hive数据仓库课后答案

根据引用\[1\]，数据仓库的建立包括三个层次：源数据层、数据仓库层和数据应用层。源数据层负责采集和存储来自不同数据源的数据，数据仓库层通过ETL过程将清洗和转换后的数据装载到数据仓库中，数据应用层则根据业务需求从数据仓库中获取数据进行报表展示、数据分析或数据挖掘等操作。

然而，根据引用\[2\]，Hive并不是一个存储和处理数据的系统，而是一个用户编程接口。它依赖于HDFS存储数据，并使用MapReduce处理数据。Hive提供了类SQL查询语言HiveQL（HQL），用户可以通过编写HQL语句来运行MapReduce任务，以实现对数据的有效、合理和直观的组织和使用。

至于引用\[3\]中的代码示例，它展示了如何在Hive中创建一个UDF（用户自定义函数）来比较两列数值是否相等，并根据比较结果输出相应的结果。这个示例是关于Hive事务的内容。

综上所述，根据不同的引用内容，我们可以了解到数据仓库的建立过程、Hive的功能和使用方式，以及Hive事务的相关内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [hive数据仓库课后答案](https://blog.csdn.net/qq_56694838/article/details/128303973)[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* [【hadoop期末复习】第九章 数据仓库Hive 超详细讲解](https://blog.csdn.net/onion23/article/details/118371622)[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]
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