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《深入理解Hive:從基礎到高階:視頻教學版》采用理論實戰(zhàn)的形式編寫，通過大量的實例，結合作者多年一線開發(fā)實戰(zhàn)經(jīng)驗，全面地介紹Hive的使用方法�！渡钊肜斫釮ive:從基礎到高階:視頻教學版》的撰寫秉承方便學習、易于理解、便于查詢的理念。無論是剛入門的初學者想系統(tǒng)地學習Hive的基礎知識，還是擁有多年開發(fā)經(jīng)驗的開發(fā)者想學習Hive，都能通過《深入理解Hive:從基礎到高階:視頻教學版》迅速掌握Hive的各種基礎語法和實戰(zhàn)技巧�！渡钊肜斫釮ive:從基礎到高階:視頻教學版》作者曾經(jīng)與極客學院合作，擁有豐富的教學視頻制作經(jīng)驗，為讀者精心錄制了詳細的教學視頻。此外，《深入理解Hive:從基礎到高階:視頻教學版》還免費提供所有案例的源碼，為讀者的學習和工作提供更多的便利。
《深入理解Hive:從基礎到高階:視頻教學版》分為12章，分別介紹Hive學習平臺的搭建、Hive數(shù)據(jù)治理、Hive數(shù)據(jù)分析與應用等內(nèi)容。在最后一章對Hive進行了拓展，深入探討AI大模型在數(shù)據(jù)分析領域的應用，并介紹其與Hive的深度整合，解釋如何利用AI大模型來加速Hive中的數(shù)據(jù)挖掘過程，使數(shù)據(jù)分析更為便捷、高效。同時，《深入理解Hive:從基礎到高階:視頻教學版》提供了多個實際案例和示例，用于展示AI大模型在Hive數(shù)據(jù)分析中的實際運用場景。
《深入理解Hive:從基礎到高階:視頻教學版》結構清晰、案例豐富、通俗易懂、實用性強，特別適合初學者自學和進階讀者查詢及參考。另外，《深入理解Hive:從基礎到高階:視頻教學版》也適合社會培訓機構作為培訓教材使用，還適合大中專院校相關專業(yè)的師生作為教學參考書。

在當今數(shù)據(jù)驅動的時代，大數(shù)據(jù)分析以及人工智能（AI）技術的蓬勃發(fā)展為企業(yè)和研究者帶來了前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。Apache Hive作為大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的關鍵組成部分，為數(shù)據(jù)分析提供了強大的工具和基礎。同時，AI大模型則代表了自然語言處理領域的最新發(fā)展，提供了卓越的文本生成和理解能力。將Hive的大數(shù)據(jù)處理能力與AI的智能交互技術相結合，能夠為企業(yè)和研究機構帶來前所未有的數(shù)據(jù)分析和信息處理的方法。
現(xiàn)今，企業(yè)和研究機構對于數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析的需求日益增長。Hive作為大數(shù)據(jù)處理的核心工具，為處理海量數(shù)據(jù)提供了一種高效、可擴展的解決方案。同時，AI作為一種強大的自然語言處理工具，為人們提供了與計算機進行自然語言交流的機會。將這兩者結合起來，將為用戶提供更深層次的數(shù)據(jù)洞察和更加智能的信息交互。
本書旨在幫助讀者探索如何通過Hive進行大數(shù)據(jù)分析，以及如何結合AI的智能能力。通過實戰(zhàn)案例和技術指導，讓讀者深入理解數(shù)據(jù)處理與智能交互技術的融合，為其業(yè)務和研究提供更深層次的解決方案。
本書特色
1. 專業(yè)的教學視頻
為了幫助讀者更好地學習本書，作者為實戰(zhàn)內(nèi)容錄制了教學視頻。借助這些視頻，讀者可以更輕松地學習。
作者曾接受過極客學院的專業(yè)視頻制作指導，并在極客學院制作了多期的大數(shù)據(jù)專題視頻，受到眾多開發(fā)者的青睞及好評。希望讀者能夠通過這些視頻輕松地學習Hive和AI大模型。
2. 來自一線的開發(fā)經(jīng)驗及實戰(zhàn)例子
本書的大多數(shù)代碼及例子來源于作者多年的教學、技術分享會等實踐活動，它們受到眾多開發(fā)者的一致好評。同時，作者本人也是一名技術博主，在博客園編寫了大量高質量與Hive和AI大模型技術相關的文章，以幫助網(wǎng)上的讀者理解前沿技術。
3. 淺顯易懂的語言、觸類旁通的對比、循序漸進的知識體系
本書在文字及目錄編排上盡量做到通俗易懂。在講解一些常見的知識點時，會將Hive命令與SQL命令做對比，這樣掌握SQL命令的開發(fā)者能夠迅速掌握Hive的操作命令。無論是初學者，還是富有經(jīng)驗的程序員，都能快速通過本書學習Hive的精華。
4. 內(nèi)容全面，與時俱進
緊跟AI大模型時代的步伐，本書的內(nèi)容結合作者的真實項目經(jīng)驗，旨在幫助讀者掌握AI與Hive整合的技巧，使讀者可以在大數(shù)據(jù)領域保持競爭優(yōu)勢。
配套資源下載
本書配套示例源代碼、PPT課件，請讀者用自己的微信掃描下方的二維碼下載。本書配套教學視頻可掃描正文中的二維碼觀看。如果學習過程中發(fā)現(xiàn)問題或有疑問，可發(fā)送郵件至booksaga@126.com，郵件主題為深入理解Hive：從基礎到高階。

源代碼 PPT
本書讀者對象
?Hive初學者。
?編程初學者。
?后端程序初學者。
?前端轉后端的開發(fā)人員。
?熟悉Linux、Java以及想了解和學習Hive的編程愛好者。
?想用Hive與AI大模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和挖掘的工程師。
?大中專院校相關專業(yè)的學生。
鳴謝
感謝我的家人對我生活的細心照顧與瑣事上的寬容，感謝我的父母，感謝他們的養(yǎng)育之恩。
另外，在本書編寫期間，編輯老師耐心地講解，一絲不茍、細致入微地審核和校對也讓本書的條理更為清晰，語言更加通俗易懂。在此表示深深的感謝。
雖然我們對書中所述內(nèi)容都盡量核實，并多次進行文字校對，但因時間所限，加之水平所限，書中疏漏之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。
編者
2024年4月

第1篇準備
第1章大數(shù)據(jù)時代的查詢引擎 2
1.1 大數(shù)據(jù)初探 2
1.1.1 數(shù)據(jù)處理的引擎 2
1.1.2 計算框架的數(shù)據(jù)處理機制 3
1.2 大數(shù)據(jù)處理的引擎之選 7
1.2.1 大數(shù)據(jù)時代的利器 7
1.2.2 揭秘Hadoop的核心要素 8
1.3 數(shù)據(jù)倉庫Hive的重要性 9
1.3.1 Hive與MapReduce 10
1.3.2 解讀Hive的不足 10
1.4 快速解鎖Hive核心 11
1.4.1 數(shù)據(jù)倉庫 11
1.4.2 數(shù)據(jù)單元 12
1.5 Hive的設計理念 14
1.5.1 設計初衷 14
1.5.2 解讀Hive的特性 14
1.5.3 使用場景 15
1.6 本章小結 16
第2章快速搭建Hive學習環(huán)境 17
2.1 基礎環(huán)境安裝與配置的完整步驟 17
2.1.1 基礎軟件下載 17
2.1.2 實例：Linux操作系統(tǒng)的安裝與配置 18
2.1.3 實例：SSH的安裝與配置 20
2.1.4 實例：Java運行環(huán)境的安裝與配置 21
2.1.5 實例：安裝與配置ZooKeeper 23
2.1.6 實例：Hadoop的安裝與配置 27
2.2 安裝Hive 41
2.2.1 實例：單機模式部署 41
2.2.2 實例：分布式模式部署 44
2.3 Hive在線編輯器安裝指南 50
2.3.1 實例：在Linux系統(tǒng)環(huán)境編譯Hue源代碼并獲得安裝包 50
2.3.2 實例：安裝Hue安裝包 51
2.4 學習Hive的建議 54
2.4.1 看透本書理論，模仿實戰(zhàn)例子 54
2.4.2 利用編程工具自主學習 54
2.4.3 建立高階的邏輯思維模式 55
2.4.4 控制代碼版本，降低犯錯的代價 56
2.4.5 獲取最新、最全的學習資料 57
2.4.6 學會自己發(fā)現(xiàn)和解決問題 57
2.4.7 善于提問，成功一半 58
2.4.8 積累總結，舉一反三 59
2.5 本章小結 60
2.6 習題 60
第2篇入門
第3章實操理解Hive的數(shù)據(jù)類型和存儲方式 62
3.1 掌握Hive的基本數(shù)據(jù)類型 62
3.1.1 字段類型 62
3.1.2 實例：快速構建包含常用類型的表 64
3.1.3 實例：NULL值的處理和使用 68
3.1.4 允許隱式轉換 70
3.2 Hive文件格式應用實踐 70
3.2.1 TextFile 70
3.2.2 SequenceFile 72
3.2.3 RCFile 73
3.2.4 AvroFile 74
3.2.5 ORCFile 77
3.2.6 Parquet 79
3.2.7 選擇不同的文件類型 82
3.3 存儲方式應用實踐 82
3.3.1 數(shù)據(jù)壓縮存儲 83
3.3.2 實例：壓縮數(shù)據(jù)大小和原始數(shù)據(jù)大小對比 85
3.4 本章小結 89
3.5 習題 89
第4章 Hive數(shù)據(jù)管理與查詢技巧 90
4.1 了解Hive命令 90
4.1.1 Hive命令列表 90
4.1.2 Hive命令分類 91
4.2 選擇不同的客戶端執(zhí)行Hive命令 95
4.2.1 實例：使用Hive CLI客戶端執(zhí)行Hive命令 95
4.2.2 實例：使用Beeline客戶端執(zhí)行Hive命令 96
4.2.3 實例：使用Hue客戶端執(zhí)行Hive命令 100
4.3 使用Hive的變量 102
4.3.1 Hive變量 102
4.3.2 實例：使用Hive CLI客戶端設置系統(tǒng)環(huán)境變量 103
4.3.3 實例：使用Hive CLI客戶端設置屬性變量 103
4.3.4 實例：使用Hive CLI客戶端設置自定義變量 103
4.3.5 實例：使用Hive CLI客戶端設置Java屬性變量 104
4.4 實例：使用Hive的拓展工具HCatalog 104
4.5 本章小結 106
4.6 習題 106
第5章智能數(shù)據(jù)治理 107
5.1 Hive的數(shù)據(jù)庫特性 107
5.1.1 Hive數(shù)據(jù)庫 107
5.1.2 如何管理Hive數(shù)據(jù)庫 109
5.2 認識表類型 111
5.2.1 內(nèi)部表 111
5.2.2 外部表 112
5.2.3 臨時表 113
5.3 管理表 114
5.3.1 實例：創(chuàng)建表 114
5.3.2 實例：修改表 119
5.3.3 實例：刪除表 122
5.4 管理表分區(qū) 126
5.4.1 實例：新增表分區(qū) 127
5.4.2 實例：重命名表分區(qū) 128
5.4.3 實例：交換表分區(qū) 128
5.4.4 實例：刪除表分區(qū) 130
5.5 導入與導出表數(shù)據(jù) 130
5.5.1 實例：將業(yè)務數(shù)據(jù)導入Hive表 130
5.5.2 實例：從Hive表中導出業(yè)務數(shù)據(jù) 136
5.6 本章小結 140
5.7 習題 140
第6章智能數(shù)據(jù)庫查詢 141
6.1 使用SELECT語句 141
6.1.1 實例：分組詳解 141
6.1.2 實例：排序詳解 145
6.1.3 實例：JOIN查詢詳解 153
6.1.4 實例：UNION查詢詳解 165
6.2 使用用戶自定義函數(shù) 168
6.2.1 了解用戶自定義函數(shù) 168
6.2.2 開發(fā)用戶自定義函數(shù)功能 171
6.3 使用窗口函數(shù)與分析函數(shù)來查詢數(shù)據(jù) 178
6.3.1 了解窗口函數(shù)和分析函數(shù) 178
6.3.2 實例：窗口函數(shù)和分析函數(shù)詳解 179
6.4 本章小結 185
6.5 習題 185
第7章數(shù)據(jù)智能應用：以視圖簡化查詢流程 186
7.1 什么是視圖 186
7.2 管理視圖 187
7.2.1 創(chuàng)建視圖 187
7.2.2 修改視圖 191
7.2.3 刪除視圖 192
7.3 物化視圖 193
7.3.1 非視圖非表 193
7.3.2 創(chuàng)建物化視圖 194
7.3.3 物化視圖的生命周期 198
7.4 本章小結 200
7.5 習題 200
第3篇進階
第8章使用Hive RPC服務 202
8.1 RPC的重要性 202
8.1.1 什么是RPC 202
8.1.2 了解RPC的用途 203
8.2 HiveServer2和MetaStore 205
8.2.1 HiveServer2的架構 205
8.2.2 MetaStore元存儲管理 206
8.3 HiveServer2和MetaStore的關系及區(qū)別 207
8.3.1 使用不同模式下的MetaStore 208
8.3.2 使用HiveServer2服務 210
8.4 維護Hive集群服務 212
8.4.1 實例：編寫自動化腳本讓服務維護變得簡單 212
8.4.2 實例：編寫監(jiān)控腳本讓服務狀態(tài)變得透明 215
8.5 HiveServer2服務應用實戰(zhàn) 216
8.5.1 嵌入式模式訪問 216
8.5.2 遠程模式訪問 218
8.6 本章小結 223
8.7 習題 223
第9章引入安全機制保證Hive數(shù)據(jù)安全 224
9.1 數(shù)據(jù)安全的重要性 224
9.1.1 數(shù)據(jù)安全 224
9.1.2 數(shù)據(jù)安全的三大原則 225
9.1.3 大數(shù)據(jù)的安全性 226
9.2 Hive中的權限認證 226
9.2.1 授權與回收權限 226
9.2.2 傳統(tǒng)模式授權 227
9.2.3 基于文件存儲的授權 231
9.2.4 基于SQL標準的授權 233
9.3 使用Apache Ranger管理Hive權限 236
9.3.1 大數(shù)據(jù)安全組件方案對比 236
9.3.2 什么是Apache Ranger 239
9.3.3 Apache Ranger的安裝與部署 240
9.3.4 使用Apache Ranger對HDFS授權 245
9.3.5 使用Apache Ranger對Hive庫表授權 248
9.4 本章小結 252
9.5 習題 252
第10章數(shù)據(jù)提取與多維呈現(xiàn)：深度解析Hive編程 253
10.1 使用編程語言操作Hive 253
10.2 Java操作Hive實踐 254
10.2.1 環(huán)境準備 261
10.2.2 實例：實現(xiàn)簡易天氣分析系統(tǒng) 261
10.3 Python操作Hive實踐 274
10.3.1 選擇Python操作Hive SQL 274
10.3.2 使用JayDeBeApi實現(xiàn)Python訪問Hive 275
10.4 數(shù)據(jù)洞察與分析 278
10.4.1 數(shù)據(jù)洞察的價值 278
10.4.2 數(shù)據(jù)洞察的方法論 279
10.4.3 數(shù)據(jù)洞察可視化實踐 279
10.5 本章小結 283
10.6 習題 283
第4篇項目實戰(zhàn)
第11章基于Hive的高效推薦系統(tǒng)實踐 286
11.1 什么是推薦系統(tǒng) 286
11.1.1 推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷程 286
11.1.2 推薦系統(tǒng)解決的核心問題 287
11.1.3 推薦系統(tǒng)的應用領域 287
11.2 數(shù)據(jù)倉庫驅動的推薦系統(tǒng)設計 288
11.2.1 推薦系統(tǒng)類型詳解 288
11.2.2 建立推薦系統(tǒng)的核心步驟 293
11.2.3 設計一個簡易的推薦系統(tǒng)架構 294
11.2.4 構建推薦系統(tǒng)模型 297
11.3 代碼如何實現(xiàn)推薦效果 306
11.3.1 構建數(shù)據(jù)倉庫 306
11.3.2 數(shù)據(jù)清洗 311
11.3.3 協(xié)同過濾算法實現(xiàn) 314
11.4 本章小結 329
11.5 習題 330
第12章基于AI的Hive大數(shù)據(jù)分析實踐 331
12.1 融合ChatGPT與Hive的數(shù)據(jù)智能探索 331
12.1.1 開啟數(shù)據(jù)智能新紀元：ChatGPT簡介 331
12.1.2 ChatGPT在Hive數(shù)據(jù)分析中的角色 336
12.2 構建智能化的Hive數(shù)據(jù)處理引擎 337
12.2.1 ChatGPT與Hive的集成實現(xiàn) 337
12.2.2 智能引擎應用案例分析 338
12.3 ChatGPT的自然語言處理與Hive數(shù)據(jù)分析與挖掘 341
12.3.1 聚變智慧：ChatGPT與Hive技術的革新整合 341
12.3.2 自然語言處理在Hive數(shù)據(jù)分析中的應用 343
12.4 ChatGPT與Hive數(shù)據(jù)分析未來展望 347
12.4.1 ChatGPT技術發(fā)展前景 347
12.4.2 未來Hive數(shù)據(jù)分析中的ChatGPT潛在應用 348
12.5 本章小結 350
12.6 習題 350

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