Hive大数据存储与处理 教案 第4章 广电用户基本信息简单查询 教案.docx

第4章广电用户基本数据简单查询

教案

课程名称：Hive大数据存储与处理

课程类别：必修

适用专业：大数据技术类相关专业

总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时）

总学分：4.0学分

本章学时：8学时

材料清单

《Hive大数据存储与处理》教材。

配套PPT。

配套数据、代码。

引导性提问。

探究性问题。

拓展性问题。

教学目标与基本要求

教学目标

充分利用广电公司目前已积累的数十万用户数据，了解用户状态，便于更有针对性地服务用户。介绍如何在Hive中使用的HQL语句对数据进行统计分析，通过介绍Hive的基本查询过程，结合广电用户基本数据表，实现广电用户基本数据的查询、分析。

基本要求

了解SELECT语句基本的语法。

掌握使用WHERE关键字实现条件查询的方法。

掌握表别名、列别名的使用方法。

掌握聚合函数的使用方法。

掌握分组查询的实现方法。

了解不同排序关键字之间的区别。

掌握使用通配符、正则表达式实现模糊查询的方法。

问题

引导性提问

引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

现实生活中有哪些根据数据进行推荐的场景？

作为消费者有哪些信息是希望被重视，为生活带来便利的？

该如何进行数据查询？

你所了解的HQL与SQL之间有哪些不同？

探究性问题

探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

如何进行有效的数据查询？

怎能能提升数据获取的效率，准确进行数据获取？

如何优化查询数据的展示结果？

拓展性问题

拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。

数据查询是不是能够查询任何需求的数据？

Hive在执行HQL查询的过程中都经过了哪些过程？

还有哪些角度可以对广电用户数据进行分析？

主要知识点、重点与难点

主要知识点

SELECT语句的语法结构。

WHERE关键字的语法结构。

聚合函数的使用。

列别名的设置。

分组查询。

对查询结果进行排序。

重点

正则表达式在查询过程中的使用。

分组查询的规范化。

难点

简单数据查询过程的实现。

教学过程设计

理论教学过程

介绍进行数据查询的必要性。

SELECT语句的语法结构。

WHERE关键字的语法结构及应用场景。

DISTINCT关键字的使用。

聚合函数的语法结构。

查询过程中列别名的使用。

分组查询。

HAVING关键字的使用。

LIMIT关键字的语法结构。

对查询结果进行排序。

正则表达式在查询过程中的使用。

实验教学过程

掌握Hive中SELECT语句的基本语法。

掌握SELECT语句在不同查询场景中的使用方法。

教材与参考资料

教材

何煌，张良均．Hive大数据存储与处理[M]．北京：人民邮电出版社．2024．

参考资料

[1] 张军，张良均．Hadoop大数据开发基础（第2版）（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社．2021．

[2] 王哲，张良均．Hadoop与大数据挖掘（第2版）[M]．北京：机械工业出版社．2022．