Hive实战 —— 电商数据分析(全流程详解 真实数据)
关于基于小型数据的Hive数仓构建实战，目的是通过分析某零售企业的门店数据来进行业务洞察。内容涵盖了数据清洗、数据分析和Hive表的创建。项目需求包括客户画像、消费统计、资源利用率、特征人群定位和数据可视化。数据源包括Customer、Transaction、Store和Review四张表，涉及多个维度的聚合和分析，如按性别、国家统计客户、按时间段计算总收入等。项目执行需先下载数据和配置Zeppelin环境，然后通过Hive进行数据清洗、建表和分析。在建表过程中，涉及ODS、DWD、DWT、DWS和DM五层，每层都有其特定的任务和粒度。最后，通过Hive SQL进行各种业务指标的计算和分析。
Hive 行列转换
使用`lateral view + explode`或`inline`可将列转换为行，实现数据降维。例如，`explode(array|map)`用于单列转多行，`inline(array_struct)`将结构体数组拆分成多行。同样，通过条件聚合可实现行转列，常用于多行数据聚合到单行中，如示例所示的按月统计订单金额。
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
大咖与小白的日常：教你打造一站式高性能游戏运营分析平台
真实案例乐元素创立于2009年，是一家以游戏研发运营为主营业务的游戏公司，同时业务涵盖动画作品、授权商品、音乐、演唱会、广播剧等在内的知名互动娱乐公司 。乐元素旗下拥有《开心水族箱》、《开心消消乐》、《海滨消消乐》 《Merc Storia》、《Ensemble Stars》 等多款畅销产品，以及《...