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數據。。。倉庫，數據。。。倉庫
謝謝老師,講的很清楚明白, 又復習了一次加深印象
復雜數據類型：
1.Array，數組，能裝一系列的相同數據類型的元素
2.Map，集合類型，包含key->value鍵值對
3.Struct，結構類型，跟數組類似，但Struct可以在定義好結構后裝不同類型的元素
很好的課程，終于了解清楚了hive,希望再出一些HQL優化的教程
分區表
1.Partition對應數據庫的Partition列的密集索引
2.在Hive中，表中的一個Partition對應于表下的一個目錄，所有的Partition的數據都存儲在對應的目錄中
內部表
1.與數據庫中的Table類似
2.每一個Table都對應Hive中一個目錄
3.所有的Table數據都在該目錄下
4.刪除表時，元數據與數據都會被刪除（也就是表結構與表中數據）
5.默認分隔符為制表符/t
map字段實際插入數據應該是類似 1,Tom, {'yuwen',80}這樣子
對于數據倉建模這塊，還是比較認同kimball的觀點，畢竟雪花模型在ETL上影響不是一丟丟的大
對于數據倉建模這塊，還是比較認同kimball的觀點，畢竟雪花模型在ETL上影響不是一丟丟的大
hadoop3.2.1安裝后，對應的hive版本3.1.2，貌似和視頻的安裝方式不一樣！
老師講解清晰， 沒有冗余的話語， 點贊。
重點：HIVE中的表就是HDFS中的目錄，HIVE中表里的數據就是HDFS目錄下的文件；
感覺不對啊，我插入一次，就給我建立一個目錄，現在插入六次數據，已經創建了六個目錄了，我指定的桶數量是5 啊
講的很好，讓我對hive有了初步認識，感謝！
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課程須知
1、熟練掌握Hadoop的體系結構，尤其是HDFS 2、熟悉Java編程 3、了解Linux的基本操作
老師告訴你能學到什么？
1、數據倉庫簡介 2、Hive是什么？ 3、Hive的體系結構 4、Hive的安裝與管理 5、Hive的數據類型 6、Hive的數據模型

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