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macOS下 Hive 2.x 的安装与配置

1 简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的[SQL]查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。 Hive

浅谈大数据开发工程师的两年工作经验总结

今年广州的六月,在经历了大雨的洗礼之后,一切都变得更加明朗起来,新的工作,新的人和事。懒惰让我变得更焦虑,焦虑促使我进步,程序员的焦虑大家应该都有共同的感觉,时代的步伐太快了,在这个环境下的软件开发一定会淘汰掉那些不懂得学习,懒惰的人。 希望跟大家共勉。 今天呢,博主主要回顾这两年来,在大数据行业公司从事大数据类的前端开发的工作。最近刚刚换了一份工作,把我的经验稍作总结分享给大家,有什么建议大家在评论区踊跃。 谢谢。 今天的主题,主要是从大数据开发的角度,到大数据治理的必要性,再到图形化建模的畅想,最后在数据质量的把关,然后到大数据可视化的应用,博主总结两年的见闻,和我学习的成果,也不知理解有无偏差吧,希望大家能给出建议。 大数据开发 大数据开发,有几个阶段: 1.数据采集【原始数据】 2.数据汇聚【经过清洗合并的可用数据】 3.数据转换和映射【经过分类,提取的专项主题数据】 4.数据应用 【提供api 智能系统 应用系统等】 对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习交流裙:%52%21【89】最后307...

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