Hive編程指南 [Programming Hive] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Edward Capriolo，Dean Wampler，Jason Rutherglen 著，曹坤 譯

圖書標籤:

• Hive
• 大數據
• 數據倉庫
• Hadoop
• SQL
• 數據分析
• MapReduce
• 數據挖掘
• ETL
• 開源軟件

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115333834

版次：1

商品編碼：11363739

品牌：異步圖書

包裝：平裝

外文名稱：Programming Hive

開本：16開

齣版時間：2013-12-01

用紙：膠版紙

頁數：318

字數：428000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

Hive圖書。
Hive在Hadoop係統中的應用趨勢比較可觀。

內容簡介

　　《Hive編程指南》是一本ApacheHive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法——HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件係統上的大數據集閤。《Hive編程指南》通過大量的實例，首先介紹如何在用戶環境下安裝和配置Hive，並對Hadoop和MapReduce進行詳盡闡述，演示Hive如何在Hadoop生態係統進行工作。
　　《Hive編程指南》適閤對大數據感興趣的愛好者以及正在使用Hadoop係統的數據庫管理員閱讀使用。

作者簡介

Edward Capriolo：Media6degrees公司係統管理員，他是Apache軟件基金會成員，還是Hadoop-Hive項目成員。
Dean Wampler：Think Big Analytics公司總顧問，對大數據問題以及Hadoop和機器學習有專門的研究。
Jason Rutherglen：Think Big Analytics公司軟件架構師，對大數據、Hadoop、搜索和安全有專門的研究。

內頁插圖

目錄

第1章 基礎知識
1.1 Hadoop和MapReduce綜述
1.2 Hadoop生態係統中的Hive
1.2.1 Pig
1.2.2 HBase
1.2.3 Cascading、Crunch及其他
1.3 Java和Hive：詞頻統計算法
1.4 後續事情

第2章 基礎操作
2.1 安裝預先配置好的虛擬機
2.2 安裝詳細步驟
2.2.1 裝Java
2.2.2 安裝Hadoop
2.2.3 本地模式、僞分布式模式和分布式模式
2.2.4 測試Hadoop
2.2.5 安裝Hive
2.3 Hive內部是什麼
2.4 啓動Hive
2.5 配置Hadoop環境
2.5.1 本地模式配置
2.5.2 分布式模式和僞分布式模式配置
2.5.3 使用JDBC連接元數據
2.6 Hive命令
2.7 命令行界麵
2.7.1 CLI 選項
2.7.2 變量和屬性
2.7.3 Hive中“一次使用”命令
2.7.4 從文件中執行Hive查詢
2.7.5 hiverc文件
2.7.6 使用Hive CLI的更多介紹
2.7.7 查看操作命令曆史
2.7.8 執行shell命令
2.7.9 在Hive內使用Hadoop的dfs命令
2.7.10 Hive腳本中如何進行注釋
2.7.11 顯示字段名稱

第3章 數據類型和文件格式
3.1 基本數據類型
3.2 集閤數據類型
3.3 文本文件數據編碼
3.4 讀時模式

第4章 HiveQL：數據定義
4.1 Hive中的數據庫
4.2 修改數據庫
4.3 創建錶
4.3.1 管理錶
4.3.2 外部錶
4.4 分區錶、管理錶
4.4.1 外部分區錶
4.4.2 自定義錶的存儲格式
4.5 刪除錶
4.6 修改錶
4.6.1 錶重命名
4.6.2 增加、修改和刪除錶分區
4.6.3 修改列信息
4.6.4 增加列
4.6.5 刪除或者替換列
4.6.6 修改錶屬性
4.6.7 修改存儲屬性
4.6.8 眾多的修改錶語句

第5章 HiveQL：數據操作
5.1 嚮管理錶中裝載數據
5.2 通過查詢語句嚮錶中插入數據
5.3 單個查詢語句中創建錶並加載數據
5.4 導齣數據

第6章 HiveQL：查詢
6.1 SELECT…FROM語句
6.1.1 使用正則錶達式來指定列
6.1.2 使用列值進行計算
6.1.3 算術運算符
6.1.4 使用函數
6.1.5 LIMIT語句
6.1.6 列彆名
6.1.7 嵌套SELECT語句
6.1.8 CASE…WHEN…THEN 句式
6.1.9 什麼情況下Hive可以避免進行MapReduce
6.2 WHERE語句
6.2.1 謂詞操作符
6.2.2 關於浮點數比較
6.2.3 LIKE和RLIKE
6.3 GROUP BY 語句
6.4 JOIN語句
6.4.1 INNER JOIN
6.4.2 JOIN優化
6.4.3 LEFT OUTER JOIN
6.4.4 OUTER JOIN
6.4.5 RIGHT OUTER JOIN
6.4.6 FULL OUTER JOIN
6.4.7 LEFT SEMI-JOIN
6.4.8 笛卡爾積JOIN
6.4.9 map-side JOIN
6.5 ORDER BY和SORT BY
6.6 含有SORT BY 的DISTRIBUTE BY
6.7 CLUSTER BY
6.8 類型轉換
6.9 抽樣查詢
6.9.1 數據塊抽樣
6.9.2 分桶錶的輸入裁剪
6.10 UNION ALL

第7章 HiveQL：視圖
7.1 使用視圖來降低查詢復雜度
7.2 使用視圖來限製基於條件過濾的數據
7.3 動態分區中的視圖和map類型
7.4 視圖零零碎碎相關的事情

第8章 HiveQL：索引
8.1 創建索引
8.2 重建索引
8.3 顯示索引
8.4 刪除索引
8.5 實現一個定製化的索引處理器

第9章 模式設計
9.1 按天劃分的錶
9.2 關於分區
9.3 唯一鍵和標準化
9.4 同一份數據多種處理
9.5 對於每個錶的分區
9.6 分桶錶數據存儲
9.7 為錶增加列
9.8 使用列存儲錶
9.8.1 重復數據
9.8.2 多列
9.9 （幾乎）總是使用壓縮

第10章 調優
10.1 使用EXPLAIN
10.2 EXPLAIN EXTENDED
10.3 限製調整
10.4 JOIN優化
10.5 本地模式
10.6 並行執行
10.7 嚴格模式
10.8 調整mapper和reducer個數
10.9 JVM重用
10.10 索引
10.11 動態分區調整
10.12 推測執行
10.13 單個MapReduce中多個GROUP BY
10.14 虛擬列

第11章 其他文件格式和壓縮方法
11.1 確定安裝編解碼器
11.2 選擇一種壓縮編/解碼器
11.3 開啓中間壓縮
11.4 最終輸齣結果壓縮
11.5 sequence file存儲格式
11.6 使用壓縮實踐
11.7 存檔分區
11.8 壓縮：包紮

第12章 開發
12.1 修改Log4J屬性
12.2 連接Java調試器到Hive
12.3 從源碼編譯Hive
12.3.1 執行Hive測試用例
12.3.2 執行hook
12.4 配置Hive和Eclipse
12.5 Maven工程中使用Hive
12.6 Hive中使用hive_test進行單元測試
12.7 新增的插件開發工具箱（PDK）

第13章 函數
13.1 發現和描述函數
13.2 調用函數
13.3 標準函數
13.4 聚閤函數
13.5 錶生成函數
13.6 一個通過日期計算其星座的UDF
13.7 UDF與GenericUDF
13.8 不變函數
13.9 用戶自定義聚閤函數
13.10 用戶自定義錶生成函數
13.10.1 可以産生多行數據的UDTF
13.10.2 可以産生具有多個字段的單行數據的UDTF
13.10.3 可以模擬復雜數據類型的UDTF
13.11 在 UDF中訪問分布式緩存
13.12 以函數的方式使用注解
13.12.1 定數性（deterministic）標注
13.12.2 狀態性（stateful）標注
13.12.3 唯一性
13.13 宏命令

第14章 Streaming
14.1 恒等變換
14.2 改變類型
14.3 投影變換
14.4 操作轉換
14.5 使用分布式內存
14.6 由一行産生多行
14.7 使用streaming進行聚閤計算
14.8 CLUSTER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY
14.9 GenericMR Tools for Streaming to Java
14.10 計算cogroup

第15章 自定義Hive文件和記錄格式
15.1 文件和記錄格式
15.2 闡明CREATE TABLE句式
15.3 文件格式
15.3.1 SequenceFile
15.3.2 RCfile
15.3.3 示例自定義輸入格式：DualInputFormat
15.4 記錄格式：SerDe
15.5 CSV和TSV SerDe
15.6 ObjectInspector
15.7 Thing Big Hive Reflection ObjectInspector
15.8 XML UDF
15.9 XPath相關的函數
15.10 JSON SerDe
15.11 Avro Hive SerDe
15.11.1 使用錶屬性信息定義Avro Schema
15.11.2 從指定URL中定義Schema
15.11.3 進化的模式
15.12 二進製輸齣

第16章 Hive的Thrift服務
16.1 啓動Thrift Server
16.2 配置Groovy使用HiveServer
16.3 連接到HiveServer
16.4 獲取集群狀態信息
16.5 結果集模式
16.6 獲取結果
16.7 獲取執行計劃
16.8 元數據存儲方法
16.9 管理HiveServer
16.9.1 生産環境使用HiveServer
16.9.2 清理
16.10 Hive ThriftMetastore
16.10.1 ThriftMetastore 配置
16.10.2 客戶端配置

第17章 存儲處理程序和NoSQL
17.1 Storage Handler Background
17.2 HiveStorageHandler
17.3 HBase
17.4 Cassandra
17.4.1 靜態列映射（Static Column Mapping）
17.4.2 為動態列轉置列映射
17.4.3 Cassandra SerDe Properties
17.5 DynamoDB

第18章 安全
18.1 和Hadoop安全功能相結閤
18.2 使用Hive進行驗證
18.3 Hive中的權限管理
18.3.1 用戶、組和角色
18.3.2 Grant 和 Revoke權限
18.4 分區級彆的權限
18.5 自動授權

第19章 鎖
19.1 Hive結閤Zookeeper支持鎖功能
19.2 顯式鎖和獨占鎖

第20章 Hive和Oozie整閤
20.1 Oozie提供的多種動作（Action）
20.2 一個隻包含兩個查詢過程的工作流示例
20.3 Oozie 網頁控製颱
20.4 工作流中的變量
20.5 獲取輸齣
20.6 獲取輸齣到變量

第21章 Hive和亞馬遜網絡服務係統（AWS）
21.1 為什麼要彈性MapReduce
21.2 實例
21.3 開始前的注意事項
21.4 管理自有EMR Hive集群
21.5 EMR Hive上的Thrift Server服務
21.6 EMR上的實例組
21.7 配置EMR集群
21.7.1 部署hive-site.xml文件
21.7.2 部署.hiverc腳本
21.7.3 建立一個內存密集型配置
21.8 EMR上的持久層和元數據存儲
21.9 EMR集群上的HDFS和S
21.10 在S3上部署資源、配置和輔助程序腳本
21.11 S3上的日誌
21.12 現買現賣
21.13 安全組
21.14 EMR和EC2以及Apache Hive的比較
21.15 包裝

第22章 HCatalog
22.1 介紹
22.2 MapReduce
22.2.1 讀數據
22.2.2 寫數據
22.3 命令行
22.4 安全模型
22.5 架構

第23章 案例研究
23.1 m6d.com（Media6Degrees）
23.1.1 M 6D的數據科學，使用Hive和R
23.1.2 M6D UDF僞隨機
23.1.3 M6D如何管理多MapReduce集群間的Hive數據訪問
23.2 Outbrain
23.2.1 站內綫上身份識彆
23.2.2 計算復雜度
23.2.3 會話化
23.3 NASA噴氣推進實驗室
23.3.1 區域氣候模型評價係統
23.3.2 我們的經驗：為什麼使用Hive
23.3.3 解決這些問題我們所麵臨的挑戰
23.4 Photobucket
23.4.1 Photobucket 公司的大數據應用情況
23.4.2 Hive所使用的硬件資源信息
23.4.3 Hive提供瞭什麼
23.4.4 Hive支持的用戶有哪些
23.5 SimpleReach
23.6 Experiences and Needs from the Customer Trenches
23.6.1 介紹
23.6.2 Customer Trenches的用例
術語詞匯錶

精彩書摘

　　第1章 基礎知識
　　從早期的互聯網主流大爆發開始，主要的搜索引擎公司和電子商務公司就一直在和不斷增長的數據進行較量。最近，社交網站也遇到瞭同樣的問題。如今，許多組織已經意識到他們所收集的數據是讓他們瞭解他們的用戶，提高業務在市場上的錶現以及提高基礎架構效率的一個寶貴的資源。
　　Hadoop生態係統就是為處理如此大數據集而産生的一個閤乎成本效益的解決方案。Hadoop實現瞭一個特彆的計算模型，也就是MapReduce，其可以將計算任務分割成多個處理單元然後分散到一群傢用的或服務器級彆的硬件機器上，從而降低成本並提供水平可伸縮性。這個計算模型的下麵是一個被稱為Hadoop分布式文件係統（HDFS）的分布式文件係統。這個文件係統是“可插拔的”，而且現在已經齣現瞭幾個商用的和開源的替代方案。
　　不過，仍然存在一個挑戰，那就是用戶如何從一個現有的數據基礎架構轉移到I~adoop上，而這個基礎架構是基於傳統關係型數據庫和結構化查詢語句（SQL）的。對於大量的SQL用戶（包括專業數據庫設計師和管理員，也包括那些使用SQL從數據倉庫中抽取信息的臨時用戶）來說，這個問題又將如何解決呢？
　　這就是Hive齣現的原因。Hive提供瞭一個被稱為Hive查詢語言（簡稱HiveQL或HQL）的SQL方言，來查詢存儲在Hadoop集群中的數據。
　　SQL知識分布廣泛的一個原因是：它是一個可以有效地、閤理地且直觀地組織和使用數據的模型。即使對於經驗豐富的Java開發工程師來說，將這些常見的數據運算對應到底層的MapReduceJavaAPI也是令人畏縮的。Hive可以幫助用戶來做這些苦活，這樣用戶就可以集中精力關注於查詢本身瞭。Hlve可以將大多數的查詢轉換為
　　MapReduce任務（job），進而在介紹一個令人熟悉的SOL抽象的同時，拓寬Hadoop的可擴展性。如果用戶對此存在疑惑，請參考稍後部分的第1．3節“Java和Hive：詞頻統計算法”中的相關介紹。
　　……

前言/序言

　　本書是一本Hive的編程指南。Hive是Htadoop生態係統中必不可少的一個工具，它提供瞭一種SQL（結構化查詢語言）方言，可以查詢存儲在Htadoop分布式文件係統（HDFS）中的數據或其他和IIadoop集成的文件係統，如MapR—FS、Anlazon的s3和像HBase（Htadoop數據庫）和cassandra這樣的數據庫中的數據。
　　大多數數據倉庫應用程序都是使用關係數據庫進行實現的，並使用SQL作為查詢語言。Hive降低瞭將這些應用程序轉移到Htadoop係統上的難度。凡是會使用SOL語言的開發人員都可以很輕鬆地學習並使用Hive。如果沒有Hive，那麼這些用戶就必須學習新的語言和工具，然後纔能應用到生産環境中。另外，相比其他工具，Hive更便於開發人員將基於SQL的應用程序轉移到｝tadoop中。如果沒有Hive，那麼開發者將麵臨一個艱巨的挑戰，如何將他們的SOL應用程序移植到Hadoop上。
　　不過，Hive和其他基於SOL的環境還是有一些差異的。如今，可供Hive用戶和｝tadoop開發者使用的文檔並不多，所以我們決定撰寫這本書來填補這個缺口。我們將對Hive進行全麵詳實的介紹，主要適用於SQL專傢，如數據庫設計人員和業務分析師。我們也談到瞭深入的技術細節，可以幫助Htadoop開發人員對Hive進行調優和定製。

大數據時代的數據處理利器：SQL on Hadoop 的實踐之路 在蓬勃發展的大數據時代，傳統的關係型數據庫在處理TB、PB級彆的數據時常常顯得力不從心。海量數據的存儲、查詢和分析成為瞭企業決策、科學研究以及技術創新的重要瓶頸。為瞭應對這一挑戰，Hadoop生態係統應運而生，為處理分布式大規模數據集提供瞭強大的基礎。而在Hadoop生態係統中，Hive扮演著至關重要的角色，它將熟悉的SQL語法引入瞭Hadoop，使得熟悉SQL的開發者和分析師能夠輕鬆地在大規模數據集上進行數據倉庫構建、ETL（Extract, Transform, Load）以及復雜的數據分析。 本書並非關於Hive的具體操作手冊，而是旨在深入探討“SQL on Hadoop”這一核心概念的演進、原理、設計思想以及它如何賦能大數據分析的廣闊圖景。我們將從大數據處理的痛點齣發，循序漸進地解析Hive是如何誕生並解決這些痛點的。本書不涉及具體的Hive命令、函數調用或錶創建的細節，而是將焦點放在其背後的設計哲學和架構演進上，以及它如何與Hadoop生態的其他組件協同工作。 第一部分：大數據處理的挑戰與Hadoop的崛起 在深入瞭解Hive之前，我們必須深刻理解其誕生的土壤——大數據處理麵臨的挑戰。傳統的數據倉庫解決方案，如集中式的關係型數據庫，在應對數據量的爆炸式增長時，麵臨著以下幾方麵的睏境： 存儲瓶頸： 單一服務器的存儲能力有限，隨著數據量的劇增，橫嚮擴展變得異常睏難且成本高昂。 計算瓶頸： 復雜的查詢和分析需要強大的計算能力，而單機計算能力終有極限。 成本問題： 高性能硬件和商業數據庫許可證的價格令人望而卻步，對於許多企業而言是難以承受的負擔。 靈活性不足： 結構化數據的處理是強項，但麵對非結構化和半結構化數據時，傳統數據庫的適應性較差。 數據多樣性： 數據的來源和格式日益多樣化，包括日誌文件、社交媒體數據、傳感器數據等等，如何統一處理這些數據是一個巨大的難題。 正是為瞭解決這些挑戰，Hadoop項目應運而生。Hadoop以其分布式存儲（HDFS）和分布式計算（MapReduce）的能力，為大數據處理提供瞭一個開源、可擴展且相對低成本的解決方案。HDFS能夠將海量數據分散存儲在廉價的 commodity 硬件集群中，而MapReduce則提供瞭一種批處理模型，允許用戶編寫程序來並行處理存儲在HDFS上的數據。 然而，Hadoop的MapReduce編程模型雖然強大，但對於許多傳統的IT專業人士來說，學習和掌握Java等編程語言來編寫MapReduce作業，進行數據處理，門檻較高，效率也相對低下。這成為瞭進一步推廣Hadoop在大數據分析領域應用的障礙。 第二部分：SQL on Hadoop 的誕生：Hive 的初心與願景 在Hadoop生態日益壯大的背景下，一個迫切的需求浮現齣來：如何讓熟悉SQL的開發者和分析師能夠更便捷地利用Hadoop處理海量數據？SQL作為一種聲明式查詢語言，其強大、靈活且易於理解的特性，早已成為數據領域的事實標準。將SQL的能力引入Hadoop，將極大地降低大數據分析的門檻，釋放更多人的生産力。 Hive的誕生正是基於這一願景。它並不是一個獨立運行的數據庫係統，而是建立在Hadoop之上的一個數據倉庫基礎設施。Hive的核心思想是將SQL查詢轉換為Hadoop可執行的作業（主要是MapReduce作業，後來也支持Tez、Spark等）。用戶通過編寫HiveQL（Hive的SQL方言）來描述數據處理的需求，Hive解析這些查詢，並將其翻譯成底層計算引擎能夠理解和執行的指令。 這一創新帶來瞭幾個關鍵性的優勢： 降低技術門檻： 允許熟悉SQL的分析師和開發者直接在大規模數據集上進行數據探索、報錶生成和ETL操作，而無需深入學習復雜的分布式編程模型。 提高開發效率： 使用聲明式的SQL語句，相較於編寫命令式的MapReduce程序，開發效率得到瞭顯著提升。 促進數據共享與協作： SQL的標準化特性使得不同團隊和個體之間更容易理解和共享數據分析結果。 支持數據倉庫建設： Hive提供瞭定義Schema、分區、分桶等數據倉庫概念的能力，使得在Hadoop上構建大規模數據倉庫成為可能。 本書將深入剖析Hive的設計理念，例如其元數據管理、查詢解析、優化以及執行等環節。我們將探討Hive如何抽象化底層HDFS的存儲細節，以及如何將SQL的邏輯映射到MapReduce等分布式計算框架的執行流程。 第三部分：Hive 的工作原理與架構演進 理解Hive的工作原理，是掌握“SQL on Hadoop”精髓的關鍵。本書將詳細闡述Hive的內部架構，包括： Hive Metastore： 這是一個至關重要的組件，用於存儲Hive錶的元數據，如錶名、列名、數據類型、存儲位置、分區信息等。Hive Metastore使得Hive能夠理解數據的結構，並將其與底層存儲關聯起來。我們將探討Metastore的不同部署模式（內嵌式、本地模式、遠程模式）及其優缺點。 Hive Driver/Compiler/Optimizer/Executor： 這是Hive處理SQL查詢的核心流程。 Driver： 負責接收用戶的HiveQL查詢。 Compiler： 將HiveQL解析成抽象語法樹（AST），然後轉化為邏輯計劃。 Optimizer： 對邏輯計劃進行各種優化，例如謂詞下推（Predicate Pushdown）、列裁剪（Column Pruning）、 Join Reordering 等，以生成高效的物理計劃。 Executor： 根據優化後的物理計劃，協調底層計算引擎（如MapReduce、Tez、Spark）執行實際的數據處理作業。 底層計算引擎的集成： Hive並非孤立存在，它需要與底層的計算引擎進行集成。本書將深入探討Hive如何與MapReduce、Tez、Spark等計算框架協同工作，以及不同計算引擎對Hive性能的影響。我們將分析Hive在不同計算引擎上的查詢執行差異，以及如何根據具體場景選擇最閤適的計算引擎。 除瞭對核心工作原理的深入解析，本書還將追溯Hive的架構演進。從最初的MapReduce作為主要執行引擎，到後來對Tez、Spark等更現代、更高效的計算框架的支持，Hive一直在不斷進步，以適應大數據處理日益增長的性能和靈活性需求。我們將討論這些演進帶來的優勢，以及它們如何影響Hive的查詢性能和資源利用率。 第四部分：Schema on Read vs. Schema on Write 在傳統關係型數據庫中，數據在寫入時就需要定義好Schema（Schema on Write），這保證瞭數據的結構化和一緻性。而Hadoop生態，特彆是Hive，引入瞭“Schema on Read”的概念。這意味著數據在存儲時可以不嚴格定義Schema，而是在查詢時，由Hive根據預先定義的元數據來解釋和解析數據。 本書將深入探討“Schema on Read”的含義、優勢與挑戰。 優勢： 極大地提高瞭數據攝取的靈活性，允許快速地接入多樣化的數據源，而無需提前進行大量的數據清洗和Schema設計。這對於處理半結構化和非結構化數據尤其重要。 挑戰： 查詢時的Schema解析和數據驗證會帶來額外的開銷，如果Schema定義不當或數據質量不高，可能會導緻查詢效率低下甚至錯誤。 我們將討論如何在Hive中有效地管理“Schema on Read”，例如通過定義閤適的數據格式（如ORC、Parquet）、閤理的分區和分桶策略，以及如何通過元數據管理來保證數據的一緻性和查詢的效率。 第五部分：Hive 在大數據生態中的地位與實踐 Hive並非孤立的技術，它在大數據生態係統中扮演著承上啓下的關鍵角色。本書將探討Hive如何與其他大數據組件協同工作，構建完善的數據處理流程。 數據存儲： Hive通常與HDFS、Amazon S3、Azure Data Lake Storage等分布式文件係統配閤使用，用於存儲海量數據。 數據格式： Hive支持多種數據格式，如TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet等。我們將分析不同數據格式的特性、優缺點以及它們如何影響Hive的查詢性能。 數據處理與ETL： Hive是構建數據倉庫、進行ETL操作的核心工具之一。我們將討論如何利用Hive完成數據的抽取、轉換和加載，以及如何通過SQL進行復雜的數據聚閤、關聯和分析。 與Spark、Flink等流式處理框架的結閤： 隨著實時數據處理的需求日益增長，Hive也越來越多地與Spark SQL、Flink SQL等流式處理框架集成，實現瞭批流統一的解決方案。 數據治理與安全： 在大規模數據環境中，數據治理和安全是不可忽視的方麵。本書將簡要探討Hive如何與Apache Ranger、Apache Atlas等工具集成，實現數據的訪問控製、權限管理和數據血緣追蹤。 結語 總而言之，本書旨在提供一個宏觀且深入的視角，幫助讀者理解“SQL on Hadoop”的核心價值，以及Hive在這個生態係統中的重要地位。我們關注的是其背後的設計理念、技術原理和應用前景，而非羅列具體的命令和參數。通過本書的學習，您將能夠更清晰地認識到Hive如何賦能大數據分析，如何在復雜的海量數據環境中遊刃有餘地進行數據處理和洞察挖掘，從而真正掌握大數據時代的數據處理利器。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的技術書籍，不僅要講“是什麼”，更要講“為什麼”和“怎麼做”。《Hive編程指南》在這方麵做得非常齣色。作者在介紹Hive的各個功能模塊時，總是能從實際應用的齣發點去解釋其設計理念和工作原理。舉個例子，當介紹到Hive的數據倉庫概念時，作者並沒有停留在字麵意義上，而是詳細解釋瞭為什麼Hive會被設計成一個數據倉庫，以及它在數據治理、數據共享等方麵的優勢。 讀這本書的過程，更像是在與一位經驗豐富的大數據工程師進行一對一的交流。書中有很多“提示”和“陷阱”的環節，這些都是作者根據自己多年的實踐經驗總結齣來的寶貴財富，能夠幫助讀者少走彎路。我印象深刻的是關於Hive與Spark SQL的比較章節，作者客觀地分析瞭兩者的優缺點，以及在不同場景下應該如何選擇，這對於我這種需要跨越不同技術棧的開發者來說，提供瞭非常有價值的參考。這本書真的不僅僅是一本工具書，更是一本指導我如何更好地利用Hive解決實際問題的“思想啓迪者”。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓人眼前一亮！作為一名一直在數據領域摸爬滾打的開發者，我接觸過不少關於大數據工具的書籍，但《Hive編程指南》給我的感覺完全不同。它不像很多書那樣，上來就堆砌概念，羅列API，而是從一個非常實用的角度切入。我喜歡作者在開篇就花瞭大量篇幅去講述Hive産生的背景、它解決瞭什麼痛點，以及它在整個大數據生態係統中的位置。這種宏觀的介紹，對於我這種需要將技術應用到實際業務場景中的人來說，非常有幫助。它讓我能更清楚地理解為什麼需要Hive，以及它能為我的工作帶來什麼價值。 而且，這本書的邏輯組織也非常清晰。從最基礎的Hive安裝配置，到數據類型、錶的創建和管理，再到最核心的查詢語言（HQL）的講解，循序漸進，幾乎沒有讓我感到睏惑的地方。作者對HQL的講解尤其細緻，不僅僅是列齣語法，還深入剖析瞭每條語句背後的執行邏輯，以及如何通過優化查詢來提升性能。書中穿插瞭大量貼近實際的案例，這些案例不僅演示瞭HQL的強大功能，還教會瞭我如何根據實際問題來設計和編寫高效的Hive查詢。我特彆喜歡其中關於窗口函數和UDF（用戶定義函數）的章節，這部分內容讓我看到瞭Hive處理復雜數據分析的潛力，也為我今後的深入研究提供瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本《Hive編程指南》的講解風格，用一個詞來形容就是“直擊要害”。作者似乎非常瞭解讀者在學習Hive時可能會遇到的難點和誤區，並在書中巧妙地進行規避。我尤其欣賞的是，它並沒有過度依賴枯燥的理論，而是通過大量生動形象的比喻和實例，將抽象的概念具象化。比如，在講解Hive與Hadoop MapReduce的關係時，作者並沒有簡單地復述官方文檔，而是用瞭一種“類比”的方式，讓我瞬間就理解瞭Hive是如何抽象化MapReduce的復雜性的。 更讓我驚喜的是，書中對Hive的調優部分進行瞭詳盡的闡述。在實際工作中，性能瓶頸往往是阻礙數據處理效率的關鍵。而這本書提供瞭多種行之有效的調優策略，從數據存儲格式的選擇（如ORC、Parquet），到分區和分桶的應用，再到查詢計劃的優化，作者都給齣瞭非常具體的指導和建議。我嘗試瞭書中提到的一些調優方法，發現查詢速度確實得到瞭顯著提升，這讓我對Hive的應用效率有瞭全新的認識。這本書的內容，可以說是大數據實踐者案頭必備的“秘籍”瞭。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，剛拿到《Hive編程指南》時，我並沒有抱太高的期望，畢竟市麵上關於大數據技術的書籍很多，但真正能讓人眼前一亮的卻不多。然而，這本書卻給瞭我巨大的驚喜。它在內容的深度和廣度上都達到瞭一個非常高的水準。從Hive的基本語法到高級特性，再到與Hadoop生態係統中其他組件的集成，幾乎涵蓋瞭Hive學習和應用的所有方麵。 最讓我稱道的是，作者在講解過程中，始終保持著一種嚴謹而又不失趣味的風格。他不會迴避Hive的一些復雜概念，但會用非常清晰易懂的方式去解釋。我特彆喜歡書中關於Hive事務和ACID特性的講解，這部分內容對於需要處理對數據一緻性要求較高的業務場景來說，至關重要。作者不僅解釋瞭Hive如何支持事務，還提供瞭實現ACID特性的具體操作步驟和注意事項，這讓我對Hive的數據可靠性有瞭更深的信心。總而言之，這本書是一次非常愉快的閱讀體驗，它讓我對Hive有瞭更全麵、更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一名數據分析師，我一直希望能夠找到一本既能教會我Hive語法，又能指導我如何將其應用於復雜數據分析場景的書。而《Hive編程指南》恰恰滿足瞭我的需求。這本書的獨特之處在於，它並沒有把重點放在HQL的語法羅列上，而是更側重於如何利用Hive來解決實際的數據分析問題。 我尤其贊賞書中關於數據探索和特徵工程的章節。作者展示瞭如何使用Hive來對海量數據進行初步的探索性分析，如何提取和構建有效的特徵，這些內容對於提升我的數據分析能力非常有幫助。書中的案例也非常貼閤實際，例如如何用Hive來分析用戶行為數據、銷售數據等，這些都能直接應用到我的日常工作中。此外，書中還涉及瞭一些關於數據可視化和報告的建議，雖然不是Hive的直接功能，但卻是在使用Hive進行數據分析時非常重要的補充。這本書讓我看到瞭Hive不僅僅是一個數據查詢工具，更是連接原始數據和有價值洞察的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

大促買的，正好可以看，不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯的教科書，質量很好，包裝很好

評分☆☆☆☆☆

囤書，囤書，囤書，囤書，囤書

評分☆☆☆☆☆

買來擴充數據分析知識麵的書籍，滿意～

評分☆☆☆☆☆

書的內容不錯，重點知識都講解到瞭，很實用，可以推薦一波

評分☆☆☆☆☆

還可以，已經開始看瞭。還可以，已經開始看瞭。還可以，已經開始看瞭。

評分☆☆☆☆☆

請問舌尖上的中國第一集片頭那個白白的長的橢圓形的糕糕點紅點的是什麼呀

評分☆☆☆☆☆

平時工作有接觸hive，但不是經常用，這本書不算厚，可以直接閱讀，也可以當詞典

評分☆☆☆☆☆

打對摺買的，之前一直看電子版，正好趁這個機會把紙質版的買瞭