hive数仓的常见分层

Hive数仓的常见分层包括:

1. 原始层: 原始数据的存储层, 通常是不经过处理的数据。

2. 数据清洗层: 对原始数据进行清洗, 去除无用的数据和纠正错误数据。

3. 元数据层: 存储数据的元数据, 如表结构, 数据格式等。

4. 维度层: 存储维度数据, 如时间, 地理位置等。

5. 业务层: 存储与业务相关的数据, 如销售额, 订单数等。

6. 聚合层: 对原始数据进行聚合处理, 如统计平均值, 求和等。

7. 结果层: 存储分析结果, 可以方便业务人员使用。

相关问题

hive数仓数据流程图

抱歉，我无法提供图片或图表。但是，根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容，可以给出一个简要的描述。Hive数仓数据流程图通常包括以下几个步骤：

1. 数据来源：数据可以来自不同的数据源，如HDFS、MySQL、Redis、MongoDB、TiDB等。每个数据源都有一个特定的标识，比如01代表HDFS数据，02代表MySQL数据等。

2. ODS层：原始数据几乎无处理地存放在ODS层，也称为操作数据存储区。ODS层的数据结构与源系统基本保持一致。

3. 数据处理：在ODS层，可以对原始数据进行必要的处理，如数据清洗、转换、合并等。这些处理可以使用Hive等工具进行。

4. 数据仓库：经过处理后的数据被加载到数据仓库中。数据仓库是一个用于存储和管理数据的系统，通常采用分布式存储和处理技术。

5. 数据展示：最后，使用报表展示工具（如FineBI）对数据进行可视化和分析，以便用户能够更好地理解和利用数据。

请注意，这只是一个简要的描述，实际的Hive数仓数据流程图可能会更加复杂和详细。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Hive之数仓的分层及建模理论](https://blog.csdn.net/qq_56870570/article/details/118938411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [1——Hive数仓项目完整流程（在线教育）](https://blog.csdn.net/m0_57588393/article/details/127702966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

hadoop hive数仓实战项目

Hadoop Hive数仓实战项目是基于Hadoop和Hive技术的数据仓库项目。在这个项目中，使用Hadoop集群来存储和处理大规模的数据，并使用Hive作为数据仓库的查询和分析工具。

在项目中，首先需要添加一个hadoop用户组，并创建一个hadoop用户，并设置用户密码。然后，切换到hadoop用户，并启动Hive。通过Hive，可以执行一系列的命令，如展示数据库、退出等操作。

引用中提到，Hive建立在Hadoop之上，具有与Hadoop相同的可扩展性，可以轻松应对大规模的数据处理需求。这意味着Hadoop Hive数仓实战项目可以处理大规模的数据，并能够支持超过1000个节点的Hadoop集群。

另外，引用中提到了一些配置文件的重要性，如hive-site.xml和hive-default.xml，它们可以通过设置-hiveconf参数来进行配置。

综上所述，Hadoop Hive数仓实战项目是一个基于Hadoop和Hive技术的大规模数据仓库项目，可以通过Hive进行数据查询和分析，并具有与Hadoop相同的可扩展性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [大数据开发基础入门与项目实战（三）Hadoop核心及生态圈技术栈之3.数据仓库工具Hive基础](https://blog.csdn.net/CUFEECR/article/details/121189073)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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