出版社:清华大学出版社
ISBN:978-7-302-72156-7
图书种类:高校教材
出版日期:2026-07(预估)
所属学科:大数据
页数:252(预估)
关注获取新书发布信息

本书在继承第1版教学体系的基础上,进行了系统升级与全面优化。以Hive4.1.0为核心版本,围绕数据仓库的全流程展开讲解。全书共8章,内容覆盖数据仓库概念、Hive理论基础、Hive部署、数据定义语言、数据操作语言、数据查询语言、函数应用与综合项目实践,系统展示Hive在大数据分析与商业智能中的完整应用。
本书附有丰富的教学资源,包括配套测试题、PPT课件、教学设计等,并特别为初学者提供了在线答疑服务,帮助读者更好地掌握书中的知识内容,欢迎关注和使用。
本书兼具系统性、实用性与时代性,既适合作为高等教育本科和专科数据科学与大数据技术及相关专业的教材,也可作为数据开发、数据分析岗位培训的实践指导用书。
大数据作为信息化发展的核心驱动力,正在深刻改变政府治理、产业升级与社会运行的方式。随着5G、人工智能(AI)、云计算和物联网等新一代信息技术的迅猛发展,数据的采集、存储与分析规模呈指数级增长,数据仓库技术已成为支撑数字经济与智能决策的重要基础设施。在这一背景下,Hive凭借与Hadoop、Spark等生态的深度融合,以及对海量结构化与半结构化数据的高效分析能力,成为高校教学与企业应用中最具代表性的数据仓库平台。
本书在大数据产业高速发展与教学实践需求并行的时代背景下编写而成。本书立足最新的Hive 4.1.0版本,系统讲解从数据建模、数据操作、数据查询到综合项目的完整链条,突出“理论—实践—项目”一体化教学思路。
第1章 Hive简介 1.1 认识数据仓库 1.1.1 数据仓库简介 1.1.2 数据仓库的意义 1.1.3 数据仓库分层架构 1.1.4 数据仓库的数据模型结构 1.2 Hive概述 1.3 Hive架构 1.4 Hive的数据模型 1.5 Hive的数据类型 1.6 本章小结 1.7 课后习题 第2章 Hive部署与应用 2.1 Beeline概述 2.2 基于内嵌模式部署Hive 2.3 基于本地模式部署Hive 2.4 基于远程模式部署Hive 2.5 Hive On Tez 2.6 使用DataGrip操作Hive 2.7 本章小结 2.8 课后习题 第3章 Hive的数据定义语言 3.1 数据库 3.1.1 创建数据库 3.1.2 查询数据库 3.1.3 查看数据库信息 3.1.4 切换数据库 3.1.5 修改数据库 3.1.6 删除数据库 3.2 表 3.2.1 CREATE TABLE语句分析 3.2.2 创建表 3.2.3 查询表 3.2.4 查看表信息 3.2.5 修改表 3.2.6 删除表 3.2.7 清空表 3.3 分区 3.3.1 创建分区表 3.3.2 添加分区 3.3.3 查询分区 3.3.4 重命名分区 3.3.5 移动分区 3.3.6 删除分区 3.4 分桶 3.5 临时表 3.6 视图 3.6.1 创建视图 3.6.2 查询视图 3.6.3 修改视图 3.6.4 删除视图 3.7 物化视图 3.7.1 创建物化视图 3.7.2 查询物化视图 3.7.3 维护物化视图 3.7.4 删除物化视图 3.8 本章小结 3.9 课后习题 第4章 Hive的数据操作语言 4.1 加载数据 4.2 插入数据 4.3 导出数据 4.4 事务操作 4.4.1 事务概述 4.4.2 Hive中的事务 4.4.3 启用事务支持 4.4.3 更新操作 4.4.4 删除操作 4.5 EXPORT和IMPORT语句 4.6 本章小结 4.7 课后习题 第5章 Hive的数据查询语言 5.1 SELECT语句分析 5.2 条件查询 5.3 公共表表达式 5.4 分组查询 5.5 排序查询 5.6 合并查询 5.7 连接查询 5.8 抽样查询 5.9 本章小结 5.10 课后习题 第6章 Hive函数 6.1 内置函数 6.1.1 聚合函数 6.1.2 数学函数 6.1.3 集合函数 6.1.4 类型转换函数 6.1.5 日期函数 6.1.6 条件函数 6.1.7 字符串函数 6.1.8 表生成函数 6.1.9 窗口函数 6.2 自定义函数 6.2.1 开发环境准备 6.2.2 UDF 6.2.3 UDAF 6.2.4 UDTF 6.2.5 注册自定义函数 6.3 本章小结 6.4 课后习题 第7章 Hive优化 7.1 存储优化 7.2 参数优化 7.3 HiveQL语句优化技巧 7.4 本章小结 7.5 课后习题 第8章 综合项目——教育大数据分析平台 8.1 项目概述 8.1.1 项目背景介绍 8.1.2 需求分析 8.1.3 原始数据结构 8.1.4 项目架构 8.2 部署Spark 8.3 构建数据仓库 8.4 数据采集 8.5 数据转换 8.6 数据分析 8.6.1 访问用户量统计 8.6.2 会话页面统计 8.6.3 总访问用户量统计 8.6.4 来源渠道访问用户量统计 8.6.5 咨询率统计 8.7 数据可视化 8.7.1 数据导出 8.7.2 配置数据集 8.7.3 实现访问用户量统计可视化 8.7.4 实现会话页面统计可视化 8.7.5 实现来源渠道访问用户量统计可视化 8.8 本章小结