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⑴ 大数据入门书籍有哪些

随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，参看一些好书，对行进数据分析会更有帮助!今天就给大家带来了数据分析入门经典书籍推荐，希望对各位小伙伴有所帮助。

1.《谁说菜鸟不会数据分析》

不只阐明晰一些常见的剖析技巧，并趁便 Excel 的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位，轻松把握数据分析的技拍晌术，也对职场了解有必定的帮助。

2.《浅显易懂数据分析》

数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根底进程，试验办法，最优化办法/假定查验法袭弊锋/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。

3.《Excel图表之道》

奉告读者怎样规划和制作抵达杂志级质量的、专业有用的商务图表，作者比照方《商业周刊》、《经济学人》等全球顶尖商业杂志上的精彩图表事例进行剖析，给出其依据Excel的完毕办法，包括数据地图、动态图表、仪表板等许多高档图卜基表技巧。

4.《Excel这么用就对了》

所触及的具体内容包括排序、挑选、函数公式、数据透视表、图表、宏与VBA

等功用运用，并结合许多的企业运用实例，以图文并茂的办法将处理思路和操作进程逐一呈现。

作为数据分析师，如果仅仅安于现状，不注重自我行进，那么，不久的将来，你很或许成为公司的“人肉”取数机，影响往后的工作生计。

5.《大数据分析：点“数”成金》

该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。

6.《大数据时代 》

《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

⑵ 有什么比较好的大数据入门的书推荐

1. 《大数据分析：点“数”成金》
你现在正坐在一座金矿上，这些金子或被埋于备份，或正藏在你眼前的数据集里，他们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制定更直观决策的秘诀所在，足以使你的企业更上一层楼。你将明白如何利用、分析和驾驭数据来获得丰厚回报。作者Frank Ohlhorst厚积数十年的技术经验写了此书。该书介绍了如何将大数据应用于各行各业，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及提取价值的方法。这些更有意思也是更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。
2.《大数据时代》
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托被誉为”大数据商业应用第一人”，拥有再哈佛大学、牛津大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。该书主要讲了大数据时代的变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据为人类的生活创造了前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。
3.《云端时代杀手级应用：大数据分析》
《云端时代杀手级应用：大数据分析》分析了什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻三个部分。第一个部分介绍大数据分析的概念，以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析？与个人与企业有什么关系？将对全球产业造成什么样的冲击？第二部分完整介绍了大数据在各产业的应用实况，为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例，涵盖了零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐等各个行业，充分展示了大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需要的技术及未来的发展趋势，为读者提供了应用与研究的方向。
4.《大数据》
本书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例奥巴马建设”前所未有的开放政府“的雄心、公开财务透明的曲折。《数据质量法》背后隐情，全国医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结以及云计算、Facebook和推特等社交媒体等等，为您一一讲解数据创新给社会带来的种种变革和挑战。
5.《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》。
该书主要讲的是海量数集数据挖掘常用的算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前WEB端应用的许多重要话题等。

⑶ 如何使用Hive集成Solr

所谓的集成，其实就是重写hadoop的MR编程接口的一些组件而已。我们都知道MR的编程接口非常灵活，而且高度抽象，MR不仅仅可以从HDFS上加载 数据源，也可以从任何非HDFS的系亮答银统中加载数据，当然前提是我们需要自定义：
InputFormat
OutputFormat
RecordReader
RecordWriter
InputSplit
组件，虽然稍微麻烦了点，但从任何地方加载数据这件事确实可以做到，包括mysql，sqlserver，oracle，mongodb， solr，es，redis等等。

上面说的是定制Hadoop的MR编程接口，在Hive里面除举中了上面的一些敬宴组件外，还需要额外定义SerDe组件和组装StorageHandler，在hive里面 SerDe指的是 Serializer and Deserializer，也就是我们所说的序列化和反序列化，hive需要使用serde和fileinput来读写hive 表里面的一行行数据。
读的流程：
HDFS files / every source -> InputFileFormat --> --> Deserializer --> Row object
写的流程：
Row object --> Serializer --> --> OutputFileFormat --> HDFS files / every source

⑷ Pig和Hive有什么不同

Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任谈弊务。Pig可加载数含物族蚂颂据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义。

Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS，并允许使用类似于SQL语法进行数据查询。

⑸ 推荐几本学习大数据和人工智能的书籍，网站吧，谢谢大牛

大数据是吵清人工智能的分支。如果你想总览一下，先看人工智能，宏观了解下比较好。核乎罗素的人工智改碰悉能可以看看，这是大学教材。haiyinwangyuquan,这个公共号关注下，点击右下角王煜全-思维导图，里面有人工智能行业全视野，可以看看。

⑹ 程序中的Hive具体是干什么用的呢

Hive是基于Hadoop平台的数仓工具，具有海量数据存储、水平可扩展、离线批量处理的优点，解决了传统关系型数仓不能支持海量数据存储、水平可扩展性差等问题，但是由于Hive数据存储和数据处理是依赖于HDFS和MapRece，因此在Hive进行数据离线批量处理时，需将查询语言先转换成MR任务，由MR批量处理返回结果，所以Hive没法满足数据实时查询分析的需求。
Hive是由FaceBook研发并开源，当时FaceBook使用Oracle作为数仓，由于数据量越来越大，Oracle数仓性能越来越差，没法实现海量数据的离线批量分析，因此基于Hadoop研发Hive，并开源给Apacha。
由于Hive不能实现数据实时查询交互，Hbase可提供实时在线查询能力，因此Hive和Hbase形成了良性互补。Hbase因为其海量数据存储、水平扩展、批量数据处理等优点，也得到了广泛应用。
Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。
从架构图当中，可看出Hive并没有完成数据的存储和处理，它是由HDFS完成数据存储，MR完成数据处理，其只是提供了用户查询语言的能力。Hive支持类sql语言，这种SQL称为Hivesql。用户可用Hivesql语言查询，其驱动可将Hivesql语言转换成MR任务，完成数据处理。
【Hive的访问接口】
CLI：是hive提供的命令行工具
HWI：是Hive的web访问接口
JDBC/ODBC：是两种的标准的应用程序编程访问接口
Thrift Server：提供异构语言，进行远程RPC调用Hive的能力。
因此Hiv具备丰富的访问接口能力，几乎能满足各种开发应用场景需求。
【Driver】
是HIVE比较核心的驱动模块，包含编译器、优化器、执行器，职责为把用户输入的Hivesql转换成MR数据处理任务
【Metastore】
是HIVE的元数据存储模块，数据的访问和查找，必须要先访问元数据。Hive中的元数据一般使用单独的关系型数据库存储，常用的是Mysql，为了确保高可用，Mysql元数据库还需主备部署。
架构图上面Karmasphere、Hue、Qubole也是访问HIVE的工具，其中Qubole可远程访问HIVE，相当于HIVE作为一种公有云服务，用户可通过互联网访问Hive服务。
Hive在使用过程中出现了一些不稳定问题，由此发展出了Hive HA机制，

⑺ 怎么在Eclipse下安装Hive图形开发插件

在Eclipse下安装Hive图形开发插件

用Visual Editor可以实现可视岩山化编程，如果是3.2版本，需要坦橡安装以下插件： emf-sdo-runtime-2.2.0.zip GEF-runtime-3.2.zip VE-SDK-1.2.zip 在网上找一下安装插件让枣旁方法就可以了

⑻ 《Hive编程指南》epub下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《Hive编程指南》(卡普廖洛(EdwardCapriolo)万普勒(DeanWampler)卢森格林(JasonRutherglen) ）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Hive编程指南

豆瓣评分：7.4

作者:卡普廖洛 (Edward Capriolo)/万普勒 (Dean Wampler)/卢森格林 (Jason Rutherglen)
出版社:人民邮电出版社
原作名:Programming Hive
译者:曹坤
出版年:2013-12-1
页数:318

内容简介

市场中第一本Hive图书。Hive在Hadoop系统中的应用趋势比较可观。

作者简介

Edward Capriolo：Media6degrees公司系统管理员，他是Apache软件基金会成员，还是Hadoop-Hive项目成员。

Dean Wampler：Think Big Analytics公司总顾问，对大数据问题以及Hadoop和机器学习有专门的研究。

Jason Rutherglen：Think Big Analytics公司软件架构师，对大数据、Hadoop、搜索和安全有专门的研究。

⑼ HIVE 如何让字段中的多个值成为主键以及结果的横轴

VB6.0可用ADO Data 控件访问和操作数据库，读取数据表的数据，通过嵌套循环将数据表内容赋值给一个二维数组。
ADO Data 控件，这是一种新的、OLEDB 识别的数据源控件，其功能与内部的 Data 控件和 Remote Data 控件十分相似，通过这种方式允许用户用最少的代码来创建数据库应用程序。在运行时，可以设置控件的RecordSource 属性来实现Sql结构举歼化查询语句满足需要的查询条件。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统
For...Next 语句，以指定次数来重复执行一组语句。
可以将一个 For...Next 循环放置在另一雀答州个 For...Next
循环顷蔽中，组成嵌套循环。
以下是具体代码实例：
Option Explicit
Dim zh_bm(11, 1500)
Dim zsl As Integer
Dim i As Integer
Dim j As Integer
Dim sqlStr As String

Private Sub Form_Load()
Adodc1.ConnectionString = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=D:\DATA_REF\db1.mdb;Persist Security Info=False"
sqistr = "SELECT * FROM mdlk_sj where 销售='N' order by 码单号"
Adodc1.RecordSource = sqlStr
Adodc1.Refresh
zsl = Adodc1.Recordset.RecordCount '获取查询得到的数据记录总数
Adodc1.Recordset.MoveFirst '移动记录到首条记录
For i = 0 To zsl - 1
For j = 0 To 11
zh_bm(j, i) = Adodc1.Recordset(j) '将各字段值赋值给二维数组
Next j
Adodc1.Recordset.MoveNext
Next i
End Sub

⑽ hive的beeline模式下为什么不能快速调出历史执行

无法处理多个客户端的并发请求。
1、差腔beeline是基于SQLLineCLI的JDBC客户端，因此虚告衫SQLLine文档也适用于Beeline，SQLLine是一个基于纯Java控制台的实用程序，用于连接关系数据库和执行；
2、两者都允许客户端使用多种编程语言进行连接，但是 HiveServer不能处理多个客户端的并发请求，所以友举不能快速调出历史执行。