1.项目经典：深度剖析三大企业级项目实战案例——电商推荐系统、汽车销售数据分析系统、微博数据分析系统，帮助读者进一步提高自己；
2.详细介绍HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Sqoop、Spark等主流大数据工具。
进入21世纪，我们迎来了数据爆炸式增长的时代，人们计量数据的单位由GB进入到了TB、PB、EB、ZB……举个简单的例子，十年前或者五年前我们购买移动硬盘，它的存储容量为80GB至500GB；现在我们购买移动硬盘，它的存储容量为1TB至2TB。因此，在数据爆炸式增长的同时，我们也迎来了大数据的时代。所谓大数据，简单来讲就是数据体量巨大、数据种类繁多、数据价值密度低、数据处理速度快，大数据是需要新处理模式才能具有更强大决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在过去很多年，各个企业、单位都积累了大量丰富的数据，并购买服务器来存储这些数据。数据是积累下来了，可是对于持续不断增长的数据，除了需要不断购买服务器，花巨大的硬件成本来存储，我们又能从这些持续不断积累下来的数据中得到什么？如何去挖掘和利用这些数据？这些数据都是历史数据，也叫离线数据，于是一个全新的技术Hive离线计算进入了大众的视野。它提出海量数据可以继续沿用传统的数据分析方法SQL语句来处理，开发人员不需要学习新的脚本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。区别是，此时此刻SQL语句不再运行在传统的数据库或者数据仓库中，而是运行在大数据分布式并行计算处理平台上。该数据平台为我们提供了一个工具，那就是Hive离线计算处理工具，所用到的语言称之为HiveQL查询语言，其语法结构与传统SQL语言几乎是一模一样的，这就是本书将要介绍的Hive大数据离线计算的相关技术。它能解决不断增长的海量离线数据处理计算问题，帮助企业从数据中获取经验，并得到巨大的潜在商业价值。
本书将带您认识Hive大数据离线计算的基本概念。通过学习本书，您将对Hive大数据离线技术有一个深刻的认识，并且掌握大数据技术中主流的离线计算工具Hive，再通过大数据的离线计算项目案例，让您从Hive大数据离线计算技术的实战应用中得到训练。这也许是您学习大数据离线计算技术的最佳入门途径之一。
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