Hive 拉链表详解及实例
拉链表是一种数据仓库技术，用于处理持续增长且存在时间范围内的重复数据，以节省空间。它在Hive中通过列式存储ORC实现，适用于大规模数据场景，尤其当数据在有限时间内有多种状态变化。配置涉及事务管理和表合并选项。示例中展示了如何从原始订单表创建拉链表，通过聚合操作和动态分区减少数据冗余。增量数据可通过追加到原始表然后更新拉链表来处理。提供的Java代码用于生成模拟的订单增量数据，以演示拉链表的工作流程。
Hive 优化总结
Hive优化主要涉及HDFS和MapReduce的使用。问题包括数据倾斜、操作过多和不当使用。识别倾斜可通过检查分区文件大小或执行聚合抽样。解决方案包括整体优化模型设计，如星型、雪花模型，合理分区和分桶，以及压缩。内存管理需调整mapred和yarn参数。倾斜数据处理通过选择均衡连接键、使用map join和combiner。控制Mapper和Reducer数量以避免小文件和资源浪费。减少数据规模可调整存储格式和压缩，动态或静态分区管理，以及优化CBO和执行引擎设置。其他策略包括JVM重用、本地化运算和LLAP缓存。
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。
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。