一个面向大规模数据库的数据挖掘系统下载

weixin_39821228 2019-05-12 04:00:16

一个面向大规模数据库的数据挖掘系统

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本文详细介绍了Hive数据仓库的概念、结构与模型，探讨了Hive的系统架构、工作原理及数据类型。此外，还深入讲解了Hive的安装模式、管理方式、内置数据类型及其在数据库与表操作方面的应用。

本文介绍了四个开源的数据挖掘工具：Weka，一个强大的机器学习软件；JHepWork，专为科学家和工程师设计的数据分析框架；Orange，具有可视化编程前端的数据挖掘和机器学习套装；RapidMiner，用于数据挖掘和分析的试验环境。这些工具提供了数据预处理、分类、聚类、回归等多样功能，并支持与多种开源项目集成。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，支持SQL查询，适用于大规模数据集分析。它依赖HDFS存储数据，通过MapReduce处理数据，提供元数据管理、多种数据类型支持、表操作、分区和分桶等功能。安装Hive涉及下载、配置、启动Metastore和HiveServer2，以及通过CLI、JDBC/ODBC或Beeline交互。Hive支持静态和动态分区、数据分桶，以及多种查询语法，如排序、分组和窗口函数。此外，Hive还允许用户自定义函数（UDF、UDAF、UDTF）以扩展功能。

本文系统梳理计算机三级数据库技术考试核心内容，聚焦SQL Server平台，涵盖数据库设计（ER建模、逻辑/物理设计）、高级SQL查询（TOP、CASE、开窗函数、子查询、UNION/INTERSECT/EXCEPT）、数据库对象管理（索引、分区表、视图、存储过程、触发器、函数）、安全管理（登录、用户、角色、权限）、备份恢复（完整/差异/日志备份、恢复模式）、性能优化（索引策略、查询优化、事务调优）及大规模架构（分布式数据库、并行数据库、数据仓库）等关键技术点。

本文详细介绍了数据仓库的概念、结构，包括数据源、数据存储与管理、OLAP服务器和前端工具。重点讨论了数据仓库的两种常见数据模型——星型模型和雪花模型。此外，文章深入探讨了Facebook开发的大数据处理工具Hive，包括其起源、功能、数据仓库工具的角色、工作原理、数据类型、安装模式以及操作方法。Hive支持SQL查询，简化了大数据分析，特别适合处理和分析存储在Hadoop中的大规模数据。最后，文章提供了Hive的安装步骤和基本操作示例，如创建数据库、表、分区表和桶表等。

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