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| 編輯推薦： |
《深入理解Hive:从基础到高阶:视频教学版》将带领读者深入探索如何将ChatGPT和Hive两大强大工具进行整合，揭示它们在数据分析领域的创新应用。书中详细探讨了ChatGPT在大数据领域的应用，并深入介绍了它与Hive的深度整合，解释了ChatGPT的自然语言处理能力如何加速Hive中的数据挖掘过程，使数据分析更为便捷、高效。通过学习本书，读者将掌握ChatGPT和Hive的基本原理和优势，学习如何进行智能整合，了解ChatGPT在Hive数据分析中的实际运用场景，提升数据探索和分析的效率和精度。
这本书将为数据分析师、工程师以及对数据探索和处理感兴趣的读者提供一种全新的思路和方法，帮助他们更好地利用ChatGPT和Hive，开拓数据分析的新境界。
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| 內容簡介： |
《深入理解Hive:从基础到高阶:视频教学版》采用“理论 实战”的形式编写，通过大量的实例，结合作者多年一线开发实战经验，全面地介绍Hive的使用方法。《深入理解Hive:从基础到高阶:视频教学版》的撰写秉承方便学习、易于理解、便于查询的理念。无论是刚入门的初学者想系统地学习Hive的基础知识，还是拥有多年开发经验的开发者想学习Hive，都能通过《深入理解Hive:从基础到高阶:视频教学版》迅速掌握Hive的各种基础语法和实战技巧。《深入理解Hive:从基础到高阶:视频教学版》作者曾经与极客学院合作，拥有丰富的教学视频制作经验，为读者精心录制了详细的教学视频。此外，《深入理解Hive:从基础到高阶:视频教学版》还免费提供所有案例的源码，为读者的学习和工作提供更多的便利。
《深入理解Hive:从基础到高阶:视频教学版》分为12章，分别介绍Hive学习平台的搭建、Hive数据治理、Hive数据分析与应用等内容。在最后一章对Hive进行了拓展，深入探讨AI大模型在数据分析领域的应用，并介绍其与Hive的深度整合，解释如何利用AI大模型来加速Hive中的数据挖掘过程，使数据分析更为便捷、高效。同时，《深入理解Hive:从基础到高阶:视频教学版》提供了多个实际案例和示例，用于展示AI大模型在Hive数据分析中的实际运用场景。
《深入理解Hive:从基础到高阶:视频教学版》结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，特别适合初学者自学和进阶读者查询及参考。另外，《深入理解Hive:从基础到高阶:视频教学版》也适合社会培训机构作为培训教材使用，还适合大中专院校相关专业的师生作为教学参考书。
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| 關於作者： |
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邓杰，计算机科学与技术专业本科毕业，曾在平安科技任职，目前在Vivo移动互联网工作，负责大数据和ChatGPT方向的开发工作。他在数据仓库（Hive）、Hadoop、Spark、Flink、Kafka等大数据生态组件方面有深入的研究。作为ChatGPT大模型技术的实践者和研究者，他在全网上撰写了多篇高质量的ChatGPT和Hive数据仓库相关技术文章，并出版了《Kafka并不难学》（电子工业出版社，2018年11月出版）和《Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战（视频教学版）》（机械工业出版社，2018年6月）两本书。
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| 目錄：
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第1篇 准 备
第1章 大数据时代的查询引擎 2
1.1 大数据初探 2
1.1.1 数据处理的引擎 2
1.1.2 计算框架的数据处理机制 3
1.2 大数据处理的引擎之选 7
1.2.1 大数据时代的利器 7
1.2.2 揭秘Hadoop的核心要素 8
1.3 数据仓库Hive的重要性 9
1.3.1 Hive与MapReduce 10
1.3.2 解读Hive的不足 10
1.4 快速解锁Hive核心 11
1.4.1 数据仓库 11
1.4.2 数据单元 12
1.5 Hive的设计理念 14
1.5.1 设计初衷 14
1.5.2 解读Hive的特性 14
1.5.3 使用场景 15
1.6 本章小结 16
第2章 快速搭建Hive学习环境 17
2.1 基础环境安装与配置的完整步骤 17
2.1.1 基础软件下载 17
2.1.2 实例：Linux操作系统的安装与配置 18
2.1.3 实例：SSH的安装与配置 20
2.1.4 实例：Java运行环境的安装与配置 21
2.1.5 实例：安装与配置ZooKeeper 23
2.1.6 实例：Hadoop的安装与配置 27
2.2 安装Hive 41
2.2.1 实例：单机模式部署 41
2.2.2 实例：分布式模式部署 44
2.3 Hive在线编辑器安装指南 50
2.3.1 实例：在Linux系统环境编译Hue源代码并获得安装包 50
2.3.2 实例：安装Hue安装包 51
2.4 学习Hive的建议 54
2.4.1 看透本书理论，模仿实战例子 54
2.4.2 利用编程工具自主学习 54
2.4.3 建立高阶的逻辑思维模式 55
2.4.4 控制代码版本，降低犯错的代价 56
2.4.5 获取最新、最全的学习资料 57
2.4.6 学会自己发现和解决问题 57
2.4.7 善于提问，成功一半 58
2.4.8 积累总结，举一反三 59
2.5 本章小结 60
2.6 习题 60
第2篇 入 门
第3章 实操理解Hive的数据类型和存储方式 62
3.1 掌握Hive的基本数据类型 62
3.1.1 字段类型 62
3.1.2 实例：快速构建包含常用类型的表 64
3.1.3 实例：NULL值的处理和使用 68
3.1.4 允许隐式转换 70
3.2 Hive文件格式应用实践 70
3.2.1 TextFile 70
3.2.2 SequenceFile 72
3.2.3 RCFile 73
3.2.4 AvroFile 74
3.2.5 ORCFile 77
3.2.6 Parquet 79
3.2.7 选择不同的文件类型 82
3.3 存储方式应用实践 82
3.3.1 数据压缩存储 83
3.3.2 实例：压缩数据大小和原始数据大小对比 85
3.4 本章小结 89
3.5 习题 89
第4章 Hive数据管理与查询技巧 90
4.1 了解Hive命令 90
4.1.1 Hive命令列表 90
4.1.2 Hive命令分类 91
4.2 选择不同的客户端执行Hive命令 95
4.2.1 实例：使用Hive CLI客户端执行Hive命令 95
4.2.2 实例：使用Beeline客户端执行Hive命令 96
4.2.3 实例：使用Hue客户端执行Hive命令 100
4.3 使用Hive的变量 102
4.3.1 Hive变量 102
4.3.2 实例：使用Hive CLI客户端设置系统环境变量 103
4.3.3 实例：使用Hive CLI客户端设置属性变量 103
4.3.4 实例：使用Hive CLI客户端设置自定义变量 103
4.3.5 实例：使用Hive CLI客户端设置Java属性变量 104
4.4 实例：使用Hive的拓展工具——HCatalog 104
4.5 本章小结 106
4.6 习题 106
第5章 智能数据治理 107
5.1 Hive的数据库特性 107
5.1.1 Hive数据库 107
5.1.2 如何管理Hive数据库 109
5.2 认识表类型 111
5.2.1 内部表 111
5.2.2 外部表 112
5.2.3 临时表 113
5.3 管理表 114
5.3.1 实例：创建表 114
5.3.2 实例：修改表 119
5.3.3 实例：删除表 122
5.4 管理表分区 126
5.4.1 实例：新增表分区 127
5.4.2 实例：重命名表分区 128
5.4.3 实例：交换表分区 128
5.4.4 实例：删除表分区 130
5.5 导入与导出表数据 130
5.5.1 实例：将业务数据导入Hive表 130
5.5.2 实例：从Hive表中导出业务数据 136
5.6 本章小结 140
5.7 习题 140
第6章 智能数据库查询 141
6.1 使用SELECT语句 141
6.1.1 实例：分组详解 141
6.1.2 实例：排序详解 145
6.1.3 实例：JOIN查询详解 153
6.1.4 实例：UNION查询详解 165
6.2 使用用户自定义函数 168
6.2.1 了解用户自定义函数 168
6.2.2 开发用户自定义函数功能 171
6.3 使用窗口函数与分析函数来查询数据 178
6.3.1 了解窗口函数和分析函数 178
6.3.2 实例：窗口函数和分析函数详解 179
6.4 本章小结 185
6.5 习题 185
第7章 数据智能应用：以视图简化查询流程 186
7.1 什么是视图 186
7.2 管理视图 187
7.2.1 创建视图 187
7.2.2 修改视图 191
7.2.3 删除视图 192
7.3 物化视图 193
7.3.1 非视图非表 193
7.3.2 创建物化视图 194
7.3.3 物化视图的生命周期 198
7.4 本章小结 200
7.5 习题 200
第3篇 进 阶
第8章 使用Hive RPC服务 202
8.1 RPC的重要性 202
8.1.1 什么是RPC 202
8.1.2 了解RPC的用途 203
8.2 HiveServer2和MetaStore 205
8.2.1 HiveServer2的架构 205
8.2.2 MetaStore元存储管理 206
8.3 HiveServer2和MetaStore的关系及区别 207
8.3.1 使用不同模式下的MetaStore 208
8.3.2 使用HiveServer2服务 210
8.4 维护Hive集群服务 212
8.4.1 实例：编写自动化脚本让服务维护变得简单 212
8.4.2 实例：编写监控脚本让服务状态变得透明 215
8.5 HiveServer2服务应用实战 216
8.5.1 嵌入式模式访问 216
8.5.2 远程模式访问 218
8.6 本章小结 223
8.7 习题 223
第9章 引入安全机制保证Hive数据安全 224
9.1 数据安全的重要性 224
9.1.1 数据安全 224
9.1.2 数据安全的三大原则 225
9.1.3 大数据的安全性 226
9.2 Hive中的权限认证 226
9.2.1 授权与回收权限 226
9.2.2 传统模式授权 227
9.2.3 基于文件存储的授权 231
9.2.4 基于SQL标准的授权 233
9.3 使用Apache Ranger管理Hive权限 236
9.3.1 大数据安全组件方案对比 236
9.3.2 什么是Apache Ranger 239
9.3.3 Apache Ranger的安装与部署 240
9.3.4 使用Apache Ranger对HDFS授权 245
9.3.5 使用Apache Ranger对Hive库表授权 248
9.4 本章小结 252
9.5 习题 252
第10章 数据提取与多维呈现：深度解析Hive编程 253
10.1 使用编程语言操作Hive 253
10.2 Java操作Hive实践 254
10.2.1 环境准备 261
10.2.2 实例：实现简易天气分析系统 261
10.3 Python操作Hive实践 274
10.3.1 选择Python操作Hive SQL 274
10.3.2 使用JayDeBeApi实现Python访问Hive 275
10.4 数据洞察与分析 278
10.4.1 数据洞察的价值 278
10.4.2 数据洞察的方法论 279
10.4.3 数据洞察可视化实践 279
10.5 本章小结 283
10.6 习题 283
第4篇 项目实战
第11章 基于Hive的高效推荐系统实践 286
11.1 什么是推荐系统 286
11.1.1 推荐系统的发展历程 286
11.1.2 推荐系统解决的核心问题 287
11.1.3 推荐系统的应用领域 287
11.2 数据仓库驱动的推荐系统设计 288
11.2.1 推荐系统类型详解 288
11.2.2 建立推荐系统的核心步骤 293
11.2.3 设计一个简易的推荐系统架构 294
11.2.4 构建推荐系统模型 297
11.3 代码如何实现推荐效果 306
11.3.1 构建数据仓库 306
11.3.2 数据清洗 311
11.3.3 协同过滤算法实现 314
11.4 本章小结 329
11.5 习题 330
第12章 基于AI的Hive大数据分析实践 331
12.1 融合ChatGPT与Hive的数据智能探索 331
12.1.1 开启数据智能新纪元：ChatGPT简介 331
12.1.2 ChatGPT在Hive数据分析中的角色 336
12.2 构建智能化的Hive数据处理引擎 337
12.2.1 ChatGPT与Hive的集成实现 337
12.2.2 智能引擎应用案例分析 338
12.3 ChatGPT的自然语言处理与Hive数据分析与挖掘 341
12.3.1 聚变智慧：ChatGPT与Hive技术的革新整合 341
12.3.2 自然语言处理在Hive数据分析中的应用 343
12.4 ChatGPT与Hive数据分析未来展望 347
12.4.1 ChatGPT技术发展前景 347
12.4.2 未来Hive数据分析中的ChatGPT潜在应用 348
12.5 本章小结 350
12.6 习题 350
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| 內容試閱：
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在当今数据驱动的时代，大数据分析以及人工智能（AI）技术的蓬勃发展为企业和研究者带来了前所未有的机遇与挑战。Apache Hive作为大数据生态系统中的关键组成部分，为数据分析提供了强大的工具和基础。同时，AI大模型则代表了自然语言处理领域的最新发展，提供了卓越的文本生成和理解能力。将Hive的大数据处理能力与AI的智能交互技术相结合，能够为企业和研究机构带来前所未有的数据分析和信息处理的方法。
现今，企业和研究机构对于数据的采集、存储和分析的需求日益增长。Hive作为大数据处理的核心工具，为处理海量数据提供了一种高效、可扩展的解决方案。同时，AI作为一种强大的自然语言处理工具，为人们提供了与计算机进行自然语言交流的机会。将这两者结合起来，将为用户提供更深层次的数据洞察和更加智能的信息交互。
本书旨在帮助读者探索如何通过Hive进行大数据分析，以及如何结合AI的智能能力。通过实战案例和技术指导，让读者深入理解数据处理与智能交互技术的融合，为其业务和研究提供更深层次的解决方案。
本书特色
1. 专业的教学视频
为了帮助读者更好地学习本书，作者为实战内容录制了教学视频。借助这些视频，读者可以更轻松地学习。
作者曾接受过极客学院的专业视频制作指导，并在极客学院制作了多期的大数据专题视频，受到众多开发者的青睐及好评。希望读者能够通过这些视频轻松地学习Hive和AI大模型。
2. 来自一线的开发经验及实战例子
本书的大多数代码及例子来源于作者多年的教学、技术分享会等实践活动，它们受到众多开发者的一致好评。同时，作者本人也是一名技术博主，在博客园编写了大量高质量与Hive和AI大模型技术相关的文章，以帮助网上的读者理解前沿技术。
3. 浅显易懂的语言、触类旁通的对比、循序渐进的知识体系
本书在文字及目录编排上尽量做到通俗易懂。在讲解一些常见的知识点时，会将Hive命令与SQL命令做对比，这样掌握SQL命令的开发者能够迅速掌握Hive的操作命令。无论是初学者，还是富有经验的程序员，都能快速通过本书学习Hive的精华。
4. 内容全面，与时俱进
紧跟AI大模型时代的步伐，本书的内容结合作者的真实项目经验，旨在帮助读者掌握AI与Hive整合的技巧，使读者可以在大数据领域保持竞争优势。
配套资源下载
本书配套示例源代码、PPT课件，请读者用自己的微信扫描下方的二维码下载。本书配套教学视频可扫描正文中的二维码观看。如果学习过程中发现问题或有疑问，可发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“深入理解Hive：从基础到高阶”。
源代码 PPT
本书读者对象
?Hive初学者。
?编程初学者。
?后端程序初学者。
?前端转后端的开发人员。
?熟悉Linux、Java以及想了解和学习Hive的编程爱好者。
?想用Hive与AI大模型实现数据分析和挖掘的工程师。
?大中专院校相关专业的学生。
鸣 谢
感谢我的家人对我生活的细心照顾与琐事上的宽容，感谢我的父母，感谢他们的养育之恩。
另外，在本书编写期间，编辑老师耐心地讲解，一丝不苟、细致入微地审核和校对也让本书的条理更为清晰，语言更加通俗易懂。在此表示深深的感谢。
虽然我们对书中所述内容都尽量核实，并多次进行文字校对，但因时间所限，加之水平所限，书中疏漏之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
编 者
2024年4月
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