Hive数据仓库实践（第12期）

09月28日

11周

3人

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讲师

zhuguangbin: 朱广彬，5年以上大数据架构经验，关注大数据底层架构相关技术，致力于大数据处理技术在计算广告的应用，对Hadoop/Hive/HBase/Spark/Kafka等有深入的认识和实践经验，负责千台Hadoop集群、百亿流量的数据平台架构，Hadoop Contributor。

课程简介

互联网时代下，数据量的急剧增长，传统的数据仓库已经无法满足。Hive作为Hadoop生态圈中的数据仓库解决方案随着开源社区的快速发展而逐步成熟，慢慢的在某些场景下替代企业级数据仓库，成为各大互联网公司数据仓库建设的必选方案，可以这么说，Hive已经成为大数据数据仓库的事实标准。

本课程将从Hive的基本概念入手，深入解析Hive的使用方式、HQL语法以及常用的仓库模式设计和Hive优化方法，并对未来Hive的发展和高级特性做一些简单介绍，并通过最后的案例实践巩固学习内容。通过本课程的学习，将能够胜任大多数互联网场景下的大数据分析和数据开发任务。

课程章节

第1课 Hadoop与MapReduce
- 1-1 Hive在Hadoop Ecosystem中的地位
- 1-2 Hive的版本演进与目前现状
- 1-3 课程实践环境说明
- 1-4 实操: Hive/Hadoop预备环境安装
第2课 Hive的基本概念与QuickStart
- 2-1 Hive的安装部署
- 2-2 Hive的基本架构
- 2-3 启动Hive
- 2-4 Hive命令行
- 2-5 HiveServer与JDBC/ODBC
- 2-6 实操: Hive命令行和ThriftServer基本使用
第3课数据类型与文件格式
- 3-1 Hive支持的基本数据类型
- 3-2 Hive支持的集合数据类型
- 3-3 Hive支持的文件格式与优劣对比
第4课 HiveQL：数据定义
- 4-1 Hive数据模型
- 4-2 Database
- 4-3 Table
- 4-4 Partition
- 4-5 自定义存储格式
- 4-6 自定义表属性
- 4-7 常用创建/删除/修改表语法
- 4-8 实操: HQL 创建/删除/修改操作练习
第5课 HiveQL：数据操作
- 5-1 加载数据（LoadData）
- 5-2 从查询计算结果加载数据(Insert Table Select)
- 5-3 动态分区(DynamicPartitioning)
- 5-4 CTAS（CreateTableAsSelect）
- 5-5 导出数据
- 5-6 实操: 练习以上数据加载计算和导出操作
第6课 HiveQL：数据查询
- 6-1 从最简单的开始
- 6-2 Select … From
- 6-3 Where条件
- 6-4 Group By条件
- 6-5 Join
- 6-6 排序（OrderBy/SortBy）
- 6-7 ClusterBy/DistributeBy
- 6-8 抽样（Sampling）
- 6-9 Union
- 6-10 实操: 练习以上各种查询语法
第7课 Hive函数与自定义函数
- 7-1 查看与调用函数
- 7-2 常用标准函数（UDF）
- 7-3 UDAF
- 7-4 UDTF
- 7-5 UDF/UDAF/UDTF开发
- 7-6 实操: 练习并完成UDF Java开发的作业
第8课 Hive常用模式设计
- 8-1 按天做Partition
- 8-2 分桶（Bucket）
- 8-3 压缩
- 8-4 表Schema变更
- 8-5 实操: 练习以上几种仓库设计模式
第9课 Hive调优
- 9-1 Hive参数说明
- 9-2 Explain查看执行计划
- 9-3 控制Map/Reduce数
- 9-4 并行执行
- 9-5 推测执行
- 9-6 Join优化
- 9-7 数据倾斜问题
- 9-8 动态分区优化
- 9-9 实操: 练习并理解不同优化参数下的执行逻辑
第10课 Hive新特性与其他
- 10-1 Hive on Tez
- 10-2 Hive on Spark
- 10-3 Hive与HBase集成
- 10-4 HCatalog
第11课案例
- 11-1 广告用户行为分析场景预备
- 11-2 构建Hive表与数据处理
- 11-3 常用分析案例
- 11-4 实操: 完成以上案例作业

学费

学费: ￥400 ( 固定学费: ￥100，逆向学费: ￥300 )

新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元逆向学费，学习圆满则逆向学费全额返还给学员！