03.hive窗口分析函数--应用场景--累积报表--用传统方法实现.mp4下载

weixin_39821051 2022-04-29 20:32:41

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03.hive窗口分析函数--应用场景--累积报表--用传统方法实现.mp4

窗⼝函数也称为OLAP函数，OLAP 是OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据进⾏实时分析处理。例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等⽇常性商务⼯作。窗⼝函数就是为了实现OLAP ⽽添加的标准SQL 功能。聚合函数是将多条记录聚合为⼀条；窗⼝函数是每条记录都会执⾏，有⼏条记录执⾏完还是⼏条。窗⼝函数兼具GROUP BY ⼦句的分组功能以及ORDER BY ⼦句的排序功能。但是，PARTITION BY ⼦句并不具备 GROUP BY ⼦句的汇总功能。

Hive 3.1.2 目录Hive 3.1.21、数据仓库概念1.2、传统仓库面临的挑战2、Hive简介2.1、Hive的特点2.2、Hive的优缺点2.3、Hive与Hadoop生态系统中的关系2.4、Hive与传统数据库的对比分析2.5、Hive架构2.5.1. Client5.2.1. Metastore5.2.3. Driver5.2.4. 数据处理2.6、Hive元数据3、Hive的安装3.1、下载上传解压3.2、修改配置文件3.3、配置日志组件3.4、添加驱动包3.5、配置环境变量3.6、拷贝到

Hive 窗口函数不同于我们熟悉的常规函数及聚合函数，它为每行数据进行一次计算，特点是输入多行（一个窗口）、返回一个值。在报表等数据分析场景中，窗口函数真的很强大，灵活运用窗口函数可以解决很多复杂问题，比如去重、排名、同比及环比、连续登录等等。

数据仓库的介绍数据仓库的基本概念数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。数据仓库的主要特征数据仓库是面向主题的（Su...

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