“中科普开的HADOOP大数据课程专注于讲解如何利用Hive进行海量数据处理，通过暴风公司数据仓库的案例展示了Hadoop在实际业务中的应用。课程涵盖了数据挖掘、用户细分、推荐系统、广告系统以及数据系统的进化历程。此外，课程还介绍了Hadoop生态系统中的Scribe、Hadoop1.0.3、Hive、Pig、HBase和Mahout等工具。在Hive的使用上，强调了其基于HDFS和MapReduce的架构，提供HQL查询接口，并且讨论了元数据的存储和配置。”
在Hadoop大数据课程中，Hive是一个重要的组件，它是一个基于Hadoop的数据仓库工具，能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，使得非编程人员也能处理大数据。Hive的设计目标是简化对大规模数据集的查询，它允许用户使用类SQL的查询语言（HiveQL）来查询和管理存储在Hadoop文件系统（HDFS）中的数据。
课程中提到，暴风公司的数据仓库每天接收超过1.2TB的日志数据，每天执行3500多个任务，处理的数据量达到10TB以上，这展示了Hadoop和Hive在处理大规模离线数据分析方面的强大能力。同时，课程探讨了数据挖掘和用户精细化分类，这对于推荐系统和广告系统的构建至关重要。通过用户地域、收入、年龄和性别等信息，可以对用户进行精准划分，从而实现个性化推荐和广告投放。
在数据系统的进化过程中，从一代到三代的演进反映了技术的不断进步和需求的复杂化。Hadoop1.0.3作为基础计算框架，为Hive提供了运行环境。Hive则主要负责离线数据分析，大约处理95%的任务，而Pig则用于另一种形式的离线数据分析。HBase则用于部分数据的存储，提供实时查询能力。Mahout是一个机器学习库，用于数据挖掘，例如构建用户行为预测模型。
Hive的安装和配置是课程中的一个重要环节，包括设置HADOOP_HOME和JAVA_HOME环境变量，选择合适的元数据存储（如Derby、MySQL或Oracle），并进行相应的配置。Derby是一个默认的内存数据库，但重启后元数据会丢失，因此在生产环境中通常会选择其他支持JDBC的数据库来持久化元数据。
在数据操作方面，课程讲解了Hive的建表语法，包括创建内部表和外部表，以及如何指定分区字段，这有助于优化数据查询性能。通过分区，可以将大量数据划分为更小、更易管理的部分，提高查询效率。此外，课程可能还会涉及视图、索引、JOIN操作和其他高级查询技术。
这个课程深入浅出地介绍了Hadoop生态中的Hive，不仅教授了理论知识，还结合实际案例展示了大数据处理的实战技能，对于想要进入大数据领域的学习者来说是一份宝贵的资源。
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