Hive

1.区别ETL作业调度工具和任务流调度工具 kettle是一个ETL工具，ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程）。 kettle中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。 所以他的重心是用于数据 oozie是一个工作流，Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序。 oozie工作流中是有数据流动的，但是重心是在于工作流的定义。 二者虽然都有相关功能及数据的流动，但是其实用途是不一样的。 2.ETL作业调度工具 2.1Sqoop调度工具 2.1.1列举出所有数据库 查看帮助 bin/sqoop help 列举出所有linux上的数据库 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306 --username root --password root 列举出所有Window上的数据库 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql: // 192.168.22.36:3306 --username root -

Hive注释中文乱码 创建表的时候，comment说明字段包含中文，表成功创建成功之后，中文说明显示乱码 create external table movie( userID int comment ' 用户ID ' , movieID int comment ' 电影ID ' , rating int comment ' 电影评分 ' , timestamped bigint comment ' 评分时间戳 ' , movieName string comment ' 电影名字 ' , movieType string comment ' 电影类型 ' , sex string comment ' 性别 ' , age int comment ' 年龄 ' , occupation string comment ' 职业 ' , zipcode string comment ' 邮政编码 ' ) comment ' 影评三表合一 ' row format delimited fields terminated by " , " location ' /hive/movie ' ; 这是因为在MySQL中的元数据出现乱码 针对元数据库metastore中的表,分区,视图的编码设置 因为我们知道 metastore 支持数据库级别，表级别的字符集是 latin1

目录 一、事实表概述 二、周期快照 1. 修改数据仓库模式 2. 创建快照表数据装载Kettle转换 三、累计快照 1. 修改数据库模式 2. 修改增量抽取销售订单表的Kettle转换 3. 修改定期装载销售订单事实表的Kettle转换 4. 修改定期装载Kettle作业 5. 测试 四、无事实的事实表 1. 建立新产品发布的无事实事实表 2. 初始装载无事实事实表 3. 修改定期装载Kettle作业 4. 测试定期装载作业 五、迟到的事实 1. 修改数据仓库模式 2. 修改定期装载Kettle转换 3. 修改装载月销售周期快照事实表的作业 4. 测试 六、累积度量 1. 修改模式 2. 初始装载 3. 定期装载 4. 测试定期装载 5. 查询 七、小结 上两篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。 一、事实表概述 发生在业务系统中的操作型事务，其所产生的可度量数值，存储在事实表中。从最细节粒度级别看，事实表和操作型事务表的数据有一一对应的关系。因此

什么是 大数据 架构师 ： 围绕大 数据 系 平台 系统 级的研发人员， 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用 算法 ， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的 组件 如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。我是一个大数据程序员，建了一个大数据资源共享群593188212 每天分享大数据学习资料和学习方法 ，现在分享一下专业知识 一.作为企业架构师，我们为什么需要构建数据 结构 ？ 数据结构主要有以下内容： 1）数据标准不一致 2）数据模型管理混乱 3）深入的 性能 的问题无法解决 4）SQL语句编写水平不高导致出现严重性能问题 5）开发人员对执行计划收悉 6）上线前缺乏审计 7）相对复杂的数据处理能力欠缺 8）数据质量差需要执行数据质量管理 数据是客户的财富，虽然对于我们开发人员一文不值，在客户那里就是无价之宝，保障数据的完成性，安全性，可靠性， 二.作为一名数据架构师所掌握职责和技术 创建数据管理系统进行整合，集中，保护和维护数据源 必备语言：java,SQL,XML,HIVE,PIG,SPARK 技能和特长:数据仓库解决方案 ， 深入了解数据库体系结构 ， 提取thansformation

从数据仓库到大数据，数据平台这25年是怎样进化的？ 大数据平台 lxw1234@qq.com 2年前 (2016-03-23) 5778℃ 2评论 从「数据仓库」一词到现在的「大数据」，中间经历了太多的知识、架构模式的演进与变革。数据平台这25年究竟是怎样进化的？让InfoQ特约老司机为你讲解。 我是从2000年开始接触数据仓库，大约08年开始进入互联网行业。很多从传统企业数据平台转到互联网同学是否有感觉：非互联网企业、互联网企业的数据平台所面向用户群体是不同的。 那么，这两类的数据平台的建设、使用用户又有变化？数据模型设计又有什么不同呢？ 我们先从两张图来看用户群体的区别。 企业的boss、运营的需求主要是依赖于报表、商业智能团队的数据分析师去各种分析与挖掘探索； 支撑这些人是ETL开发工程师、数据模型建模、数据架构师、报表设计人员 ，同时这些角色又是数据平台数据建设与使用方。 数据平台的技术框架与工具实现主要有技术架构师、JAVA 开发等。 用户面对是结构化生产系统数据源。 互联网企业中员工年龄比非互联网企业的要年轻、受教育程度、对计算机的焦虑程度明显比传统企业要低、还偶遇其它各方面的缘故，导致了数据平台所面对用户群体与非互联网数据平台有所差异化； 互联网数据平台的使用与建设方是来自各方面的人，数据平台又是技术、数据产品推进建设的。 分析师参与数据平台直接建设比重增加。

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