中科普开HADOOP大数据：Hive数据仓库与数据系统进化

"本资源主要探讨了数据系统的发展，特别是第二代数据系统，重点介绍了Hive在海量数据处理中的应用，以及它在暴风公司的数据仓库案例中的实践。内容包括Hadoop大数据课程、Hive的数据仓库功能、数据挖掘与用户精细化、推荐系统、广告系统以及Hadoop生态组件的使用。此外，还涵盖了Hive的安装配置和元数据管理。" 在数据系统发展的第二代，大数据处理成为了一个核心议题。Hadoop作为基础计算框架，为海量数据处理提供了可能。Hive作为一个构建在Hadoop的HDFS和MapReduce之上的数据仓库工具，主要处理结构化和部分非结构化的数据，通过HQL（Hive Query Language）进行查询操作，这极大地简化了对大规模数据集的分析工作。 在暴风公司的案例中，其数据仓库每天接收的日志数据超过1.2TB，每天运行3500+的任务，处理的数据吞吐量达到10TB+，实现了离线小时级的数据分析。这展示了Hive在处理大数据时的高效能和高吞吐能力。 Hive的数据仓库功能不仅限于数据存储，还包括数据挖掘和用户精细化。例如，通过用户地域、收入、年龄、性别等信息进行用户分类，可以构建推荐系统，优化广告投放策略。同时，Hive也是暴风Hadoop集群架构的重要组成部分，与Scribe、nginx+php等协同工作，形成一个完整的数据处理生态系统。 在Hadoop 1.0.3的基础上，Hive主要负责离线数据分析，约95%的任务都由Hive完成，而Pig则辅助进行离线数据分析。对于部分数据的存储，HBase被用来支持实时或半实时的数据访问。此外，Mahout则用于机器学习和数据挖掘，提供暴风指数等业务指标。 在系统配置方面，Hive的元数据默认存储在内存数据库Derby中，但为了持久化和高可用性，可以配置为使用MySQL、Oracle等支持JDBC的数据库。安装Hive时，需要设置HADOOP_HOME和JAVA_HOME环境变量，并根据需求调整元数据存储的配置。 这个资源深入浅出地介绍了Hive在大数据处理中的角色，以及如何在实际业务场景中运用Hadoop生态系统，对于理解大数据处理和数据仓库构建具有很高的参考价值。