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hive数据库在线播放_hive数据库安装(2024年11月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

hive数据库

RDBMS到Hadoop，数据大迁徙最近我在备考ACA的四个证书，持续更新一些关于云计算、大数据、大模型和数据库的小知识。今天我们来聊聊关系型数据库管理系统（RDBMS）和Hadoop。关系型数据库管理系统（RDBMS）关系型数据库管理系统，简称RDBMS，是用于管理关系型数据库的软件系统。常见的关系型数据库有MySQL、Oracle（甲骨文）、DB2和SysBase等。这些数据库通过Hadoop生态圈中的Sqoop工具，可以导入到Hadoop文件系统（HDFS）、Hive和HBase中。Sqoop就像一座桥梁，连接了传统数据库和Hadoop，实现了数据的升级转型。 Hadoop与关系型数据库的桥梁：Sqoop Sqoop是一个开源工具，用于在传统数据库（RDBMS）和Hadoop之间进行数据转换。它可以帮助用户将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中，从而实现数据的迁移和整合。Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。这就像开车不需要了解汽车引擎的原理，Apache努力降低了大数据开发的学习门槛。结构化查询语言（SQL）提到关系型数据库，就不得不提SQL（结构化查询语言）。SQL是一种用于存取数据、查询、更新和管理关系型数据库的语言。它包括数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）、事务控制语言（TCL）和数据控制语言（DCL）。DDL用于创建、删除和修改数据库结构，DML用于数据的增删改查，TCL用于事务管理，DCL用于数据权限管理。总结关系型数据库管理系统（RDBMS）和Hadoop是两种不同的数据处理方式。RDBMS适合结构化数据的存储和管理，而Hadoop则适合处理大规模的非结构化数据。通过Sqoop工具，我们可以将RDBMS中的数据导入到Hadoop中，从而实现数据的统一管理和分析。SQL作为关系型数据库的核心语言，为我们提供了强大的数据处理能力。希望这些小知识对你有所帮助！如果有任何问题或想法，欢迎交流指正哦！𐟘Š

尚硅谷大数据2019资料最近有不少朋友想转行做数据分析，但由于预算有限，打算自学数据分析。问我该怎么学。其实，数据分析是可以自学的，但千万不要本末倒置！今天我特意整理了一篇详细的学习路线，希望能帮到大家。第一阶段：Excel 𐟓Š Excel是数据分析的基础，掌握它能够进行数据导入、处理、清洗、分析和可视化等操作。推荐课程有王佩丰的《Excel24讲》和戴师兄的《Excel基础操作、常用函数大全》。网上资源方面，可以看看papaya老师的课堂。第二阶段：SQL 𐟔犓QL是数据库管理和查询语言，对于从数据库中提取数据和进行基本的数据操作和聚合分析非常重要。推荐课程有戴师兄的《SQL入门实战、云端数据库搭建》和《MySQL必知必会》。网上资源方面，可以看看黎曼的猜想的《MySQL基础 +高级教程》以及尚硅谷的《HiVE教程》。第三阶段：统计学 𐟓ˆ 统计学是数据分析的理论基础，有助于理解数据和制定分析策略。推荐课程有戴师兄的《系统认识数据分析》和可汗学院的统计学课程。阅读资源方面，可以看看36氪、人人都是产品经理和简网。第四阶段：Python 𐟐 Python是通用编程语言，在数据科学领域广泛应用，可以进行数据处理、分析、可视化和机器学习等任务。推荐课程有孙兴华的《Python分析三部曲》和《机器学习sklearn》。项目实战方面，可以看看尚硅谷的《机器学习推荐系统项目实战》。爬虫方面，可以看看孙兴华的《Python爬虫个人笔记》。第五阶段：BI工具 𐟛 ️ BI工具有助于数据可视化和仪表盘制作，使你能够更好地展示和分享分析结果。推荐课程有Tableau的《Tableau可视化与仪表盘搭建》和PowerBI的《Power BI基础》和《Power BI函数》。自学数据分析确实不易，希望大家一定要坚持！对于专业不对口、学历没有优势的朋友们，建议还是走系统学习再机构推荐就业的路子，这样就业会轻松很多，竞争力也更大。加油！

𐟓Š大数据毕业设计：旅游景点分析 𐟎“大数据专业毕业设计来啦！这次我们设计了一个基于Hadoop、Hive、Spark和MySQL的旅游景点数据分析系统。𐟌 𐟓š系统架构超酷！以Hadoop大数据平台为基石，我们开发了三种存储方式：CSV文件、MySQL和Hive数据库。通过Python自动化爬虫，实时采集旅行网站的景点数据，并通过pyhive直接与Hive集成。𐟐 𐟓Š利用Hive搭建原始数据仓库，将数据存入ods层。分析师和决策者可以用Hive查询语言（HQL）进行复杂数据分析。为了提高查询性能，我们用Spark整合Hive，进行数据清洗、转换和聚合，形成DWD层。𐟒𛊊𐟎覜€后，可视化阶段采用SpringBoot框架，编写前端页面，通过SpringBoot整合Hive，将决策分析数据传递到前端可视化界面。整个架构利用Hadoop的分布式计算和存储能力，超赞！𐟚€ ✨这个系统可扩展、容错性强，还实现了自动化。只需保持程序运行，它会自动对每天爬取的信息进行增量插入，可视化系统的数据也实时更新哦！𐟒ꀀ

搜索推广算法必用的6大数据库详解在搜索推广的领域里，数据库的选择和使用至关重要。不同的数据库有着各自独特的优势和适用场景。以下是在搜索推广工作中常见的6种数据库，它们在算法模型和数据处理中发挥着重要作用。 𐟔 Hive Hive是数据仓库工具，主要用于处理大规模数据。它不仅支持Hive SQL，还集成了HDFS和Spark，使得数据分析和处理更加高效。模型的数据源通常来自Hive，特别是用户行为数据和日志数据。 𐟔Ž ElasticSearch 在搜索场景中，ElasticSearch（ES）是不可或缺的。它不仅用于索引和搜索，还用于处理大量数据。了解index、_id和alias的概念，以及增删改查操作，是算法工程师的必备技能。Python和Java是两种常见的连接方式。 𐟔‘ Redis Redis是一种键值对数据库，以其快速的查询速度在推荐系统中广泛应用。推荐结果的召回和用户特征通常以{user_id: xxx}的形式存储在Redis中。 𐟓š MySQL 作为关系型数据库的代表，MySQL在搜索推广中也有着广泛的应用。工程师们需要掌握实时监听和数据同步更新的技巧，以便更好地处理数据。 𐟓š MongoDB MongoDB是一种非关系型数据库，适用于存储复杂格式的数据，如列表和字典。与MySQL不同，MongoDB的每个数据都可以有自定义格式，这使得它在处理复杂数据时更加灵活。 𐟓Š Kafka Kafka是一种消息队列数据库，广泛应用于流式处理场景。它与Scala开发的Spark不同，通常使用Java开发。在实时场景下，Kafka与Flink的结合使得数据流处理更加高效。这些数据库在搜索推广中各自发挥着独特的作用，掌握它们将有助于提升算法的效果和效率。

盲目自学数据分析？后果可能很严重！ 𐟒ꠦœ‰一位朋友，本科读的是英语专业，与数据分析完全不相关。但通过自学数据分析，他成功进入了某互联网公司担任数据分析师。结合我的亲身经验，我为大家整理了一份详细的学习数据分析的顺序和内容，跟着这个流程学，绝对够用！ Excel 𐟓Š 小破站UP主推荐：强烈推荐观看“戴师兄”的《Excel基础操作|常用函数大厂周报》，他讲解详细，案例丰富。在线课堂：papaya老师的课堂，适合零基础的同学。书籍推荐：王佩丰的《Excel24讲》，循序渐进地提升Excel技能。复习计划：定期复习，做一些小项目，查缺补漏，不断强化所学知识。 SQL 𐟓š 入门课程：戴师兄的《SQL入门实战|云端数据库搭建》，从零开始搭建数据库。推荐书籍：《MySQL必知必会》，这本书简明易懂，是学习SQL的绝佳选择。进阶教程：黎曼的猜想的《MySQL基础+高级教程》，深入学习SQL的进阶操作。在线学习：尚硅谷的《Hive教程》，学习大数据处理的SQL应用。快速入门：牛客网的SQL快速入门课程，短时间内掌握基础操作。统计学 𐟓ˆ 系统课程：戴师兄的《系统认识数据分析》，深入理解统计学在数据分析中的应用。推荐书籍：《深入浅出数据分析》，非常适合初学者。在线视频：可汗学院的统计学课程，免费且内容详尽。网站推荐：36氪、人人都是产品经理、简书，这些网站上有很多实用的统计学文章和案例分析。 Python 𐟐 入门课程：孙兴华的《Python分析三部曲》，从基础到实战，全面覆盖Python数据分析。机器学习：菜菜的《机器学习sklearn》，深入学习机器学习模型。项目实战：尚硅谷的《机器学习推荐系统项目实战》，通过实际项目掌握机器学习的应用。爬虫实战：孙兴华的《Python爬虫个人实战》，学习如何通过Python爬取和分析网络数据。 BI工具 𐟛 ️ 可视化课程：戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》，学会用Tableau创建直观的可视化报告。基础教材：未明学院的《Tableau零基础教材》，适合初学者循序渐进地学习Tableau。 Power BI课程：孙兴华的《Power BI基础》和《Power BI函数》，全面掌握Power BI的使用。业务学习 𐟓Š 实用网站：人人都是产品经理，这个网站上有很多关于业务分析的实用文章。进阶书籍：《精益数据分析》、《增长黑客》 𐟒ᠦ醒：自学数据分析虽然看似简单，但盲目学习可能会让你错过很多重要的知识点。按照这个学习计划，一步步来，你一定能成为数据分析领域的佼佼者！

昆明北大青鸟大数据培训：从零开始到精通在昆明北大青鸟计算机学校的大数据培训中，第二个月的学习已经结束。这个月的学习内容相比第一个月难度有所增加，可能是因为之前完全没有接触过的缘故，所以需要多花一些时间去理解和掌握。第二个月的主要学习内容是Hadoop。在学习之前，我对Hadoop充满了憧憬。然而，真正开始学习后发现，它并不像想象中那么简单。Hadoop需要理解的地方很多，原理性的东西也不少，这需要我们花更多的时间去消化。总的来说，Hadoop阶段的学习需要的是理解和记忆。这个月我们主要学习了HDFS、MapReduce（MR）和Hive。HDFS是文件存储系统，MR是Hadoop中任务执行的方法之一，而Hive则是Hadoop上使用的数据库。这些内容都需要我们去理解它们的架构和工作原理。此外，还有一些细节需要我们去记忆和理解。对于Hadoop的学习，我觉得由于概念的东西比较多，所以需要提前去了解下，这样在讲师讲解时我们能够知道有这么个东西。讲完以后，我们需要抽时间去多理解。概念性的东西就是需要我们花时间去记忆。对于这个月的学习，我自己感觉学的一般，知道有哪些东西，但还不能完全记住，所以后期需要时不时地复习前面的内容，加深印象。总的来说，昆明北大青鸟计算机学校的大数据培训让我在专业技能上有了稳步的提升。虽然学习过程中遇到了一些挑战，但通过不断努力和理解，我相信自己能够更好地掌握这些知识。

五年数据分析经验分享：从新西兰到澳洲大家好，我是来自新西兰的一名数据分析师，读研后在这里工作了五年。两份工作都是在澳洲上市公司，今天想和大家分享一下这五年来的心得，希望能帮到正在考虑入行的小伙伴们。技能篇 𐟓ˆ 基础技能：首先，掌握SQL是必须的，再加上一到两门编程语言。万金油Python、金融业必备SAS、统计R，这些都是你未来的加分项。数据库知识：各种Cloud、HIVE、Warehouse，了解这些能让你的工作更加高效。统计学知识：尤其是多元统计方法，一定要掌握清楚。大数据技术：机器学习、深度学习和神经网络，这些都可以通过Coursera等平台自学，至少要了解基本原理。计量经济学及商业知识：数据工作最终是为业务服务的，学习一些经济学知识能让你在团队中更有话语权。 DA、DE、DS如何选？ 𐟤” 简单来说，看个人兴趣和需求： DA（数据分析）：数据团队的基础，理解需求并实现需求。数据清洗是必需的，如果你能有效理解商业问题并擅长沟通，未来发展前景非常好。我自己就选择了这条路。 DE（数据工程）：数据团队的保障及技术流，薪资不错。如果你热爱技术，不希望与太多业务线上的同事打交道，这是不错的选择。未来可以沿技术通道上升，如architect。 DS（数据科学）：数据团队的增能者，如果你拥有扎实的统计基础，想做一些不同于已有业务的工作，真正将所学全面运用于工作，那么DS适合你。就新西兰而言，由于就业市场小且最近就业环境不好，市面上DA和DE趋于饱和，很多DA是自学SQL后各行各业转来，一些DE有计算机背景；而DS，新西兰需求还是偏小，大多公司只有少数人在做。如何将模型真正赋能于业务，让领导层相信你的成果，是需要思考的一个问题。但无论如何，拥有自己核心竞争力的人，在哪都会是香饽饽。如何速成？ 𐟚€ 根据自己的兴趣规划未来的方向，针对性地去各平台学习相应课程。近年新西兰有几所大学也专门开设了数据专业，像奥大的master of BA，梅西或AUT的master of analytics，都是不错的项目，向市场输送了不少人才。我也是通过来新西兰攻读master，进入的这一行。数据分析有其速成方式，但更关键的还是打造自己的核心技能，方能在市场上找到自己一席之地。总结 𐟓 以上是我五年的浅薄经验分享，工资也早已实现翻倍。至于澳大利亚，个人认为所需技能与新西兰无异但资源更加丰富。我也尝试过澳洲更高职位的求职，得到了两位hiring manager的欣赏但苦于没有PR。希望大家求职顺利，共勉！

𐟌Ÿ天生数据分析达人养成指南！𐟚€ 有些人似乎天生就是为了数据分析而生的！𐟌ˆ 数据分析不仅门槛低，而且未来充满无限可能！𐟔�ƒ𓨦踏入这个领域？别急，这里有一份为你精心准备的学习路线图！𐟗𚯸 ✨ 第1⃣ 阶段：掌握Excel技能推荐课程：李小白的《Excel大师进阶指南》、戴师兄的《Excel从入门到精通》、Papaya老师的课程。 Excel是数据分析的基石，掌握它，你可以轻松进行数据导入、处理、清洗、分析和可视化！𐟒𛊊✨ 第2⃣ 阶段：学习SQL基础推荐课程：戴师兄的《SQL入门实战、云端数据库搭建》、《MySQL必知必会》、黎曼的猜想的《MySQL高级教程》、尚硅谷的《HiVE教程》。 SQL是数据库管理和查询的关键语言，它能帮助你从数据库中提取数据，并进行基本的数据操作和聚合分析！𐟓Š ✨ 第3⃣ 阶段：了解统计学基础推荐课程：戴师兄的《系统认识数据分析》、《深入浅出数据分析》、可汗学院的统计学课程、36氪、人人都是产品经理、简书。统计学是数据分析的理论基础，它能帮助你理解数据并制定有效的分析策略！𐟓ˆ ✨ 第4⃣ 阶段：Python编程进阶推荐课程：孙兴华的《Python数据分析实战》、机器学习：菜菜的《sklearn实战》、尚硅谷的《机器学习推荐系统实战》、爬虫：孙兴华的《Python爬虫实战》。 Python是一种通用编程语言，在数据科学领域广泛应用，它可以处理数据、进行分析、可视化和机器学习等任务！𐟐 ✨ 第5⃣ 阶段：掌握BI工具推荐课程：戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》、未明学院的《Tableau零基础教材》；PowerBI - 孙兴华的《Power BI基础》、《Power BI函数》。 BI工具能帮助你进行数据可视化和仪表盘制作，展示和分享你的分析结果！𐟓Š ✨ 第6⃣ 阶段：培养商业洞察力学习资源：深入了解你所从事的行业和领域，结合数据分析与业务，才能发挥最大价值！𐟓ˆ 𐟒𜠦œ€后，愿你成为一位出色的数据分析师！加油！𐟒ꀀ

盲目自学SQL？小心这些坑！大家都知道，SQL是数据分析的必备技能，而且相对来说比较容易入门。但有些小伙伴可能会想，既然这么简单，那我自学一下应该也没问题吧？其实，这种想法是很危险的！ 𐟔 SQL基础首先，SQL是一种结构化查询语言，主要功能就是增、删、查、改。但其实，重点在于“查”，增、删、改相对考察得比较少。SQL的设计初衷就是为了简单，让你能快速从数据库中读写数据。 𐟓ˆ 数据分析师需要掌握的SQL程度那么，作为一个数据分析师，你需要把SQL学到什么程度呢？入门级掌握基本的增、删、查、删语句和函数。不过，99%的情况下只用得上是select。能完成日常取数和简单的分析工作。基本上一周左右就能搞定。中级掌握并熟练高阶语法，比如集合、分组、聚合、子查询、条件逻辑等。还需要了解不同数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server）的语法差异。高级学会优化SQL语句，提高效率。了解事务、锁、索引、视图等概念。还需要掌握Hive、SparkSQL、PyMySQL等工具。如何快速掌握SQL？基础入门：推荐某站上的3小时学会MySQL系列视频，讲得非常清晰，适合零基础的小白。窗口函数：推荐某乎上的猴子讲解的SQL窗口函数，内容通俗易懂，简直是小白福音。函数汇总：BEGTUT网站把SQL需要掌握的函数都罗列讲解清楚了，而且还用数据做例子。需要掌握的核心技能作为数据分析师，你需要能够从数据库中获取数据并进行分析。具体来说：利用SQL操作开源数据库MySQL进行查询数据库的分组、聚合、排序等操作不同职位对SQL的要求数据库管理员：偏重于数据库的日常维护和管理，对SQL要求较高。开发工程师：偏重于用SQL完成开发工作，需要在编程语句中使用SQL。数据分析师：偏重于用SQL查询数据。总结其实，SQL并不难，只要掌握正确的学习方法，多刷题，记住语法并且能够熟练运用，对于大部分公司日常工作来说就足够了。但千万别盲目自学，否则后果可能会很严重哦！

𐟓š数仓开发学习宝典𐟒𛊰ŸŽ“ 无论你是自学达人还是职场新手，想要在数仓开发领域脱颖而出？跟着这个学习路线，让你成为大数据领域的佼佼者！ 1️⃣ MySQL基础 𐟔 - 深入了解MySQL数据库，掌握SQL语法精髓。 2️⃣ Linux系统操作 𐟐犠 - 学习Linux基础，熟悉常用命令和操作。 3️⃣ Hadoop生态圈 𐟌🊠 - 探索Hadoop框架，了解其分布式存储与计算优势。 4️⃣ Hive与数仓工具 𐟐 - 掌握Hive数据仓库工具，提升数据处理效率。 5️⃣ Python与Pandas(根据需求选择) 𐟐 - 深入理解Python编程语言，运用Pandas进行数据分析。 6️⃣ Spark分布式计算 𐟌Ÿ - 学习Spark框架，实现高效的大数据计算。 7️⃣ Java编程语言 ☕️ - 掌握Java编程语言，为大数据应用提供强大支持。 8️⃣ HBase、Kafka与Flink 𐟚€ - 探索HBase分布式数据库，利用Kafka实现高效数据流处理，运用Flink进行流式计算。 𐟓š 必读书籍推荐： - 《Hadoop权威指南》 - 《Hive编程指南》 - 《Hive性能调优实战》 - 《HBase权威指南》与《HBase原理与实践》 - 《Kafka权威指南》 - 《Spark权威指南》与《Flink基础教程》 - 《Python网络爬虫技术与实战》 - 《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》 𐟒ᠥ�𙠥𐏨𔴥㫯𜚊 - 按需学习，有目标地选择学习内容。 - 理论与实践相结合，提升实际应用能力。 - 不断跟进新技术，保持学习动力与热情。

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