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• 编程指南

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出版社： 人民邮电

ISBN：9787115333834

商品编码：1076952601

开本：16

出版时间：2013-12-01

产品特色

基本信息

• 商品名称：Hive编程指南
• 作者：(美)卡普廖洛//万普勒//卢森格林|译者:曹坤
• 定价：69
• 出版社：人民邮电
• ISBN号：9787115333834

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2013-12-01
• 印刷时间：2013-12-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：318
• 字数：428千字

编辑推荐语

要把关系型数据库应用迁移到Hadoop上，你该何去何从？本书介绍了Apache Hive，它是基于Hadoop的数据仓库架构。通过本书，读者可以很快学会如何使用Hive的SQL方言——HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大型数据集。 卡普廖洛、万普勒、卢森格林编著的《Hive编程指南》以实际案例为主线，详细介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce的各项技术进行概要介绍，同时演示Hive在Hadoop生态系统中是如何工作的。在本书中，读者还可以看到众多的实际使用场景，包括企业如何使用Hive解决了涉及PB级数据的问题。

内容提要

卡普廖洛、万普勒、卢森格林编著的《Hive编程 指南》是一本ApacheHive的编程指南，旨在介绍如何 使用Hive的SQL方法——HiveQL来汇总、查询和分析 存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
    《Hive编程指南》通过大量的实例，首先介绍如何在 用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和 MapReduce进行详尽阐述，*终演示Hive如何在 Hadoop生态系统进行工作。
     《Hive编程指南》适合对大数据感兴趣的爱好者 以及正在使用Hadoop系统的数据库管理员阅读使用。
    

作者简介

Edward Capriolo，Media6degrees公司系统管理员，他是Apache软件基金会成员，还是Hadoop—Hive项目成员。 Dean Wampler，Think Big Analytics公司总顾问，对大数据问题以及Hadoop和机器学习有专门的研究。 Jason Rutherglen，Think Big Analytics公司软件架构师，对大数据、Hadoop、搜索和安全有专门的研究。

目录

**章 基础知识
1.1 Hadoop和MapReduce综述
1.2 Hadoop生态系统中的Hive
1.2.1 Pig
1.2.2 HBase
1.2.3 Cascading、Crunch及其他
1.3 Java和Hive：词频统计算法
1.4 后续事情
第2章 基础操作
2.1 安装预先配置好的虚拟机
2.2 安装详细步骤
2.2.1 装Java
2.2.2 安装Hadoop
2.2.3 本地模式、伪分布式模式和分布式模式
2.2.4 测试Hadoop
2.2.5 安装Hive
2.3 Hive内部是什么
2.4 启动Hive
2.5 配置Hadoop环境
2.5.1 本地模式配置
2.5.2 分布式模式和伪分布式模式配置
2.5.3 使用JDBC连接元数据
2.6 Hive命令
2.7 命令行界面
2.7.1 CLI 选项
2.7.2 变量和属性
2.7.3 Hive中“一次使用”命令
2.7.4 从文件中执行Hive查询
2.7.5 hiverc文件
2.7.6 使用Hive CLI的*多介绍
2.7.7 查看操作命令历史
2.7.8 执行shell命令
2.7.9 在Hive内使用Hadoop的dfs命令
2.7.10 Hive脚本中如何进行注释
2.7.11 显示字段名称
第3章 数据类型和文件格式
3.1 基本数据类型
3.2 集合数据类型
3.3 文本文件数据编码
3.4 读时模式
第4章 HiveQL：数据定义
4.1 Hive中的数据库
4.2 修改数据库
4.3 创建表
4.3.1 管理表
4.3.2 外部表
4.4 分区表、管理表
4.4.1 外部分区表
4.4.2 自定义表的存储格式
4.5 删除表
4.6 修改表
4.6.1 表重命名
4.6.2 增加、修改和删除表分区
4.6.3 修改列信息
4.6.4 增加列
4.6.5 删除或者替换列
4.6.6 修改表属性
4.6.7 修改存储属性
4.6.8 众多的修改表语句
第5章 HiveQL：数据操作
5.1 向管理表中装载数据
5.2 通过查询语句向表中插入数据
5.3 单个查询语句中创建表并加载数据
5.4 导出数据
第6章 HiveQL：查询
6.1 SELECT…FROM语句
6.1.1 使用正则表达式来指定列
6.1.2 使用列值进行计算
6.1.3 算术运算符
6.1.4 使用函数
6.1.5 LIMIT语句
6.1.6 列别名
6.1.7 嵌套SELECT语句
6.1.8 CASE…WHEN…THEN 句式
6.1.9 什么情况下Hive可以避免进行MapReduce
6.2 WHERE语句
6.2.1 谓词操作符
6.2.2 关于浮点数比较
6.2.3 LIKE和RLIKE
6.3 GROUP BY 语句
6.4 JOIN语句
6.4.1 INNER JOIN
6.4.2 JOIN优化
6.4.3 LEFT OUTER JOIN
6.4.4 OUTER JOIN
6.4.5 RIGHT OUTER JOIN
6.4.6 FULL OUTER JOIN
6.4.7 LEFT SEMI-JOIN
6.4.8 笛卡尔积JOIN
6.4.9 map-side JOIN
6.5 ORDER BY和SORT BY
6.6 含有SORT BY 的DISTRIBUTE BY
6.7 CLUSTER BY
6.8 类型转换
6.9 抽样查询
6.9.1 数据块抽样
6.9.2 分桶表的输入裁剪
6.10 UNION ALL
第7章 HiveQL：视图
7.1 使用视图来降低查询复杂度
7.2 使用视图来限制基于条件过滤的数据
7.3 动态分区中的视图和map类型
7.4 视图零零碎碎相关的事情
第8章 HiveQL：索引
8.1 创建索引
8.2 重建索引
8.3 显示索引
8.4 删除索引
8.5 实现一个定制化的索引处理器
第9章 模式设计
9.1 按天划分的表
9.2 关于分区
9.3 **键和标准化
9.4 同一份数据多种处理
9.5 对于每个表的分区
9.6 分桶表数据存储
9.7 为表增加列
9.8 使用列存储表
9.8.1 重复数据
9.8.2 多列
9.9 （几乎）总是使用压缩
**0章 调优
10.1 使用EXPLAIN
10.2 EXPLAIN EXTENDED
10.3 限制调整
10.4 JOIN优化
10.5 本地模式
10.6 并行执行
10.7 严格模式
10.8 调整mapper和reducer个数
10.9 JVM重用
10.10 索引
10.11 动态分区调整
10.12 推测执行
10.13 单个MapReduce中多个GROUP BY
10.14 虚拟列
**1章 其他文件格式和压缩方法
11.1 确定安装编解码器
11.2 选择一种压缩编/解码器
11.3 开启中间压缩
11.4 *终输出结果压缩
11.5 sequence file存储格式
11.6 使用压缩实践
11.7 存档分区
11.8 压缩：包扎
**2章 开发
12.1 修改Log4J属性
12.2 连接Java调试器到Hive
12.3 从源码编译Hive
12.3.1 执行Hive测**例
12.3.2 执行hook
12.4 配置Hive和Eclipse
12.5 Maven工程中使用Hive
12.6 Hive中使用hive_test进行单元测试
12.7 新增的插件开发工具箱（PDK）
**3章 函数
13.1 发现和描述函数
13.2 调用函数
13.3 标准函数
13.4 聚合函数
13.5 表生成函数
13.6 一个通过日期计算其星座的UDF
13.7 UDF与GenericUDF
13.8 不变函数
13.9 用户自定义聚合函数
13.10 用户自定义表生成函数
13.10.1 可以产生多行数据的UDTF
13.10.2 可以产生具有多个字段的单行数据的UDTF
13.10.3 可以模拟复杂数据类型的UDTF
13.11 在 UDF中访问分布式缓存
13.12 以函数的方式使用注解
13.12.1 定数性（deterministic）标注
13.12.2 状态性（stateful）标注
13.12.3 **性
13.13 宏命令
**4章 Streaming
14.1 恒等变换
14.2 改变类型
14.3 投影变换
14.4 操作转换
14.5 使用分布式内存
14.6 由一行产生多行
14.7 使用streaming进行聚合计算
14.8 CLUSTER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY
14.9 GenericMR Tools for Streaming to Java
14.10 计算cogroup
**5章 自定义Hive文件和记录格式
15.1 文件和记录格式
15.2 阐明CREATE TABLE句式
15.3 文件格式
15.3.1 SequenceFile
15.3.2 RCfile
15.3.3 示例自定义输入格式：DualInputFormat
15.4 记录格式：SerDe
15.5 CSV和TSV SerDe
15.6 ObjectInspector
15.7 Thing Big Hive Reflection ObjectInspector
15.8 XML UDF
15.9 XPath相关的函数
15.10 JSON SerDe
15.11 Avro Hive SerDe
15.11.1 使用表属性信息定义Avro Schema
15.11.2 从指定URL中定义Schema
15.11.3 进化的模式
15.12 二进制输出
**6章 Hive的Thrift服务
16.1 启动Thrift Server
16.2 配置Groovy使用HiveServer
16.3 连接到HiveServer
16.4 获取集群状态信息
16.5 结果集模式
16.6 获取结果
16.7 获取执行计划
16.8 元数据存储方法
16.9 管理HiveServer
16.9.1 生产环境使用HiveServer
16.9.2 清理
16.10 Hive ThriftMetastore
16.10.1 ThriftMetastore 配置
16.10.2 客户端配置
**7章 存储处理程序和NoSQL
17.1 Storage Handler Background
17.2 HiveStorageHandler
17.3 HBase
17.4 Cassandra
17.4.1 静态列映射（Static Column Mapping）
17.4.2 为动态列转置列映射
17.4.3 Cassandra SerDe Properties
17.5 DynamoDB
**8章 安全
18.1 和Hadoop安全功能相结合
18.2 使用Hive进行验证
18.3 Hive中的权限管理
18.3.1 用户、组和角色
18.3.2 Grant 和 Revoke权限
18.4 分区级别的权限
18.5 自动授权
**9章 锁
19.1 Hive结合Zookeeper支持锁功能
19.2 显式锁和独占锁
第20章 Hive和Oozie整合
20.1 Oozie提供的多种动作（Action）
20.2 一个只包含两个查询过程的工作流示例
20.3 Oozie 网页控制台
20.4 工作流中的变量
20.5 获取输出
20.6 获取输出到变量
第21章 Hive和***网络服务系统（AWS）
21.1 为什么要弹性MapReduce
21.2 实例
21.3 开始前的注意事项
21.4 管理自有EMR Hive集群
21.5 EMR Hive上的Thrift Server服务
21.6 EMR上的实例组
21.7 配置EMR集群
21.7.1 部署hive-site.xml文件
21.7.2 部署.hiverc脚本
21.7.3 建立一个内存密集型配置
21.8 EMR上的持久层和元数据存储
21.9 EMR集群上的HDFS和S
21.10 在S3上部署资源、配置和辅助程序脚本
21.11 S3上的日志
21.12 现买现卖
21.13 安全组
21.14 EMR和EC2以及Apache Hive的比较
21.15 包装
第22章 HCatalog
22.1 介绍
22.2 MapReduce
22.2.1 读数据
22.2.2 写数据
22.3 命令行
22.4 安全模型
22.5 架构
第23章 案例研究
23.1 m6d.com（Media6Degrees）
23.1.1 M 6D的数据科学，使用Hive和R
23.1.2 M6D UDF伪随机
23.1.3 M6D如何管理多MapReduce集群间的Hive数据访问
23.2 Outbrain
23.2.1 站内线上身份识别
23.2.2 计算复杂度
23.2.3 会话化
23.3 NASA喷气推进实验室
23.3.1 区域气候模型评价系统
23.3.2 我们的经验：为什么使用Hive
23.3.3 解决这些问题我们所面临的挑战
23.4 Photobucket
23.4.1 Photobucket 公司的大数据应用情况
23.4.2 Hive所使用的硬件资源信息
23.4.3 Hive提供了什么
23.4.4 Hive支持的用户有哪些
23.5 SimpleReach
23.6 Experiences and Needs from the Customer Trenches
23.6.1 介绍
23.6.2 Customer Trenches的用例
术语词汇表

《数据挖掘的艺术：从概念到实践的深度探索》 本书是一部旨在为数据科学爱好者、统计学研究者以及任何希望从海量数据中挖掘宝贵洞察的读者量身打造的深度指南。我们不只关注工具和技术，更致力于揭示数据挖掘背后的核心思想、关键原则以及其在不同领域的实际应用。本书将带领您踏上一段系统而详尽的学习之旅，从理解数据、预处理、建模到结果解读与部署，每一个环节都力求深入浅出，兼顾理论深度与实践可操作性。 第一部分：数据世界的基石——理解与准备 在踏入数据挖掘的广阔天地之前，建立对数据的深刻理解至关重要。本部分将从最基础的概念入手，为您构建起坚实的数据认知体系。 第一章：数据的本质与分类 我们将深入探讨数据的不同类型，包括结构化数据（如数据库表格）、半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（如文本、图像、音频）。理解这些数据的特性，是选择合适分析方法的前提。我们将详细介绍分类变量（定性数据）和数值变量（定量数据）之间的区别，以及如何识别和处理这些变量的度量尺度（如名义、顺序、区间、比例）。此外，还会探讨数据的粒度、密度以及数据质量的重要性，为后续的数据预处理环节打下基础。 第二章：数据获取与收集策略 数据的来源多种多样，有效的获取策略是数据挖掘的起点。本章将介绍各种数据收集技术，包括但不限于：通过API接口获取公共数据集、网络爬虫技术（需注意合规性与伦理）、数据库查询、传感器数据收集以及用户生成内容的采集。我们将讨论不同数据源的优劣势，以及如何根据研究目的选择最合适的数据收集方法。同时，还会强调数据来源的可信度、代表性以及潜在的偏见问题。 第三章：数据清洗与预处理的艺术 真实世界的数据往往是“脏”的，包含着缺失值、异常值、重复项、不一致格式等问题。本章是数据挖掘过程中最为关键且耗时的一步。我们将系统地介绍各种数据清洗技术，包括： 缺失值处理： 识别缺失模式，并采用均值/中位数/众数填充、插值法（线性、多项式）、模型预测填充等多种策略。 异常值检测与处理： 使用统计方法（如Z-score、IQR）和可视化工具（如箱线图）识别异常值，并讨论如何根据情况选择删除、转换或保留异常值。 数据格式统一与转换： 处理日期时间格式、文本大小写、单位统一等问题，以及数值数据的类型转换。 重复数据检测与移除： 识别和删除完全重复或相似的记录。 数据集成： 如何将来自不同来源的数据有效地整合在一起，处理字段匹配、主键冲突等问题。 我们将强调在进行数据预处理时，必须保持对原始数据含义的尊重，避免过度处理导致信息失真。 第四章：特征工程：为模型注入智慧 特征是模型学习的“原材料”，高质量的特征工程能够显著提升模型的性能。本章将深入探讨特征工程的方方面面： 特征提取： 从原始数据中生成新的、更有意义的特征。例如，从文本中提取关键词、词袋模型、TF-IDF；从图像中提取边缘、纹理等。 特征变换： 对现有特征进行变换以改善其分布或表现。包括对数变换、Box-Cox变换、Min-Max标准化、Z-score标准化等。 特征选择： 从大量特征中选择最相关、最能解释目标变量的特征子集，以避免过拟合、提高模型效率。我们将介绍过滤法（基于统计指标）、包裹法（如递归特征消除）和嵌入法（如Lasso回归）等。 特征创建： 组合现有特征创建新的复合特征，例如年龄段划分、交互项等。 本章将通过丰富的案例，展示如何基于领域知识和数据探索来创造有效的特征。 第二部分：洞察的引擎——核心算法与建模 在完成了数据准备之后，我们将进入数据挖掘的核心环节——选择合适的算法构建模型，从中提取有价值的洞察。本部分将涵盖监督学习、无监督学习以及评估模型性能的关键技术。 第五章：预测的艺术——监督学习基础 监督学习是数据挖掘中最常见的任务类型，旨在根据带有标签的训练数据来预测未知数据的标签。 回归分析： 重点介绍线性回归（包括多项式回归）和逻辑回归（用于分类），探讨其原理、假设、模型评估指标（如R-squared, MSE, MAE）。 分类算法： 深入讲解K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）的原理及其核函数选择、决策树（包括ID3, C4.5, CART）的构建过程，以及朴素贝叶斯分类器的思想。 我们将强调模型的选择应与问题的类型（回归还是分类）以及数据的特性相匹配。 第六章：模式的发现者——无监督学习的探索 无监督学习处理的是没有标签的数据，旨在发现数据内在的结构和模式。 聚类分析： 重点介绍K-Means聚类算法的迭代过程、优缺点，以及层次聚类（凝聚型与分裂型）的构建方式。还将探讨如何评估聚类结果的质量（如轮廓系数）。 降维技术： 介绍主成分分析（PCA）的数学原理，用于降低数据维度同时保留尽可能多的信息，以及其在数据可视化和特征提取中的应用。 关联规则挖掘： 讲解Apriori算法，用于发现项集之间的频繁模式和关联关系（如购物篮分析），理解支持度、置信度和提升度等度量。 本章将帮助读者理解如何通过无监督学习来探索数据的潜在结构。 第七章：提升预测精度——集成学习与模型优化 单一模型往往存在局限性，集成学习通过组合多个模型来提高预测的稳定性和准确性。 Bagging与Random Forest： 介绍Bagging的思想，以及Random Forest如何通过随机采样和特征随机选择来构建多棵决策树并集成，有效降低过拟合。 Boosting： 深入讲解AdaBoost、Gradient Boosting（包括XGBoost, LightGBM）的工作原理，如何迭代地关注错误样本，逐步提升模型性能。 模型选择与评估： 详细介绍交叉验证（K折交叉验证）的重要性，以及如何选择合适的模型。同时，深入讲解了分类模型的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC）和回归模型的评估指标。 第八章：探索文本的奥秘——自然语言处理入门 文本数据是海量非结构化数据的重要组成部分。本章将介绍文本数据挖掘的基础。 文本预处理： 分词、去除停用词、词干提取/词形还原。 文本表示： One-hot编码、词袋模型、TF-IDF。 文本分类与情感分析： 使用朴素贝叶斯、SVM等模型进行文本分类，以及基于词典和机器学习的情感分析方法。 主题模型： 简要介绍LDA（Latent Dirichlet Allocation）等模型，用于发现文本集合中的隐藏主题。 第三部分：洞察的升华——应用与实践 数据挖掘的最终目标是将洞察转化为可操作的知识，并在实际业务中发挥价值。本部分将聚焦于数据挖掘的应用场景、结果的解释与可视化，以及部署与监控。 第九章：数据可视化：让数据“说话” 有效的数据可视化是理解数据、传达洞察的关键。本章将介绍： 可视化原则： 如何选择合适的图表类型（散点图、折线图、柱状图、饼图、热力图、箱线图等）来表达不同的信息。 探索性数据分析（EDA）的可视化： 如何通过可视化手段理解数据分布、识别关系、检测异常。 模型结果的可视化： 如决策树的可视化、ROC曲线、混淆矩阵。 交互式可视化： 简要介绍如何利用工具创建交互式图表，提升用户体验。 第十章：深度洞察的解读与沟通 模型的结果并非终点，如何准确地解读模型的输出，并将其有效地传达给非技术人员是至关重要的。本章将探讨： 模型性能的解读： 不仅要看指标，更要理解指标背后的业务含义，例如一个低精确率可能意味着高假阳性。 特征重要性分析： 如何理解模型认为哪些特征对预测最重要，从而提供业务洞察。 报告撰写与演示技巧： 如何清晰、简洁地呈现数据挖掘的发现，并回答关键业务问题。 模型局限性与偏差的识别： 坦诚地讨论模型的不足之处，以及潜在的数据或算法偏差。 第十一章：数据挖掘的实践应用领域 本章将通过实际案例，展示数据挖掘在不同领域的强大应用能力： 商业智能与市场营销： 客户细分、精准广告投放、流失预测、交叉销售。 金融领域： 信用评分、欺诈检测、风险管理。 医疗健康： 疾病诊断辅助、药物研发、流行病预测。 电子商务： 商品推荐系统、用户行为分析。 社交媒体分析： 舆情监控、话题发现、用户画像。 通过这些案例，读者可以更直观地理解数据挖掘的价值，并激发自身解决实际问题的灵感。 第十二章：迈向高级主题与未来展望 本章将简要介绍一些更高级的数据挖掘主题，为读者提供进一步学习的方向： 深度学习入门： 神经网络的基本概念，及其在图像、文本领域的应用。 时序数据分析： 趋势分析、季节性分解、ARIMA模型。 图数据挖掘： 社交网络分析、知识图谱。 可解释AI（XAI）： 如何理解复杂模型的决策过程。 数据挖掘的伦理与隐私问题： 强调数据安全、隐私保护以及算法公平性。 最后，我们将对数据挖掘的未来发展趋势进行展望，鼓励读者持续学习，紧跟技术前沿。 本书以严谨的逻辑结构、丰富的理论讲解、详实的案例分析，力求成为您在数据挖掘旅程中不可或缺的伴侣。通过系统学习本书内容，您将能够自信地驾驭数据，发现隐藏的规律，并最终将这些洞察转化为有价值的商业决策与科学发现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人了，深邃的蓝色搭配着简洁却有力的银色字体，给人一种沉稳、专业的感觉，仿佛它本身就蕴含着知识的宝藏。在拿到这本书的那一刻，我就被它散发出的质感所吸引。翻开扉页，清晰的排版和适中的字号让阅读变得轻松愉快，没有那些花哨的装饰，一切都聚焦于内容的呈现。我尤其喜欢书中对每一个知识点的讲解方式，总是循序渐进，从最基础的概念入手，然后逐步深入到更复杂的主题。这种结构安排非常适合我这样初学者，能够让我建立起扎实的理解基础，而不至于在茫茫的知识海洋中迷失方向。而且，书中穿插的那些案例和示例，更是将抽象的概念变得具体可感，让我能够清晰地看到Hive在实际应用中的威力。我一直对大数据处理充满好奇，而这本书似乎就是为我量身打造的。我迫不及待地想深入其中，去探索Hive的奥秘，了解它如何能够高效地处理海量数据，为我的学习和工作带来新的可能性。我确信，这本书将是我通往大数据世界的绝佳起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是我近期学习生涯中的一道曙光。在接触Hive之前，我一直觉得大数据处理是一件遥不可及的事情，充满了复杂的算法和晦涩的代码。然而，这本书彻底改变了我的看法。它用一种非常亲切、易懂的语言，将Hive的核心概念娓娓道来。我特别欣赏作者在解释一些复杂逻辑时，所使用的比喻和类比，它们总是那么贴切，能够瞬间点亮我脑海中的盲点。举个例子，关于Hive的数据模型，作者通过一个图书馆的类比，让我一下子就理解了表、分区、桶等概念之间的关系，而不再是枯燥的理论陈述。更让我惊喜的是，书中并没有止步于理论，而是提供了大量实用的代码片段和操作指南。这些内容不仅仅是简单的命令堆砌，而是充满了作者的实践经验和智慧，指导我如何一步一步地去构建、查询和优化Hive数据仓库。我曾经在实际操作中遇到的一些棘手问题，在这本书中似乎都找到了解决的答案。它让我感受到，学习Hive并非是枯燥的，而是一个充满探索和发现的有趣过程。

评分☆☆☆☆☆

毫不夸张地说，这本书为我打开了一个全新的视角。在阅读之前，我总觉得Hive仅仅是一个将SQL“翻译”成MapReduce的工具，但这本书让我看到了Hive更深层次的价值和可能性。它不仅详细阐述了Hive的语法和功能，更重要的是，它引导我去思考如何更有效地利用Hive来解决复杂的业务问题。书中对Hive与其他Hadoop组件（如HDFS, MapReduce, Spark等）的结合运用，进行了深入的探讨，让我能够更全面地理解Hive在整个大数据生态系统中的地位和作用。我特别喜欢书中关于UDF（用户自定义函数）开发的章节，它不仅介绍了如何编写UDF，还提供了许多实用的UDF示例，这让我看到了Hive在处理特定业务逻辑方面的强大扩展能力。总而言之，这本书不仅仅是关于Hive的“是什么”，更是关于Hive的“怎么做”以及“为什么这么做”。它让我从一个被动的学习者，转变为一个主动的思考者，去探索Hive更广阔的应用前景。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来对数据分析和数据仓库技术都有着浓厚的兴趣，而Hive作为Hadoop生态系统中至关重要的组成部分，自然是我学习的重点。这本书的质量，可以说远远超出了我的预期。从宏观的架构设计，到微观的SQL函数应用，它几乎涵盖了Hive开发和管理的方方面面。让我印象深刻的是，书中对Hive性能优化的讲解，它并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了大量具体的优化策略和实践案例，例如如何通过合理的分区和分桶来提升查询效率，如何通过压缩和序列化来减少存储成本，等等。这些内容对于我这样需要在实际项目中应用Hive的人来说，简直是无价之宝。我曾经因为性能问题而头疼不已，但读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一本“武林秘籍”，能够运用各种技巧来驾驭Hive，让它在我的数据处理任务中发挥出最大的潜力。这本书的价值，在于它能够真正地帮助我解决实际问题，提升我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书之后，我立刻被它精炼的文字和严谨的逻辑所折服。这不是一本简单的“百科全书”，而更像是一位经验丰富的大师在循循善诱。书中对于Hive的每一个功能模块，都进行了细致入微的剖析，从最基础的SQL语法，到高级的性能调优技巧，无不涵盖。我最看重的是书中对Hive底层原理的讲解，它并没有回避技术细节，而是深入浅出地解释了Hive是如何将SQL查询转化为MapReduce（或者Spark）作业的，这对于我理解Hive的性能瓶颈以及如何优化查询至关重要。作者在讲解过程中，总是能够预见读者可能会遇到的困惑，并提前给出清晰的解答。这种“先知先觉”式的写作风格，极大地减少了我的学习阻力。我感觉，与其说我是在阅读一本书，不如说我是在与一位资深的Hive工程师进行一对一的交流，他的每一个建议都充满了实践的价值。我尤其喜欢书中关于数据倾斜的章节，那里的讲解非常到位，让我茅塞顿开，解决了困扰我很久的问题。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

正品就是速度有点慢~~~~~~~~~！

评分☆☆☆☆☆

书写的很杂，不是我想要的。。 感觉什么都有，什么写的都不深入。。 可能内容本身就比较深奥。

评分☆☆☆☆☆

正品就是速度有点慢~~~~~~~~~！

评分☆☆☆☆☆

还行，辅助知识，可以成为新技能

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

书很好

评分☆☆☆☆☆

书的质量不错，就是圆通物流不给力，态度也不好

评分☆☆☆☆☆

不错