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L2 数据仓库和Hive环境配置

news 2026/3/27 17:50:54

1.数据仓库架构

  • 数据仓库DW主要是一个用于存储，分析，报告的数据系统。
  • 数据仓库的目的是面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持。
  • -DW不产生和消耗数据
    在这里插入图片描述
  • 结构数据：数据库中数据，CSV文件 直接导入DW
  • 非结构数据：基本数据处理后导入DW
    针对部门需求可以做不同DW，为一个数据集市，最终目的是做一个数据应用，报表等

数据仓库分层

#

  • 数据仓库分层：针对多种数据表的情况，根据业务场景进行分层融合和合并。

用于报表的数据，每个指标出现了几次 —— 应用层

二、怎么实现数仓 - Hive

  • Hive是基于Hadop的DW工具，用来进行数据提取，转化，加载，是一种大规模数据机制。
  • Hive数据仓库工作将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
    在这里插入图片描述
    利用Hive可以直接在SQL上层编写语句，通过SQL Parser解析器转换为Java程序。
    元数据组件存放映射的表。

Hive特点：

  • 适合ETL,报表查询，数据分析等数据仓库任务
  • Hive支持运行在不同的计算框架上，MapReduce,Spark等
  • 支持Java数据库连接
  • 避免编写复杂的MapReduce任务
  • 可直接使用Hadoop文件系统中的数据

Hive和Hadoop

  • Hive利用HDFS存储数据，MapReduce查询分析数据
  • Hadoop是自己实现了上述两种能力。

Hive适应场景

  • Hive适用于结构化数据的离线分析
  • Hive的执行延迟较高
  • Hive适合处理大批量数据

Hive与MySql

  • Hive面向分析，MySql面向业务

3.Hive安装

最终直接写SQL语句就行，不要管MapReduce任务

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