Hive提出海量数据可以继续沿用传统数据分析方法SQL语句来处理的思想，开发人员不需要学习新的计算机语言而继续使用熟悉的SQL结构化查询语句来处理大规模的数据，Hive中的SQL语句我们称之为HiveQL查询语句，HiveQL查询语句的语法结构与传统SQL语句的语法结构几乎是一模一样的。Hive运行在Hadoop分布式系统中，这使得Hive不仅可以使用HDFS进行分布式存储，而且还可以通过MapReduce分布式计算框架来查询数据，相比于传统数据仓库来说，Hive在存储性能和查询效率上都得到了很好的提升。
本书将带领大家认识Hive的相关技术。通过学习本书，使读者对Hive有一个深刻的认识，本书共分为9章。
第1章 Hive简介
1．1 认识数据仓库
1．1．1 数据仓库简介
1．1．2 数据仓库分层
1．1．3 数据仓库的数据模型
1．2 Hive概述
1．3 Hive架构
1．4 Hive工作原理
1．5 Hive数据类型
1．6 本章小结
1．7 课后习题
第2章 Hive部署
2．1 Linux环境的搭建
2．1．1 创建虚拟机
2．1．2 启动虚拟机并安装Linux操作系统
2．1．3 克隆虚拟机
2．1．4 配置Linux系统网络及主机名
2．1．5 配置SSH服务
2．2 JDK的部署
2．3 Zookeeper的部署
2．3．1 Zookeeper集群的安装与配置
2．3．2 Zookeeper集群的启动与关闭
2．4 Hadoop的部署
2．4．1 Hadoop高可用集群的规划
2．4．2 安装Hadoop
2．4．3 配置Hadoop高可用集群
2．4．4 启动Hadoop高可用集群
2．5 Hive的部署
2．5．1 Hive部署之嵌入模式
2．5．2 Hive部署之本地模式
2．5．3 Hive部署之远程模式
2．6 本章小结
2．7 课后习题
……
第3章 Hive的数据定义语言
第4章 Hive的数据操作语言
第5章 Hive数据查询语言
第6章 Hive函数
第7章 Hive事务
第8章 Hive优化
第9章 综合项目——教育大数据分析平台
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