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项目一认识Hive大连理工大学出版社DALIANUNIVERSITYOFTECHNOLOGYPRESS《Hive数据仓库应用教程》

目录/CONTENTS任务1-1认识数据仓库行业PPT模板/hangye/任务1-2认识Hive数据仓库123项目小结

认识数据仓库任务1-1《Hive数据仓库应用教程》

1.1.1任务描述本任务将带领大家了解数据仓库的概念，包括数据仓库的特点、数据模型以及体系结构。通过与传统数据库进行对比，让大家了解数据仓库相较于传统数据库的优势。

1.1.2任务准备知识1.数据库概述（1）什么是数据库？（2）数据库的组成（3）数据库的作用结构化的数据集合存储、检索、查询、管理数据的系统支持多种数据类型：文本、数字、图片等数据库模型：关系型、非关系型等数据库架构：单层、两层、三层架构数据和数据库模式数据组织与管理提供信息存储和检索的高效方式支持应用程序和用户决策

1.1.2任务准备知识2.数据库管理系统（DBMS）（1）DBMS的定义（2）DBMS的功能（3）DBMS的重要性软件系统，用于创建和管理数据库提供数据的安全性、完整性、备份与恢复数据定义、更新、管理数据安全管理和访问控制性能监控和优化保证数据一致性和完整性支持多用户环境和并发控制提供数据独立性和抽象化

1.1.2任务准备知识3.传统数据库的局限性（1）面向业务过程的设计（2）分散的数据源问题（3）缺乏时间变化维度以日常业务操作为中心，不利于全局数据分析数据结构围绕业务过程，限制数据的宽泛应用多个应用程序有各自的数据库，导致数据孤立数据集成、标准化和一致性维护困难传统数据库关注当前状态，不记录历史变化历史数据分析和趋势预测能力不足

1.1.2任务准备知识3.传统数据库的局限性（4）性能受限于复杂查询：传统数据库设计优化事务处理，不适合复杂分析（5）缺少元数据管理：传统数据库不提供元数据管理工具，影响数据理解和使用。（6）决策支持不足：传统数据库不适合需复杂数据分析和挖掘的决策支持和商业智能。

1.1.3任务实施1．数据仓库的概念数据仓库是一种专为分析和决策支持设计的集中化数据存储环境。它不同于传统数据库，因为它专注于数据的整合、历史存储和复杂查询性能。数据仓库整合来自多个业务系统的数据，使用特定的数据模型如星型或雪花模型，并采用列式存储等技术优化分析性能。它还配备了严格的数据治理和安全措施以保证数据准确和合规。对用户而言，数据仓库提供了一个统一的视图，支持高级数据探索和业务趋势预测的分析工具。

1.1.3任务实施2．数据仓库的特点（1）面向主题:数据仓库围绕企业的关键主题（如客户、销售、库存、财务等）来组织数据，以便于进行跨领域的分析。（2）集成:它整合了来自企业内多个分散的操作型数据库的数据，提供了一个清洁、一致的全局视图。（3）数据稳定性:数据仓库中的数据相对稳定，更多用于查询和分析，而不像操作型数据库那样频繁更新。（4）历史变化:数据仓库存储数据的历史状态，使得分析师可以执行趋势分析和预测分析。（5）高性能查询:通过使用特定的存储技术和查询优化，数据仓库能够高效处理大量数据的复杂查询。

1.1.3任务实施3．数据仓库的数据模型数据仓库的数据模型是按层次组织的，它定义了数据如何被组织、存储和分析，主要分为三个层次：1.数据物理层:这是与数据的物理存储和检索机制直接相关的层级。它关注数据的物理存储结构、编码方式和存储位置。2.概念数据层:这一层面向整体逻辑结构和关系，提供一个全局和抽象的视图，描述数据实体、属性和它们之间的关系。3.逻辑数据层:是用户交互的层级，基于概念层设计，更聚焦于用户的数据需求。它通过视图、报表等形式，为用户提供定制的数据展示和分析工具。

1.1.3任务实施4．数据仓库的体系结构数据仓库的体系结构是支撑其高效运行和满足各种数据需求的关键。一个典型的数据仓库体系结构通常分为三个主要层次：源数据层、数据仓库层和数据应用层。

认识Hive数据仓库任务1-2《Hive数据仓库应用教程》

1.1.1任务描述在当前的任务中，我们将深入探讨Hive，这是一个基于Hadoop的数据仓库工具。我们将详细介绍Hive的架构、基本数据类型及其如何融入整个大数据生态系统。通过本次任务，读者将更好地理解Hive的功能、优点以及它在大规模数据处理和分析中的角色。

1.1.2任务准备知识1.OLTP(联机事务处理)OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，如MySQL、Oracle和SQLServer。它主要处理基本的日常事务，如银行交易、订单处理等。OLTP系统的特点是高并发、小数据量的事务，要求快速的读写响应。2.OLAP(联机分析处