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hive2.1新特性分析

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hive，某电商的双11数据分析和预测为什么hive，hive用过，Hive和impala更倾向于查询分析 ， impala需要依赖Hive的元数据，都有自己的查询分析引擎，但是impala是纯查询 。Hive分析 Function LAG and LEAD Details Hive的分析 function也叫window function，oracle中有这样一个分析Function，主要用于数据统计 。
1、数据 分析课程笔记-20-HIVE核心技能之窗口函数大家好 。这节课，我们将学习Hive核心技能中最难的部分:窗口函数 。我们之前在学习MySQL的时候学过一些窗口函数，但是只学了三个排序窗口函数 。在这节课中 ， 我们将学习更多的窗口函数，包括累积计算、分区排序、切片排序和offset 分析 。在正式学习之前 ， 我们需要弄清楚窗口函数和GROUPBY分组的区别 。它们功能相似，但本质不同 。
2、HiveSQL核心技能之常用函数目标:1 。掌握hive的基本语法，常用函数及其组合使用2 。掌握一些基本的商业指标分析思路和实施技巧1)在一次商业活动中 ， 某商家推出了一个“异性团购” ， 试图向某个区域的用户推广，找出匹配的用户 。注意:如果该表是分区表，则分区字段必须在where条件中受到限制 。2)选择2018年12月31日购买商品的用户名、购买数量和付款金额 。3)2019年第一季度公司商品热度和价值尝试做a 分析 。
3、hive,impala,kfk,hbase,mitaka的关系是怎样的【hive2.1新特性分析】hbase在三者中更注重存储 。它实现了类似于mysql的doublewrite机制，但它是一个具有NoSQL的数据库 ， 并且可以支持列存储，这是一个相对较大的内存哈希表 。Hbase也采用了类似于mysql中mvcc的思路，通过时间戳来做版本控制 。Hbase基于hdfs，可以看作是一种数据组织方式，是基于hadoop的分布式数据库系统 。
hbase作为一个面向列的数据库 ， 支持按列读取和按行读?。?解决了关系数据库中划分表的一些要求 。例如 ， 关系数据库中的一些表中有太多的重复数据，因此需要重建表来存储重复列的数据，并减小表的大小 。Hive和impala更倾向于查询分析 ， impala需要依赖hive的元数据 。两者都有自己的查询分析 engine ， 但impala是纯查询分析 engine 。
4、hive90g的表只有100条数据清理数据 。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数据库表中，提供完整的sql查询功能，将sql语句转换成mapreduce任务运行 。它的优点是学习成本低，不需要开发专门的MapReduce应用，通过类似SQL的语句就可以快速实现简单的MapReduce统计 ， 非常适合数据仓库统计 。
Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施 。它提供了一系列可用于数据提取、转换和加载(ETL)的工具，ETL是一种可以在Hadoop中存储、查询和分析存储大规模数据的机制 。Hive定义了一种简单的类似SQL的查询语言，称为HQL ， 允许熟悉SQL的用户查询数据 。同时，这种语言也允许熟悉的MapReduce开发者开发定制的mapper和reducer来处理内置mapper和reducer无法完成的复杂分析任务 。

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