一、实验目的：1. 理解Hive在Hadoop体系结构中的角色作为数据仓库。 2. 熟练掌握常用的HiveQL语法。二、实验平台：1. 操作系统：Ubuntu 18.04（或Ubuntu 16.04）。 2. Hadoop版本：3.1.3。 3. Hive版本：3.1.2。 4. JDK版本：1.8。三、数据集由《Hive编程指南》(O'Reilly系列，人民邮电出版社)提供，下载地址：https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/prog-hive-1st-ed-data.zip备用下载地址：https://www.cocobolo.top/FileServer/prog-hive-1st-ed-data.zip。解压后可获取本实验所需的stocks.csv和dividends.csv两个文件。
大数据技术的原理及应用掌握Hive基本操作
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Hive 的数据定义和基本操作挺适合新手入门的，语法像 SQL，上手快，用来做离线合适。你只要知道怎么建表、导数据、写查询，基本就能跑起来了。嗯，像日志、用户行为这些场景用得比较多。
Hive 的语法跟传统 SQL 差不多，写个SELECT就能查，甚至还能建分区表、搞点JOIN操作，逻辑清晰，代码也不复杂。初学者要注意一点，Hive 是批，所以响应不是实时的。
如果你想深入一点，像Hive 大数据技术详解和Apache Hive 2.2.0 深入解析这两篇文章还不错，讲得比较系统，配合Hadoop 与 Hive 完整配置指南一起看更有感觉。
操作上也不用太担心，像掌握 Hive 基本操作和离线
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HDFS 的块机制有意思。128MB 一块，默认三份副本，分布在不同节点上。这样某台机器挂了也不慌，数据能迅速恢复。NameNode负责管理“谁放哪儿”，DataNode负责真实的存取，分工明确。
MapReduce的套路比较经典。先是Map阶段，数据生成一堆key-value；Shuffle一下，把相同 key 的聚到一块儿，是Reduce来做最终的聚合计算。说白
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用户接口: 提供 CLI、JDBC、ODBC 等多种方式与 Hive 交互。
元数据存储: 存储 Hive 表的定义、数据存储位置等元数据信息。
解释器: 将 HiveQL 查询语句转换为可执行的 MapReduce 任务
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