Hive编程指南 [Programming Hive] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Edward Capriolo，Dean Wampler，Jason Rutherglen 著，曹坤 译

图书标签:

• Hive
• 大数据
• 数据仓库
• Hadoop
• SQL
• 数据分析
• MapReduce
• 数据挖掘
• ETL
• 开源软件

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115333834

版次：1

商品编码：11363739

品牌：异步图书

包装：平装

外文名称：Programming Hive

开本：16开

出版时间：2013-12-01

用纸：胶版纸

页数：318

字数：428000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

Hive图书。
Hive在Hadoop系统中的应用趋势比较可观。

内容简介

　　《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，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。

内页插图

目录

第1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的更多介绍
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 唯一键和标准化
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

第10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

第11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 最终输出结果压缩
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

第12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测试用例
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）

第13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 唯一性
13.13 宏命令

第14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

第15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

第16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

第17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

第18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

第19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和亚马逊网络服务系统（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

精彩书摘

　　第1章 基础知识
　　从早期的互联网主流大爆发开始，主要的搜索引擎公司和电子商务公司就一直在和不断增长的数据进行较量。最近，社交网站也遇到了同样的问题。如今，许多组织已经意识到他们所收集的数据是让他们了解他们的用户，提高业务在市场上的表现以及提高基础架构效率的一个宝贵的资源。
　　Hadoop生态系统就是为处理如此大数据集而产生的一个合乎成本效益的解决方案。Hadoop实现了一个特别的计算模型，也就是MapReduce，其可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到一群家用的或服务器级别的硬件机器上，从而降低成本并提供水平可伸缩性。这个计算模型的下面是一个被称为Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分布式文件系统。这个文件系统是“可插拔的”，而且现在已经出现了几个商用的和开源的替代方案。
　　不过，仍然存在一个挑战，那就是用户如何从一个现有的数据基础架构转移到I~adoop上，而这个基础架构是基于传统关系型数据库和结构化查询语句（SQL）的。对于大量的SQL用户（包括专业数据库设计师和管理员，也包括那些使用SQL从数据仓库中抽取信息的临时用户）来说，这个问题又将如何解决呢？
　　这就是Hive出现的原因。Hive提供了一个被称为Hive查询语言（简称HiveQL或HQL）的SQL方言，来查询存储在Hadoop集群中的数据。
　　SQL知识分布广泛的一个原因是：它是一个可以有效地、合理地且直观地组织和使用数据的模型。即使对于经验丰富的Java开发工程师来说，将这些常见的数据运算对应到底层的MapReduceJavaAPI也是令人畏缩的。Hive可以帮助用户来做这些苦活，这样用户就可以集中精力关注于查询本身了。Hlve可以将大多数的查询转换为
　　MapReduce任务（job），进而在介绍一个令人熟悉的SOL抽象的同时，拓宽Hadoop的可扩展性。如果用户对此存在疑惑，请参考稍后部分的第1．3节“Java和Hive：词频统计算法”中的相关介绍。
　　……

前言/序言

　　本书是一本Hive的编程指南。Hive是Htadoop生态系统中必不可少的一个工具，它提供了一种SQL（结构化查询语言）方言，可以查询存储在Htadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其他和IIadoop集成的文件系统，如MapR—FS、Anlazon的s3和像HBase（Htadoop数据库）和cassandra这样的数据库中的数据。
　　大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的，并使用SQL作为查询语言。Hive降低了将这些应用程序转移到Htadoop系统上的难度。凡是会使用SOL语言的开发人员都可以很轻松地学习并使用Hive。如果没有Hive，那么这些用户就必须学习新的语言和工具，然后才能应用到生产环境中。另外，相比其他工具，Hive更便于开发人员将基于SQL的应用程序转移到｝tadoop中。如果没有Hive，那么开发者将面临一个艰巨的挑战，如何将他们的SOL应用程序移植到Hadoop上。
　　不过，Hive和其他基于SOL的环境还是有一些差异的。如今，可供Hive用户和｝tadoop开发者使用的文档并不多，所以我们决定撰写这本书来填补这个缺口。我们将对Hive进行全面详实的介绍，主要适用于SQL专家，如数据库设计人员和业务分析师。我们也谈到了深入的技术细节，可以帮助Htadoop开发人员对Hive进行调优和定制。

大数据时代的数据处理利器：SQL on Hadoop 的实践之路 在蓬勃发展的大数据时代，传统的关系型数据库在处理TB、PB级别的数据时常常显得力不从心。海量数据的存储、查询和分析成为了企业决策、科学研究以及技术创新的重要瓶颈。为了应对这一挑战，Hadoop生态系统应运而生，为处理分布式大规模数据集提供了强大的基础。而在Hadoop生态系统中，Hive扮演着至关重要的角色，它将熟悉的SQL语法引入了Hadoop，使得熟悉SQL的开发者和分析师能够轻松地在大规模数据集上进行数据仓库构建、ETL（Extract, Transform, Load）以及复杂的数据分析。 本书并非关于Hive的具体操作手册，而是旨在深入探讨“SQL on Hadoop”这一核心概念的演进、原理、设计思想以及它如何赋能大数据分析的广阔图景。我们将从大数据处理的痛点出发，循序渐进地解析Hive是如何诞生并解决这些痛点的。本书不涉及具体的Hive命令、函数调用或表创建的细节，而是将焦点放在其背后的设计哲学和架构演进上，以及它如何与Hadoop生态的其他组件协同工作。 第一部分：大数据处理的挑战与Hadoop的崛起 在深入了解Hive之前，我们必须深刻理解其诞生的土壤——大数据处理面临的挑战。传统的数据仓库解决方案，如集中式的关系型数据库，在应对数据量的爆炸式增长时，面临着以下几方面的困境： 存储瓶颈： 单一服务器的存储能力有限，随着数据量的剧增，横向扩展变得异常困难且成本高昂。 计算瓶颈： 复杂的查询和分析需要强大的计算能力，而单机计算能力终有极限。 成本问题： 高性能硬件和商业数据库许可证的价格令人望而却步，对于许多企业而言是难以承受的负担。 灵活性不足： 结构化数据的处理是强项，但面对非结构化和半结构化数据时，传统数据库的适应性较差。 数据多样性： 数据的来源和格式日益多样化，包括日志文件、社交媒体数据、传感器数据等等，如何统一处理这些数据是一个巨大的难题。 正是为了解决这些挑战，Hadoop项目应运而生。Hadoop以其分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）的能力，为大数据处理提供了一个开源、可扩展且相对低成本的解决方案。HDFS能够将海量数据分散存储在廉价的 commodity 硬件集群中，而MapReduce则提供了一种批处理模型，允许用户编写程序来并行处理存储在HDFS上的数据。 然而，Hadoop的MapReduce编程模型虽然强大，但对于许多传统的IT专业人士来说，学习和掌握Java等编程语言来编写MapReduce作业，进行数据处理，门槛较高，效率也相对低下。这成为了进一步推广Hadoop在大数据分析领域应用的障碍。 第二部分：SQL on Hadoop 的诞生：Hive 的初心与愿景 在Hadoop生态日益壮大的背景下，一个迫切的需求浮现出来：如何让熟悉SQL的开发者和分析师能够更便捷地利用Hadoop处理海量数据？SQL作为一种声明式查询语言，其强大、灵活且易于理解的特性，早已成为数据领域的事实标准。将SQL的能力引入Hadoop，将极大地降低大数据分析的门槛，释放更多人的生产力。 Hive的诞生正是基于这一愿景。它并不是一个独立运行的数据库系统，而是建立在Hadoop之上的一个数据仓库基础设施。Hive的核心思想是将SQL查询转换为Hadoop可执行的作业（主要是MapReduce作业，后来也支持Tez、Spark等）。用户通过编写HiveQL（Hive的SQL方言）来描述数据处理的需求，Hive解析这些查询，并将其翻译成底层计算引擎能够理解和执行的指令。 这一创新带来了几个关键性的优势： 降低技术门槛： 允许熟悉SQL的分析师和开发者直接在大规模数据集上进行数据探索、报表生成和ETL操作，而无需深入学习复杂的分布式编程模型。 提高开发效率： 使用声明式的SQL语句，相较于编写命令式的MapReduce程序，开发效率得到了显著提升。 促进数据共享与协作： SQL的标准化特性使得不同团队和个体之间更容易理解和共享数据分析结果。 支持数据仓库建设： Hive提供了定义Schema、分区、分桶等数据仓库概念的能力，使得在Hadoop上构建大规模数据仓库成为可能。 本书将深入剖析Hive的设计理念，例如其元数据管理、查询解析、优化以及执行等环节。我们将探讨Hive如何抽象化底层HDFS的存储细节，以及如何将SQL的逻辑映射到MapReduce等分布式计算框架的执行流程。 第三部分：Hive 的工作原理与架构演进 理解Hive的工作原理，是掌握“SQL on Hadoop”精髓的关键。本书将详细阐述Hive的内部架构，包括： Hive Metastore： 这是一个至关重要的组件，用于存储Hive表的元数据，如表名、列名、数据类型、存储位置、分区信息等。Hive Metastore使得Hive能够理解数据的结构，并将其与底层存储关联起来。我们将探讨Metastore的不同部署模式（内嵌式、本地模式、远程模式）及其优缺点。 Hive Driver/Compiler/Optimizer/Executor： 这是Hive处理SQL查询的核心流程。 Driver： 负责接收用户的HiveQL查询。 Compiler： 将HiveQL解析成抽象语法树（AST），然后转化为逻辑计划。 Optimizer： 对逻辑计划进行各种优化，例如谓词下推（Predicate Pushdown）、列裁剪（Column Pruning）、 Join Reordering 等，以生成高效的物理计划。 Executor： 根据优化后的物理计划，协调底层计算引擎（如MapReduce、Tez、Spark）执行实际的数据处理作业。 底层计算引擎的集成： Hive并非孤立存在，它需要与底层的计算引擎进行集成。本书将深入探讨Hive如何与MapReduce、Tez、Spark等计算框架协同工作，以及不同计算引擎对Hive性能的影响。我们将分析Hive在不同计算引擎上的查询执行差异，以及如何根据具体场景选择最合适的计算引擎。 除了对核心工作原理的深入解析，本书还将追溯Hive的架构演进。从最初的MapReduce作为主要执行引擎，到后来对Tez、Spark等更现代、更高效的计算框架的支持，Hive一直在不断进步，以适应大数据处理日益增长的性能和灵活性需求。我们将讨论这些演进带来的优势，以及它们如何影响Hive的查询性能和资源利用率。 第四部分：Schema on Read vs. Schema on Write 在传统关系型数据库中，数据在写入时就需要定义好Schema（Schema on Write），这保证了数据的结构化和一致性。而Hadoop生态，特别是Hive，引入了“Schema on Read”的概念。这意味着数据在存储时可以不严格定义Schema，而是在查询时，由Hive根据预先定义的元数据来解释和解析数据。 本书将深入探讨“Schema on Read”的含义、优势与挑战。 优势： 极大地提高了数据摄取的灵活性，允许快速地接入多样化的数据源，而无需提前进行大量的数据清洗和Schema设计。这对于处理半结构化和非结构化数据尤其重要。 挑战： 查询时的Schema解析和数据验证会带来额外的开销，如果Schema定义不当或数据质量不高，可能会导致查询效率低下甚至错误。 我们将讨论如何在Hive中有效地管理“Schema on Read”，例如通过定义合适的数据格式（如ORC、Parquet）、合理的分区和分桶策略，以及如何通过元数据管理来保证数据的一致性和查询的效率。 第五部分：Hive 在大数据生态中的地位与实践 Hive并非孤立的技术，它在大数据生态系统中扮演着承上启下的关键角色。本书将探讨Hive如何与其他大数据组件协同工作，构建完善的数据处理流程。 数据存储： Hive通常与HDFS、Amazon S3、Azure Data Lake Storage等分布式文件系统配合使用，用于存储海量数据。 数据格式： Hive支持多种数据格式，如TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet等。我们将分析不同数据格式的特性、优缺点以及它们如何影响Hive的查询性能。 数据处理与ETL： Hive是构建数据仓库、进行ETL操作的核心工具之一。我们将讨论如何利用Hive完成数据的抽取、转换和加载，以及如何通过SQL进行复杂的数据聚合、关联和分析。 与Spark、Flink等流式处理框架的结合： 随着实时数据处理的需求日益增长，Hive也越来越多地与Spark SQL、Flink SQL等流式处理框架集成，实现了批流统一的解决方案。 数据治理与安全： 在大规模数据环境中，数据治理和安全是不可忽视的方面。本书将简要探讨Hive如何与Apache Ranger、Apache Atlas等工具集成，实现数据的访问控制、权限管理和数据血缘追踪。 结语 总而言之，本书旨在提供一个宏观且深入的视角，帮助读者理解“SQL on Hadoop”的核心价值，以及Hive在这个生态系统中的重要地位。我们关注的是其背后的设计理念、技术原理和应用前景，而非罗列具体的命令和参数。通过本书的学习，您将能够更清晰地认识到Hive如何赋能大数据分析，如何在复杂的海量数据环境中游刃有余地进行数据处理和洞察挖掘，从而真正掌握大数据时代的数据处理利器。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚拿到《Hive编程指南》时，我并没有抱太高的期望，毕竟市面上关于大数据技术的书籍很多，但真正能让人眼前一亮的却不多。然而，这本书却给了我巨大的惊喜。它在内容的深度和广度上都达到了一个非常高的水准。从Hive的基本语法到高级特性，再到与Hadoop生态系统中其他组件的集成，几乎涵盖了Hive学习和应用的所有方面。 最让我称道的是，作者在讲解过程中，始终保持着一种严谨而又不失趣味的风格。他不会回避Hive的一些复杂概念，但会用非常清晰易懂的方式去解释。我特别喜欢书中关于Hive事务和ACID特性的讲解，这部分内容对于需要处理对数据一致性要求较高的业务场景来说，至关重要。作者不仅解释了Hive如何支持事务，还提供了实现ACID特性的具体操作步骤和注意事项，这让我对Hive的数据可靠性有了更深的信心。总而言之，这本书是一次非常愉快的阅读体验，它让我对Hive有了更全面、更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hive编程指南》的讲解风格，用一个词来形容就是“直击要害”。作者似乎非常了解读者在学习Hive时可能会遇到的难点和误区，并在书中巧妙地进行规避。我尤其欣赏的是，它并没有过度依赖枯燥的理论，而是通过大量生动形象的比喻和实例，将抽象的概念具象化。比如，在讲解Hive与Hadoop MapReduce的关系时，作者并没有简单地复述官方文档，而是用了一种“类比”的方式，让我瞬间就理解了Hive是如何抽象化MapReduce的复杂性的。 更让我惊喜的是，书中对Hive的调优部分进行了详尽的阐述。在实际工作中，性能瓶颈往往是阻碍数据处理效率的关键。而这本书提供了多种行之有效的调优策略，从数据存储格式的选择（如ORC、Parquet），到分区和分桶的应用，再到查询计划的优化，作者都给出了非常具体的指导和建议。我尝试了书中提到的一些调优方法，发现查询速度确实得到了显著提升，这让我对Hive的应用效率有了全新的认识。这本书的内容，可以说是大数据实践者案头必备的“秘籍”了。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人眼前一亮！作为一名一直在数据领域摸爬滚打的开发者，我接触过不少关于大数据工具的书籍，但《Hive编程指南》给我的感觉完全不同。它不像很多书那样，上来就堆砌概念，罗列API，而是从一个非常实用的角度切入。我喜欢作者在开篇就花了大量篇幅去讲述Hive产生的背景、它解决了什么痛点，以及它在整个大数据生态系统中的位置。这种宏观的介绍，对于我这种需要将技术应用到实际业务场景中的人来说，非常有帮助。它让我能更清楚地理解为什么需要Hive，以及它能为我的工作带来什么价值。 而且，这本书的逻辑组织也非常清晰。从最基础的Hive安装配置，到数据类型、表的创建和管理，再到最核心的查询语言（HQL）的讲解，循序渐进，几乎没有让我感到困惑的地方。作者对HQL的讲解尤其细致，不仅仅是列出语法，还深入剖析了每条语句背后的执行逻辑，以及如何通过优化查询来提升性能。书中穿插了大量贴近实际的案例，这些案例不仅演示了HQL的强大功能，还教会了我如何根据实际问题来设计和编写高效的Hive查询。我特别喜欢其中关于窗口函数和UDF（用户定义函数）的章节，这部分内容让我看到了Hive处理复杂数据分析的潜力，也为我今后的深入研究提供了方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名数据分析师，我一直希望能够找到一本既能教会我Hive语法，又能指导我如何将其应用于复杂数据分析场景的书。而《Hive编程指南》恰恰满足了我的需求。这本书的独特之处在于，它并没有把重点放在HQL的语法罗列上，而是更侧重于如何利用Hive来解决实际的数据分析问题。 我尤其赞赏书中关于数据探索和特征工程的章节。作者展示了如何使用Hive来对海量数据进行初步的探索性分析，如何提取和构建有效的特征，这些内容对于提升我的数据分析能力非常有帮助。书中的案例也非常贴合实际，例如如何用Hive来分析用户行为数据、销售数据等，这些都能直接应用到我的日常工作中。此外，书中还涉及了一些关于数据可视化和报告的建议，虽然不是Hive的直接功能，但却是在使用Hive进行数据分析时非常重要的补充。这本书让我看到了Hive不仅仅是一个数据查询工具，更是连接原始数据和有价值洞察的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的技术书籍，不仅要讲“是什么”，更要讲“为什么”和“怎么做”。《Hive编程指南》在这方面做得非常出色。作者在介绍Hive的各个功能模块时，总是能从实际应用的出发点去解释其设计理念和工作原理。举个例子，当介绍到Hive的数据仓库概念时，作者并没有停留在字面意义上，而是详细解释了为什么Hive会被设计成一个数据仓库，以及它在数据治理、数据共享等方面的优势。 读这本书的过程，更像是在与一位经验丰富的大数据工程师进行一对一的交流。书中有很多“提示”和“陷阱”的环节，这些都是作者根据自己多年的实践经验总结出来的宝贵财富，能够帮助读者少走弯路。我印象深刻的是关于Hive与Spark SQL的比较章节，作者客观地分析了两者的优缺点，以及在不同场景下应该如何选择，这对于我这种需要跨越不同技术栈的开发者来说，提供了非常有价值的参考。这本书真的不仅仅是一本工具书，更是一本指导我如何更好地利用Hive解决实际问题的“思想启迪者”。

评分☆☆☆☆☆

帮老公买的一堆书，读书使人快乐?

评分☆☆☆☆☆

绝对超值，值得一看的书籍

评分☆☆☆☆☆

数据相关，hive必学。一口气25本书，还是很爽的，重要的是学到东西，豆瓣上评价不错，不说了拿发票去报销了。

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大促买的，正好可以看，不错

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不错，作为初学者，这本书很好的

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买来扩充数据分析知识面的书籍，满意～

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仲未开始睇。去咗先再评价。

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挺好用的，讲的很实际

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不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错