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hive sql数据分析,基于Hive的滴滴出行数据分析

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Hive适合长时间批量查询分析 ， Impala适合实时交互式SQL查询 。Impala为数据人员提供了一个大型的数据分析工具，用于快速实验和验证想法，可以先用Hive进行数据转换 ， 然后在Hive处理后的数据集上用Impala进行fast 数据分析，Hive是一款基于Hadoop平台的数据仓库工具，具有海量数据存储、水平可扩展、离线批处理等优势，解决了传统关系型数据仓库无法支持海量数据存储、水平可扩展性差的问题，但是由于Hive数据存储和数据处理依赖于HDFS和MapReduce，Hive在进行数据离线批处理时，需要先将查询语言转换成MR任务，再由MR批处理返回结果，因此Hive无法满足实时数据查询和分析的需求 。

1、HiveSQL核心技能之窗口计算【hive sql数据分析,基于Hive的滴滴出行数据分析】目标:1 。掌握sum()和avg()等聚合函数进行累计计算 ， 学会限制行数(移动计算)；2.掌握row_number()、rank()和dense_rank()的排序函数；3.掌握ntile()用于分组查询的功能；4.抓lag()和lead()偏移分析函数windowfunction:类似于聚合函数 ， 但是window函数是为每一行数据生成一个结果 。聚合函数可以根据规定将多行数据聚合成一行 。一般来说，聚合后的行数要比聚合前少，但有时我们想同时显示聚合前后的数据，所以引入了window函数 。

2、一般来说大 数据分析师需要会什么技能?(1) Hive SQL方法HiveQL将用于对Hadoop分布式文件系统中存储的大数据集进行汇总、查询和分析 。了解Hive在Hadoop生态系统中的工作原理数据分析 。(2)了解SPSSmodeler的一些基本应用，这些技能对应的是数据建模分析师 。(3)使用R语言创建数据集和管理数据；可以使用R语言进行数据可视化操作，让学生学会如何用R语言绘制，如条形图、折线图和组合图等 。r语言数据挖掘，这部分是数据挖掘工程师 。

3、Hive入门概述1.1什么是HiveHive？脸书用它来解决海量结构化日志的统计 。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射到一个表中，并提供类似SQL的查询功能 。本质是:将HQL转换成MapReduce Hive处理过的数据，存储在HDFSHive分析数据中 。MapReduce执行程序在Yarn上运行的实现是1.2Hive的优缺点1.2.1优点操作界面采用类SQL的语法，提供了快速开发的能力(简单易用) 。

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