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圖書標籤:

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• 編程指南

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 人民郵電

ISBN：9787115333834

商品編碼：1076952601

開本：16

齣版時間：2013-12-01

産品特色

基本信息

• 商品名稱：Hive編程指南
• 作者：(美)卡普廖洛//萬普勒//盧森格林|譯者:曹坤
• 定價：69
• 齣版社：人民郵電
• ISBN號：9787115333834

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2013-12-01
• 印刷時間：2013-12-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：318
• 字數：428韆字

編輯推薦語

要把關係型數據庫應用遷移到Hadoop上，你該何去何從？本書介紹瞭Apache Hive，它是基於Hadoop的數據倉庫架構。通過本書，讀者可以很快學會如何使用Hive的SQL方言——HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件係統上的大型數據集。 卡普廖洛、萬普勒、盧森格林編著的《Hive編程指南》以實際案例為主綫，詳細介紹如何在用戶環境下安裝和配置Hive，並對Hadoop和MapReduce的各項技術進行概要介紹，同時演示Hive在Hadoop生態係統中是如何工作的。在本書中，讀者還可以看到眾多的實際使用場景，包括企業如何使用Hive解決瞭涉及PB級數據的問題。

內容提要

卡普廖洛、萬普勒、盧森格林編著的《Hive編程 指南》是一本ApacheHive的編程指南，旨在介紹如何 使用Hive的SQL方法——HiveQL來匯總、查詢和分析 存儲在Hadoop分布式文件係統上的大數據集閤。
    《Hive編程指南》通過大量的實例，首先介紹如何在 用戶環境下安裝和配置Hive，並對Hadoop和 MapReduce進行詳盡闡述，*終演示Hive如何在 Hadoop生態係統進行工作。
     《Hive編程指南》適閤對大數據感興趣的愛好者 以及正在使用Hadoop係統的數據庫管理員閱讀使用。
    

作者簡介

Edward Capriolo，Media6degrees公司係統管理員，他是Apache軟件基金會成員，還是Hadoop—Hive項目成員。 Dean Wampler，Think Big Analytics公司總顧問，對大數據問題以及Hadoop和機器學習有專門的研究。 Jason Rutherglen，Think Big Analytics公司軟件架構師，對大數據、Hadoop、搜索和安全有專門的研究。

目錄

**章 基礎知識
1.1 Hadoop和MapReduce綜述
1.2 Hadoop生態係統中的Hive
1.2.1 Pig
1.2.2 HBase
1.2.3 Cascading、Crunch及其他
1.3 Java和Hive：詞頻統計算法
1.4 後續事情
第2章 基礎操作
2.1 安裝預先配置好的虛擬機
2.2 安裝詳細步驟
2.2.1 裝Java
2.2.2 安裝Hadoop
2.2.3 本地模式、僞分布式模式和分布式模式
2.2.4 測試Hadoop
2.2.5 安裝Hive
2.3 Hive內部是什麼
2.4 啓動Hive
2.5 配置Hadoop環境
2.5.1 本地模式配置
2.5.2 分布式模式和僞分布式模式配置
2.5.3 使用JDBC連接元數據
2.6 Hive命令
2.7 命令行界麵
2.7.1 CLI 選項
2.7.2 變量和屬性
2.7.3 Hive中“一次使用”命令
2.7.4 從文件中執行Hive查詢
2.7.5 hiverc文件
2.7.6 使用Hive CLI的*多介紹
2.7.7 查看操作命令曆史
2.7.8 執行shell命令
2.7.9 在Hive內使用Hadoop的dfs命令
2.7.10 Hive腳本中如何進行注釋
2.7.11 顯示字段名稱
第3章 數據類型和文件格式
3.1 基本數據類型
3.2 集閤數據類型
3.3 文本文件數據編碼
3.4 讀時模式
第4章 HiveQL：數據定義
4.1 Hive中的數據庫
4.2 修改數據庫
4.3 創建錶
4.3.1 管理錶
4.3.2 外部錶
4.4 分區錶、管理錶
4.4.1 外部分區錶
4.4.2 自定義錶的存儲格式
4.5 刪除錶
4.6 修改錶
4.6.1 錶重命名
4.6.2 增加、修改和刪除錶分區
4.6.3 修改列信息
4.6.4 增加列
4.6.5 刪除或者替換列
4.6.6 修改錶屬性
4.6.7 修改存儲屬性
4.6.8 眾多的修改錶語句
第5章 HiveQL：數據操作
5.1 嚮管理錶中裝載數據
5.2 通過查詢語句嚮錶中插入數據
5.3 單個查詢語句中創建錶並加載數據
5.4 導齣數據
第6章 HiveQL：查詢
6.1 SELECT…FROM語句
6.1.1 使用正則錶達式來指定列
6.1.2 使用列值進行計算
6.1.3 算術運算符
6.1.4 使用函數
6.1.5 LIMIT語句
6.1.6 列彆名
6.1.7 嵌套SELECT語句
6.1.8 CASE…WHEN…THEN 句式
6.1.9 什麼情況下Hive可以避免進行MapReduce
6.2 WHERE語句
6.2.1 謂詞操作符
6.2.2 關於浮點數比較
6.2.3 LIKE和RLIKE
6.3 GROUP BY 語句
6.4 JOIN語句
6.4.1 INNER JOIN
6.4.2 JOIN優化
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 笛卡爾積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 類型轉換
6.9 抽樣查詢
6.9.1 數據塊抽樣
6.9.2 分桶錶的輸入裁剪
6.10 UNION ALL
第7章 HiveQL：視圖
7.1 使用視圖來降低查詢復雜度
7.2 使用視圖來限製基於條件過濾的數據
7.3 動態分區中的視圖和map類型
7.4 視圖零零碎碎相關的事情
第8章 HiveQL：索引
8.1 創建索引
8.2 重建索引
8.3 顯示索引
8.4 刪除索引
8.5 實現一個定製化的索引處理器
第9章 模式設計
9.1 按天劃分的錶
9.2 關於分區
9.3 **鍵和標準化
9.4 同一份數據多種處理
9.5 對於每個錶的分區
9.6 分桶錶數據存儲
9.7 為錶增加列
9.8 使用列存儲錶
9.8.1 重復數據
9.8.2 多列
9.9 （幾乎）總是使用壓縮
**0章 調優
10.1 使用EXPLAIN
10.2 EXPLAIN EXTENDED
10.3 限製調整
10.4 JOIN優化
10.5 本地模式
10.6 並行執行
10.7 嚴格模式
10.8 調整mapper和reducer個數
10.9 JVM重用
10.10 索引
10.11 動態分區調整
10.12 推測執行
10.13 單個MapReduce中多個GROUP BY
10.14 虛擬列
**1章 其他文件格式和壓縮方法
11.1 確定安裝編解碼器
11.2 選擇一種壓縮編/解碼器
11.3 開啓中間壓縮
11.4 *終輸齣結果壓縮
11.5 sequence file存儲格式
11.6 使用壓縮實踐
11.7 存檔分區
11.8 壓縮：包紮
**2章 開發
12.1 修改Log4J屬性
12.2 連接Java調試器到Hive
12.3 從源碼編譯Hive
12.3.1 執行Hive測**例
12.3.2 執行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進行單元測試
12.7 新增的插件開發工具箱（PDK）
**3章 函數
13.1 發現和描述函數
13.2 調用函數
13.3 標準函數
13.4 聚閤函數
13.5 錶生成函數
13.6 一個通過日期計算其星座的UDF
13.7 UDF與GenericUDF
13.8 不變函數
13.9 用戶自定義聚閤函數
13.10 用戶自定義錶生成函數
13.10.1 可以産生多行數據的UDTF
13.10.2 可以産生具有多個字段的單行數據的UDTF
13.10.3 可以模擬復雜數據類型的UDTF
13.11 在 UDF中訪問分布式緩存
13.12 以函數的方式使用注解
13.12.1 定數性（deterministic）標注
13.12.2 狀態性（stateful）標注
13.12.3 **性
13.13 宏命令
**4章 Streaming
14.1 恒等變換
14.2 改變類型
14.3 投影變換
14.4 操作轉換
14.5 使用分布式內存
14.6 由一行産生多行
14.7 使用streaming進行聚閤計算
14.8 CLUSTER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY
14.9 GenericMR Tools for Streaming to Java
14.10 計算cogroup
**5章 自定義Hive文件和記錄格式
15.1 文件和記錄格式
15.2 闡明CREATE TABLE句式
15.3 文件格式
15.3.1 SequenceFile
15.3.2 RCfile
15.3.3 示例自定義輸入格式：DualInputFormat
15.4 記錄格式：SerDe
15.5 CSV和TSV SerDe
15.6 ObjectInspector
15.7 Thing Big Hive Reflection ObjectInspector
15.8 XML UDF
15.9 XPath相關的函數
15.10 JSON SerDe
15.11 Avro Hive SerDe
15.11.1 使用錶屬性信息定義Avro Schema
15.11.2 從指定URL中定義Schema
15.11.3 進化的模式
15.12 二進製輸齣
**6章 Hive的Thrift服務
16.1 啓動Thrift Server
16.2 配置Groovy使用HiveServer
16.3 連接到HiveServer
16.4 獲取集群狀態信息
16.5 結果集模式
16.6 獲取結果
16.7 獲取執行計劃
16.8 元數據存儲方法
16.9 管理HiveServer
16.9.1 生産環境使用HiveServer
16.9.2 清理
16.10 Hive ThriftMetastore
16.10.1 ThriftMetastore 配置
16.10.2 客戶端配置
**7章 存儲處理程序和NoSQL
17.1 Storage Handler Background
17.2 HiveStorageHandler
17.3 HBase
17.4 Cassandra
17.4.1 靜態列映射（Static Column Mapping）
17.4.2 為動態列轉置列映射
17.4.3 Cassandra SerDe Properties
17.5 DynamoDB
**8章 安全
18.1 和Hadoop安全功能相結閤
18.2 使用Hive進行驗證
18.3 Hive中的權限管理
18.3.1 用戶、組和角色
18.3.2 Grant 和 Revoke權限
18.4 分區級彆的權限
18.5 自動授權
**9章 鎖
19.1 Hive結閤Zookeeper支持鎖功能
19.2 顯式鎖和獨占鎖
第20章 Hive和Oozie整閤
20.1 Oozie提供的多種動作（Action）
20.2 一個隻包含兩個查詢過程的工作流示例
20.3 Oozie 網頁控製颱
20.4 工作流中的變量
20.5 獲取輸齣
20.6 獲取輸齣到變量
第21章 Hive和***網絡服務係統（AWS）
21.1 為什麼要彈性MapReduce
21.2 實例
21.3 開始前的注意事項
21.4 管理自有EMR Hive集群
21.5 EMR Hive上的Thrift Server服務
21.6 EMR上的實例組
21.7 配置EMR集群
21.7.1 部署hive-site.xml文件
21.7.2 部署.hiverc腳本
21.7.3 建立一個內存密集型配置
21.8 EMR上的持久層和元數據存儲
21.9 EMR集群上的HDFS和S
21.10 在S3上部署資源、配置和輔助程序腳本
21.11 S3上的日誌
21.12 現買現賣
21.13 安全組
21.14 EMR和EC2以及Apache Hive的比較
21.15 包裝
第22章 HCatalog
22.1 介紹
22.2 MapReduce
22.2.1 讀數據
22.2.2 寫數據
22.3 命令行
22.4 安全模型
22.5 架構
第23章 案例研究
23.1 m6d.com（Media6Degrees）
23.1.1 M 6D的數據科學，使用Hive和R
23.1.2 M6D UDF僞隨機
23.1.3 M6D如何管理多MapReduce集群間的Hive數據訪問
23.2 Outbrain
23.2.1 站內綫上身份識彆
23.2.2 計算復雜度
23.2.3 會話化
23.3 NASA噴氣推進實驗室
23.3.1 區域氣候模型評價係統
23.3.2 我們的經驗：為什麼使用Hive
23.3.3 解決這些問題我們所麵臨的挑戰
23.4 Photobucket
23.4.1 Photobucket 公司的大數據應用情況
23.4.2 Hive所使用的硬件資源信息
23.4.3 Hive提供瞭什麼
23.4.4 Hive支持的用戶有哪些
23.5 SimpleReach
23.6 Experiences and Needs from the Customer Trenches
23.6.1 介紹
23.6.2 Customer Trenches的用例
術語詞匯錶

《數據挖掘的藝術：從概念到實踐的深度探索》 本書是一部旨在為數據科學愛好者、統計學研究者以及任何希望從海量數據中挖掘寶貴洞察的讀者量身打造的深度指南。我們不隻關注工具和技術，更緻力於揭示數據挖掘背後的核心思想、關鍵原則以及其在不同領域的實際應用。本書將帶領您踏上一段係統而詳盡的學習之旅，從理解數據、預處理、建模到結果解讀與部署，每一個環節都力求深入淺齣，兼顧理論深度與實踐可操作性。 第一部分：數據世界的基石——理解與準備 在踏入數據挖掘的廣闊天地之前，建立對數據的深刻理解至關重要。本部分將從最基礎的概念入手，為您構建起堅實的數據認知體係。 第一章：數據的本質與分類 我們將深入探討數據的不同類型，包括結構化數據（如數據庫錶格）、半結構化數據（如JSON、XML）和非結構化數據（如文本、圖像、音頻）。理解這些數據的特性，是選擇閤適分析方法的前提。我們將詳細介紹分類變量（定性數據）和數值變量（定量數據）之間的區彆，以及如何識彆和處理這些變量的度量尺度（如名義、順序、區間、比例）。此外，還會探討數據的粒度、密度以及數據質量的重要性，為後續的數據預處理環節打下基礎。 第二章：數據獲取與收集策略 數據的來源多種多樣，有效的獲取策略是數據挖掘的起點。本章將介紹各種數據收集技術，包括但不限於：通過API接口獲取公共數據集、網絡爬蟲技術（需注意閤規性與倫理）、數據庫查詢、傳感器數據收集以及用戶生成內容的采集。我們將討論不同數據源的優劣勢，以及如何根據研究目的選擇最閤適的數據收集方法。同時，還會強調數據來源的可信度、代錶性以及潛在的偏見問題。 第三章：數據清洗與預處理的藝術 真實世界的數據往往是“髒”的，包含著缺失值、異常值、重復項、不一緻格式等問題。本章是數據挖掘過程中最為關鍵且耗時的一步。我們將係統地介紹各種數據清洗技術，包括： 缺失值處理： 識彆缺失模式，並采用均值/中位數/眾數填充、插值法（綫性、多項式）、模型預測填充等多種策略。 異常值檢測與處理： 使用統計方法（如Z-score、IQR）和可視化工具（如箱綫圖）識彆異常值，並討論如何根據情況選擇刪除、轉換或保留異常值。 數據格式統一與轉換： 處理日期時間格式、文本大小寫、單位統一等問題，以及數值數據的類型轉換。 重復數據檢測與移除： 識彆和刪除完全重復或相似的記錄。 數據集成： 如何將來自不同來源的數據有效地整閤在一起，處理字段匹配、主鍵衝突等問題。 我們將強調在進行數據預處理時，必須保持對原始數據含義的尊重，避免過度處理導緻信息失真。 第四章：特徵工程：為模型注入智慧 特徵是模型學習的“原材料”，高質量的特徵工程能夠顯著提升模型的性能。本章將深入探討特徵工程的方方麵麵： 特徵提取： 從原始數據中生成新的、更有意義的特徵。例如，從文本中提取關鍵詞、詞袋模型、TF-IDF；從圖像中提取邊緣、紋理等。 特徵變換： 對現有特徵進行變換以改善其分布或錶現。包括對數變換、Box-Cox變換、Min-Max標準化、Z-score標準化等。 特徵選擇： 從大量特徵中選擇最相關、最能解釋目標變量的特徵子集，以避免過擬閤、提高模型效率。我們將介紹過濾法（基於統計指標）、包裹法（如遞歸特徵消除）和嵌入法（如Lasso迴歸）等。 特徵創建： 組閤現有特徵創建新的復閤特徵，例如年齡段劃分、交互項等。 本章將通過豐富的案例，展示如何基於領域知識和數據探索來創造有效的特徵。 第二部分：洞察的引擎——核心算法與建模 在完成瞭數據準備之後，我們將進入數據挖掘的核心環節——選擇閤適的算法構建模型，從中提取有價值的洞察。本部分將涵蓋監督學習、無監督學習以及評估模型性能的關鍵技術。 第五章：預測的藝術——監督學習基礎 監督學習是數據挖掘中最常見的任務類型，旨在根據帶有標簽的訓練數據來預測未知數據的標簽。 迴歸分析： 重點介紹綫性迴歸（包括多項式迴歸）和邏輯迴歸（用於分類），探討其原理、假設、模型評估指標（如R-squared, MSE, MAE）。 分類算法： 深入講解K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）的原理及其核函數選擇、決策樹（包括ID3, C4.5, CART）的構建過程，以及樸素貝葉斯分類器的思想。 我們將強調模型的選擇應與問題的類型（迴歸還是分類）以及數據的特性相匹配。 第六章：模式的發現者——無監督學習的探索 無監督學習處理的是沒有標簽的數據，旨在發現數據內在的結構和模式。 聚類分析： 重點介紹K-Means聚類算法的迭代過程、優缺點，以及層次聚類（凝聚型與分裂型）的構建方式。還將探討如何評估聚類結果的質量（如輪廓係數）。 降維技術： 介紹主成分分析（PCA）的數學原理，用於降低數據維度同時保留盡可能多的信息，以及其在數據可視化和特徵提取中的應用。 關聯規則挖掘： 講解Apriori算法，用於發現項集之間的頻繁模式和關聯關係（如購物籃分析），理解支持度、置信度和提升度等度量。 本章將幫助讀者理解如何通過無監督學習來探索數據的潛在結構。 第七章：提升預測精度——集成學習與模型優化 單一模型往往存在局限性，集成學習通過組閤多個模型來提高預測的穩定性和準確性。 Bagging與Random Forest： 介紹Bagging的思想，以及Random Forest如何通過隨機采樣和特徵隨機選擇來構建多棵決策樹並集成，有效降低過擬閤。 Boosting： 深入講解AdaBoost、Gradient Boosting（包括XGBoost, LightGBM）的工作原理，如何迭代地關注錯誤樣本，逐步提升模型性能。 模型選擇與評估： 詳細介紹交叉驗證（K摺交叉驗證）的重要性，以及如何選擇閤適的模型。同時，深入講解瞭分類模型的評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1-score、ROC麯綫、AUC）和迴歸模型的評估指標。 第八章：探索文本的奧秘——自然語言處理入門 文本數據是海量非結構化數據的重要組成部分。本章將介紹文本數據挖掘的基礎。 文本預處理： 分詞、去除停用詞、詞乾提取/詞形還原。 文本錶示： One-hot編碼、詞袋模型、TF-IDF。 文本分類與情感分析： 使用樸素貝葉斯、SVM等模型進行文本分類，以及基於詞典和機器學習的情感分析方法。 主題模型： 簡要介紹LDA（Latent Dirichlet Allocation）等模型，用於發現文本集閤中的隱藏主題。 第三部分：洞察的升華——應用與實踐 數據挖掘的最終目標是將洞察轉化為可操作的知識，並在實際業務中發揮價值。本部分將聚焦於數據挖掘的應用場景、結果的解釋與可視化，以及部署與監控。 第九章：數據可視化：讓數據“說話” 有效的數據可視化是理解數據、傳達洞察的關鍵。本章將介紹： 可視化原則： 如何選擇閤適的圖錶類型（散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、熱力圖、箱綫圖等）來錶達不同的信息。 探索性數據分析（EDA）的可視化： 如何通過可視化手段理解數據分布、識彆關係、檢測異常。 模型結果的可視化： 如決策樹的可視化、ROC麯綫、混淆矩陣。 交互式可視化： 簡要介紹如何利用工具創建交互式圖錶，提升用戶體驗。 第十章：深度洞察的解讀與溝通 模型的結果並非終點，如何準確地解讀模型的輸齣，並將其有效地傳達給非技術人員是至關重要的。本章將探討： 模型性能的解讀： 不僅要看指標，更要理解指標背後的業務含義，例如一個低精確率可能意味著高假陽性。 特徵重要性分析： 如何理解模型認為哪些特徵對預測最重要，從而提供業務洞察。 報告撰寫與演示技巧： 如何清晰、簡潔地呈現數據挖掘的發現，並迴答關鍵業務問題。 模型局限性與偏差的識彆： 坦誠地討論模型的不足之處，以及潛在的數據或算法偏差。 第十一章：數據挖掘的實踐應用領域 本章將通過實際案例，展示數據挖掘在不同領域的強大應用能力： 商業智能與市場營銷： 客戶細分、精準廣告投放、流失預測、交叉銷售。 金融領域： 信用評分、欺詐檢測、風險管理。 醫療健康： 疾病診斷輔助、藥物研發、流行病預測。 電子商務： 商品推薦係統、用戶行為分析。 社交媒體分析： 輿情監控、話題發現、用戶畫像。 通過這些案例，讀者可以更直觀地理解數據挖掘的價值，並激發自身解決實際問題的靈感。 第十二章：邁嚮高級主題與未來展望 本章將簡要介紹一些更高級的數據挖掘主題，為讀者提供進一步學習的方嚮： 深度學習入門： 神經網絡的基本概念，及其在圖像、文本領域的應用。 時序數據分析： 趨勢分析、季節性分解、ARIMA模型。 圖數據挖掘： 社交網絡分析、知識圖譜。 可解釋AI（XAI）： 如何理解復雜模型的決策過程。 數據挖掘的倫理與隱私問題： 強調數據安全、隱私保護以及算法公平性。 最後，我們將對數據挖掘的未來發展趨勢進行展望，鼓勵讀者持續學習，緊跟技術前沿。 本書以嚴謹的邏輯結構、豐富的理論講解、詳實的案例分析，力求成為您在數據挖掘旅程中不可或缺的伴侶。通過係統學習本書內容，您將能夠自信地駕馭數據，發現隱藏的規律，並最終將這些洞察轉化為有價值的商業決策與科學發現。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引人瞭，深邃的藍色搭配著簡潔卻有力的銀色字體，給人一種沉穩、專業的感覺，仿佛它本身就蘊含著知識的寶藏。在拿到這本書的那一刻，我就被它散發齣的質感所吸引。翻開扉頁，清晰的排版和適中的字號讓閱讀變得輕鬆愉快，沒有那些花哨的裝飾，一切都聚焦於內容的呈現。我尤其喜歡書中對每一個知識點的講解方式，總是循序漸進，從最基礎的概念入手，然後逐步深入到更復雜的主題。這種結構安排非常適閤我這樣初學者，能夠讓我建立起紮實的理解基礎，而不至於在茫茫的知識海洋中迷失方嚮。而且，書中穿插的那些案例和示例，更是將抽象的概念變得具體可感，讓我能夠清晰地看到Hive在實際應用中的威力。我一直對大數據處理充滿好奇，而這本書似乎就是為我量身打造的。我迫不及待地想深入其中，去探索Hive的奧秘，瞭解它如何能夠高效地處理海量數據，為我的學習和工作帶來新的可能性。我確信，這本書將是我通往大數據世界的絕佳起點。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來對數據分析和數據倉庫技術都有著濃厚的興趣，而Hive作為Hadoop生態係統中至關重要的組成部分，自然是我學習的重點。這本書的質量，可以說遠遠超齣瞭我的預期。從宏觀的架構設計，到微觀的SQL函數應用，它幾乎涵蓋瞭Hive開發和管理的方方麵麵。讓我印象深刻的是，書中對Hive性能優化的講解，它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭大量具體的優化策略和實踐案例，例如如何通過閤理的分區和分桶來提升查詢效率，如何通過壓縮和序列化來減少存儲成本，等等。這些內容對於我這樣需要在實際項目中應用Hive的人來說，簡直是無價之寶。我曾經因為性能問題而頭疼不已，但讀完這本書，我感覺自己仿佛擁有瞭一本“武林秘籍”，能夠運用各種技巧來駕馭Hive，讓它在我的數據處理任務中發揮齣最大的潛力。這本書的價值，在於它能夠真正地幫助我解決實際問題，提升我的工作效率。

評分☆☆☆☆☆

毫不誇張地說，這本書為我打開瞭一個全新的視角。在閱讀之前，我總覺得Hive僅僅是一個將SQL“翻譯”成MapReduce的工具，但這本書讓我看到瞭Hive更深層次的價值和可能性。它不僅詳細闡述瞭Hive的語法和功能，更重要的是，它引導我去思考如何更有效地利用Hive來解決復雜的業務問題。書中對Hive與其他Hadoop組件（如HDFS, MapReduce, Spark等）的結閤運用，進行瞭深入的探討，讓我能夠更全麵地理解Hive在整個大數據生態係統中的地位和作用。我特彆喜歡書中關於UDF（用戶自定義函數）開發的章節，它不僅介紹瞭如何編寫UDF，還提供瞭許多實用的UDF示例，這讓我看到瞭Hive在處理特定業務邏輯方麵的強大擴展能力。總而言之，這本書不僅僅是關於Hive的“是什麼”，更是關於Hive的“怎麼做”以及“為什麼這麼做”。它讓我從一個被動的學習者，轉變為一個主動的思考者，去探索Hive更廣闊的應用前景。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書之後，我立刻被它精煉的文字和嚴謹的邏輯所摺服。這不是一本簡單的“百科全書”，而更像是一位經驗豐富的大師在循循善誘。書中對於Hive的每一個功能模塊，都進行瞭細緻入微的剖析，從最基礎的SQL語法，到高級的性能調優技巧，無不涵蓋。我最看重的是書中對Hive底層原理的講解，它並沒有迴避技術細節，而是深入淺齣地解釋瞭Hive是如何將SQL查詢轉化為MapReduce（或者Spark）作業的，這對於我理解Hive的性能瓶頸以及如何優化查詢至關重要。作者在講解過程中，總是能夠預見讀者可能會遇到的睏惑，並提前給齣清晰的解答。這種“先知先覺”式的寫作風格，極大地減少瞭我的學習阻力。我感覺，與其說我是在閱讀一本書，不如說我是在與一位資深的Hive工程師進行一對一的交流，他的每一個建議都充滿瞭實踐的價值。我尤其喜歡書中關於數據傾斜的章節，那裏的講解非常到位，讓我茅塞頓開，解決瞭睏擾我很久的問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是我近期學習生涯中的一道曙光。在接觸Hive之前，我一直覺得大數據處理是一件遙不可及的事情，充滿瞭復雜的算法和晦澀的代碼。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。它用一種非常親切、易懂的語言，將Hive的核心概念娓娓道來。我特彆欣賞作者在解釋一些復雜邏輯時，所使用的比喻和類比，它們總是那麼貼切，能夠瞬間點亮我腦海中的盲點。舉個例子，關於Hive的數據模型，作者通過一個圖書館的類比，讓我一下子就理解瞭錶、分區、桶等概念之間的關係，而不再是枯燥的理論陳述。更讓我驚喜的是，書中並沒有止步於理論，而是提供瞭大量實用的代碼片段和操作指南。這些內容不僅僅是簡單的命令堆砌，而是充滿瞭作者的實踐經驗和智慧，指導我如何一步一步地去構建、查詢和優化Hive數據倉庫。我曾經在實際操作中遇到的一些棘手問題，在這本書中似乎都找到瞭解決的答案。它讓我感受到，學習Hive並非是枯燥的，而是一個充滿探索和發現的有趣過程。

評分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

一直在深入

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不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

挺好的？。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

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書不錯正在看，實用性很強

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書很好

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正版不賴

評分☆☆☆☆☆

不錯的，好評！