，揭示它们在数据分析行业的创新应用。书中仔细探讨了ChatGPT在大数据行业的应用，并深入介绍了它与Hive的深度整合，解释了ChatGPT的自然语言处理能力怎样加速Hive中的数据挖掘过程，使数据分析更为方便、有效。经过学习本书，读者将把握ChatGPT和Hive的基本原理和优良，学习怎样进行智能整合，认识ChatGPT在Hive数据分析中的实质运用场景，提高数据探索和分析的效率和精度。
这本书将为数据分析师、工程师以及对数据探索和处理感兴趣的读者供给一种全新的思路和办法，帮忙她们更好地利用ChatGPT和Hive，开拓数据分析的新境界。
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本文摘自《深入理解Hive:从基本到高阶:视频教育版》，获出版社和作者授权发布。返回外链论坛： http://www.fok120.com，查看更加多
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发表于 2024-9-29 04:18:01
