Hive实战
编辑推荐
适读人群 ：本书面向数据科学家以及对大数据技术感兴趣的读者。
面对与日俱增的海量数据，能否从中提取商业价值直接关乎公司的市场竞争力。Hive是大数据生态圈必不可少的数据仓库，它为存储在Hadoop文件系统中的数据提供便捷的类SQL查询、统计和分析，从而为公司进入大数据生态圈并迈向商业智能铺平道路。
本书着眼于Hive在真实环境中的应用，内容囊括Hive的方方面面，是针对大数据分析人员的实践参考指南。
- 理解Hive的架构和数据类型
- 高效执行DML操作
- 查询半结构化数据
- 巧妙提升Hive的性能
- 了解Hive的安全性及发展趋势
内容简介
Hive“出身名门”，是最初由Facebook公司开发的数据仓库工具。它简单且容易上手，是深入学习Hadoop技术的一个很好的切入点。本书由数据库专家和大数据专家共同撰写，具体内容包括：Hive的安装和配置，其核心组件和架构，Hive数据操作语言，如何加载、查询和分析数据，Hive的性能调优以及安全性，等等。本书旨在为读者打牢基础，从而踏上专业的大数据处理之旅。
作者简介
斯科特·肖（Scott Shaw）
Hortonworks公司解决方案工程师，曾为微软公司的商业智能项目担任顾问，拥有近20年的数据管理经验。作为演讲者和培训师，他致力于普及分布式计算、大数据概念、商业智能、Hive和Hadoop。
安德烈亚斯·弗朗索瓦·弗穆尔恩（Andreas Fran?ois Vermeulen）
集数据科学家、数据仓库架构师、博士研究员、企业顾问等角色于一身，曾获“英国数据科学技术先锋”称号，广泛涉足数据工程、商业智能、云架构、深度学习等多个领域。
安库尔·古普塔（Ankur Gupta）
Hortonworks公司解决方案工程师，曾在Oracle公司担任顾问，有多年从事数据架构师和Oracle数据库管理员的经验，著有Oracle GoldenGate 11g Complete Cookbook。
戴维·杰鲁姆加德（David Kjerrumgaard）
Streamlio公司解决方案架构主管，曾是Hortonworks公司的系统架构师和数据流实践主管，拥有Certified Developer for Apache Hadoop认证，精通Hive、Kafka、Spark、Storm等技术。
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