Hive 数据仓库建设方案

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网公司、大型电子商务平台等业务的不断发展，海量的数据产生，对企业经营管理产生了深远的影响。数据仓库（Data Warehouse）作为数据集成、数据分析和报表展示的关键组件，广泛应用于企业各个角落，是实现数据驱动决策的重要工具之一。Hive数据仓库就是基于Hadoop生态圈的一个开源分布式数据仓库系统。Hive可以将结构化的数据存储在HDFS上，并通过SQL查询语言进行分析处理。
　　本文主要介绍Hive数据仓库建设的基础知识、原理、设计模式、操作流程及最佳实践等方面，帮助读者理解Hive数据仓库的组成及作用，并提升自身的建设水平。

2.Hive概述

（1）Hive概述

Apache Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具。它提供 HQL（Hive Query Language，Hive 语句语言）的一种 SQL 语法查询接口，能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 ACID 支持。其提供简单直观的语法和高效率的执行，支持多种复杂数据类型的操作，能够充分发挥 Hadoop 的资源优势，并提供可靠的查询性能。
　　Hive 数据仓库具有以下几个主要特性：

• 体系结构独立性 无论数据源是采用传统 RDBMS 或 NoSQL 存储架构的，还是云端数据湖中的 Apache Hadoop 分布式文件系统中，Hive 都可以在统一的架构上运行。
• 扩展性强 通过 MapReduce 进行分布式计算，可以轻松应付 TB