目录
[1. 数据仓库初识](#1. 数据仓库初识)
[1.1 数据仓库概念](#1.1 数据仓库概念)
[1.2 数据仓库特点](#1.2 数据仓库特点)
[1.3 OLTP、OLAP区别](#1.3 OLTP、OLAP区别)
[1.4 数仓分层架构](#1.4 数仓分层架构)
[2. HIVE初识](#2. HIVE初识)
[2.1 什么是hive？](#2.1 什么是hive？)
[2.2 hive架构](#2.2 hive架构)
[3. HIVE初体验](#3. HIVE初体验)
[3.1 beeline客户端使用](#3.1 beeline客户端使用)
1. 数据仓库初识
1.1 数据仓库概念
数据仓库，Data WareHouse，简称DW。数据仓库是面向分析的集成化数据平台，分析的结果给企业提供决策支持，数据仓库本身不生产数据，其分析的数据来自于企业各种数据源，数据仓库本身也不消费数据，其分析的结果给外部各种数据应用来使用，因此数据仓库不是大型的数据库，只是一个数据分析的平台。
1.2 数据仓库特点
- **面向主题性 :**一个分析的主题可以对应多个数据源，在数仓中开展分析，首先确定分析的主题，然后基于主题寻找、采集跟主题相关的数据。
- 集成性 : 数仓数据来自于各个不同的数据源，当我们确定主题之后 就需要把和主题相关的数据从各个数据源集成过来。因为同一个主题的数据可能来自不同的数据源，它们之间会存在着差异。因此在集成的过程中需要进行ETL。
- 不可更新性 :数据仓库存储了长时间跨度的历史数据，这些数据是不同时间点数据库快照的集合，同时也包含了基于这些快照进行的统计和重组数据。数据仓库中的数据具有非易失性，即数据一旦进入仓库，通常会长期保留，主要用于查询和分析，很少进行修改和删除操作，仅定期进行数据加载和更新。
- 时变性 :数据按时间顺序追加，带有时间属性，可能涉及特定日期、星期、月份等时间粒度。尽管数据仓库中的数据不可修改，但为了反映业务变化和保持分析结果的时效性，需要定期更新数据。因此，数据仓库的建设不仅是一个项目，更是一个持续的过程，需要不断优化和调整以适应决策需求。
1.3 OLTP、OLAP区别
数据库和数据仓库的区别本质的区别就是OLTP（联机事务处理，Online Transaction Processing）和 OLAP（联机分析处理，Online Analytical Processing）的区别
OLTP（联机事务处理）和OLAP（联机分析处理）是两种不同的数据管理系统，各自服务于不同的业务需求。OLTP主要用于处理日常交易，如银行业务或电子商务，强调实时数据处理，确保数据一致性，并处理高并发的交易请求。它通过规范化数据库减少数据冗余，适用于需要快速响应的操作任务。相比之下，OLAP专注于数据分析和决策支持，处理大量历史数据，并优化复杂查询和多维分析。OLAP系统通常使用非规范化或多维数据结构，如数据立方体，以提高查询性能和数据聚合能力。
在应用场景方面，OLTP服务于操作人员，处理如订单处理、账户交易等实时事务，而OLAP则服务于分析师和管理者，提供深入的数据趋势分析，支持战略决策。OLTP注重事务处理速度和并发能力，OLAP则关注查询响应时间和数据分析能力。在企业环境中，OLTP和OLAP通常相辅相成，OLTP负责日常运营，OLAP提供数据分析支持，共同为企业运营和决策提供全面的数据支持。
1.4 数仓分层架构
按照数据流入流出的过程，数据仓库架构可分为三层------源数据(ODS) 、数据仓库(DW) 、数据应用(DA)。
- **ODS：**也叫源数据层、临时存储层，其数据来自于各个不同的数据源，此层数据无任何更改，为后一步的数据处理做准备。
- **DW：**数据仓库层，也称为细节层，DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。企业中根据业务复杂度继续在DW中继续划分子层存储大量的中间结果。其数据来自于ODS经过层层ETL得出。
- **DA：**数据应用层，也可以叫APP层，最终消费DW数据的各种应用。
分层的好处：清晰数据结构、数据血缘追踪、减少重复开发、把复杂问题简单化、屏蔽原始数据的异常。
2. HIVE初识
2.1 什么是hive？
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。本质是将SQL转换为MapReduce程序。主要用来做离线数据分析。
2.2 hive架构
hive组件主要包括：客户端用户接口、Hive Driver驱动程序、metadata、Hadoop。
客户端：就是编写SQL的地方。
Driver：是hive的核心，完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。
metadatas：元数据存储，对于hive来说，元数据指的是表和文件之间的映射关系。通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。客户端连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。
Hadoop：hive要依赖于Hadoop，Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据。
3. HIVE初体验
3.1 beeline客户端使用
beeline客户端首先要访问Hiveserver2服务，再访问metastore服务。
首先在有hive的机器上先启动metastore服务，再启动hiveserver2服务:
jps看一下进程：
使用beeline客户端访问,beeline在:hive/bin里
