Apache Hive 编程指南

Apache Hive是由Apache软件基金会的志愿者开发和维护的开源项目。它曾是Apache® Hadoop®的一个子项目，现已成为独立的顶级项目。我们鼓励您了解该项目并贡献您的专业知识。

Hive 编程指南提供深入的知识，帮助您掌握 Hive 的强大功能。涵盖从基础到高级概念的一切内容，本指南是 Hive 开发人员的宝贵资源。

此文档包含Hive编程的全面指南，以PDF格式呈现。

《Hive编程指南》介绍了Hive，这是Hadoop生态系统中的一个关键工具，提供了用于查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据的SQL（结构化查询语言）方言。它还支持与Hadoop集成的其他文件系统，如MapR-FS和亚马逊的S3，以及诸如HBase（Hadoop数据库）和Cassandra等数据库。

这份指南提供了全面深入的Hive编程入门知识，非常适合新手学习。

涵盖Hive编程的完整知识 提供高清显示，方便阅读 附有书签，便于查找相关函数

Hive 作为 Hadoop 生态圈的重要成员，基本上是每个大数据开发者都会接触到的工具。是对于做数据的同学，掌握 Hive 的使用能让你在大数据上更得心应手。这份《Hive 编程指南-2013.12》其实是一本挺实用的参考手册，涵盖了从基础到进阶的内容，不管你是刚入门的小白，还是有一定经验的开发者，都能找到适合的知识点。你可以学到如何用 HQL（Hive Query Language）像写 SQL 一样操作大数据，查询、管理、优化都能一网打尽。是 Hive 的分区和分桶技术，对于提升查询效率可是大有。对于大数据的开发者来说，掌握如何配置分区表，选择合适的存储格式，优化查询语句，都是必备技能。

适用于存储和处理大型数据集的开源数据仓库平台

Spark编程指南是一本适合初学者的入门手册，涵盖了Apache Spark的核心概念和操作，帮助编程人员快速掌握Spark的使用并理解其生态系统。Apache Spark是一个快速、大规模、通用的计算引擎，提供了丰富的高级API，支持Java、Scala、Python和R等编程语言。Spark的设计目标是支持数据在内存中的处理，以提高数据处理速度，也被称为内存计算。与Hadoop MapReduce相比，Spark可以将作业中间结果保存在内存中，避免昂贵的磁盘I/O操作，大大提升处理效率。Spark编程的核心是围绕RDD（弹性分布式数据集）展开的，RDD是分布式内存的一个抽象概念，提供一个容