10.18

作业6 数据仓库Hive

题量: 11 满分: 60 

作答时间:10-21 16:00至10-28 12:00

一. 单选题（共5题，15分）

1. (单选题, 3分) 下面关于Hive的描述错误的是：

 

A

Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具

B

Hive是由Facebook公司开发的

C

Hive在某种程度上可以看作是用户编程接口，其本身并不存储和处理数据

D

Hive定义了简单的类似SQL的查询语言——HiveQL，它与大部分SQL语法无法兼容

2. (单选题, 3分) 关于Hive和传统关系数据库的对比分析，下面描述错误的是：

 

A

Hive一般依赖于分布式文件系统HDFS，而传统数据库则依赖于本地文件系统

B

传统的关系数据库可以针对多个列构建复杂的索引，Hive不支持索引

C

Hive和传统关系数据库都支持分区

D

传统关系数据库很难实现横向扩展，Hive具有很好的水平扩展性

3. (单选题, 3分) 以下哪个不是Hive的用户接口模块：

 

A

PMI

B

HWI（Hive Web Interface）

C

JDBC/ODBC

D

Thrift Server

4. (单选题, 3分) 下列有关Hive和Impala的对比错误的是

 

A

 

Hive与Impala使用相同的元数据

 

B

 

Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划

 

C

 

Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询

 

D

 

Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此

 

5. (单选题, 3分) 下面描述错误的是

 

A

 

Hive的功能十分强大，可以支持采用SQL方式查询Hadoop平台上的数据

 

B

 

在实际应用中，Hive也暴露出不稳定的问题，在极少数情况下，甚至会出现端口不响应或者进程丢失的问题

 

C

 

在Hive HA中，在Hadoop集群上构建的数据仓库是由单个Hive实例进行管理的

 

D

 

在Hive HA中，客户端的查询请求首先访问HAProxy，由HAProxy对访问请求进行转发

 

二. 多选题（共5题，15分）

6. (多选题, 3分) 下列说法正确的是：

 

A

数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储

B

Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上

C

Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据

D

HiveQL语法与传统的SQL语法很相似

7. (多选题, 3分) 以下哪些是数据仓库的特性：

 

A

面向主题的（Subject Oriented）

B

集成的（Integrated）

C

相对稳定的（Non-Volatile）

D

反映历史变化

8. (多选题, 3分) Hadoop生态系统中Hive与其他部分的关系的描述正确的是：

 

A

HDFS作为高可靠的底层存储，用来存储Hive的海量数据

B

MapReduce对这些海量数据进行批处理，实现Hive的高性能计算

C

当采用MapRedue作为Hive的执行引擎时，用HiveQL语句编写的处理逻辑，最终都要转化为MapReduce任务来运行

D

HBase与Hive的功能是互补的，它实现了Hive不能提供的功能

9. (多选题, 3分) Hive主要由哪三个模块组成：

 

A

用户接口模块

B

用户查询模块

C

驱动模块

D

元数据存储模块

10. (多选题, 3分) 当采用MapReduce作为Hive的执行引擎时，下面描述正确的是：

 

A

当用户向Hive输入一段命令或查询（即HiveQL语句）时，Hive需要与Hadoop交互工作来完成该操作

B

命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行

C

执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务，有时也不需要启动MapReduce任务

D

执行器通常的任务一定会包含Map和Reduce操作

 

 

 

三. 简答题（共1题，30分）

11. (简答题, 30分) 请在以下两题中任选一题作答，其中第一题编程实践满分30，第二题应用调查满分20（1）编程实践：参考教程https://dblab.xmu.edu.cn/blog/4309/，编写HiveQL语句实现WordCount算法，在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt，然后将教程中的 cd /usr/local/hadoop/input echo "hello world" > file1.txt echo "hello hadoop" > file2.txt 修改为： cd /usr/local/hadoop/input echo "hello zhangsan" > file1.txt echo "zhangsan likes hadoop" > file2.txt 其中zhangsan替换为自己名字全拼，并将运行过程截图提交。 （2）Hive应用调查，通过查阅资料，整理出关于Hive的应用场景或实际应用案例，字数不少于800字。

（1）、

 

 （2）、

Hive的应用场景与实际应用案例 

 一、Hive的应用场景 

      Hive是一个建立在Hadoop之上的开源数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言（HiveQL），使得用户能够方便地对存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集进行查询和分析。Hive的应用场景广泛，涵盖了大数据分析、数据仓库、数据清洗与转换、数据集成、数据可视化以及机器学习和数据挖掘等多个领域。 大数据分析：Hive能够处理PB级别的数据，支持复杂的数据分析任务，如数据聚合、连接、过滤等。它使得分析师能够快速地获取数据洞察，为业务决策提供有力支持。 数据仓库：Hive可以将结构化和半结构化的数据存储在HDFS中，并将其转换为表格形式，以便进行快速查询和分析。这为企业构建数据仓库提供了强大的支持。 数据清洗与转换：Hive支持对原始数据进行清洗和预处理，如解析日志文件、提取特定字段、转换数据格式等，为数据分析提供干净、准确的数据源。 数据集成：Hive能够与其他数据存储系统集成，如关系型数据库、NoSQL数据库和实时流处理系统，实现数据的交互和共享，提升数据的价值。 数据可视化：Hive可以与数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）集成，将分析结果以图表、报表等形式展示出来，帮助用户更直观地理解数据。 机器学习和数据挖掘：Hive能够与机器学习和数据挖掘工具（如Spark MLlib、TensorFlow等）集成，用于构建和训练模型，进行预测和分类任务，为企业提供更智能的数据服务。

 二、Hive的实际应用案例  

     金融行业风险管理 案例描述：某金融机构利用Hive处理用户的交易数据，以进行风险控制和业务优化。 详细分析：该机构将原始交易数据存储到HDFS中，然后创建Hive表并导入数据。通过HiveQL查询语言，该机构能够快速地分析用户的交易行为和特征，识别潜在的风险点，并采取相应的风险控制措施。 资料来源：根据行业案例分析整理。 电商网站用户行为分析 案例描述：某电商网站使用Hive对用户的行为数据进行分析，以优化网站的用户体验和运营策略。 详细分析：该网站创建了多个Hive表来存储用户信息、商品信息、订单信息等数据。通过HiveQL查询，该网站能够统计用户的浏览次数、搜索次数、下单次数等指标，计算用户的转化率、复购率等关键指标，从而优化网站的商品推荐、搜索等功能。 资料来源：参考Hive官方文档和电商行业案例分析。 媒体行业内容分析 案例描述：某媒体公司利用Hive对新闻文章的内容进行分析，以了解用户的阅读偏好和趋势。 详细分析：该公司将新闻文章存储在Hive中，并使用HiveQL对文章的内容进行分词、词频统计等操作。通过分析结果，该公司能够了解用户的阅读偏好和热点话题，从而优化内容生产策略。 资料来源：根据学术论文和行业案例分析整理。 物流行业路线规划 案例描述：某物流公司使用Hive对路线规划数据进行分析，以提高物流效率和降低成本。 详细分析：该公司将历史路线数据存储在Hive中，并使用HiveQL对路线数据进行聚类、优化等操作。通过分析结果，该公司能够找到最优的路线规划方案，提高物流效率并降低成本。 资料来源：参考Hive官方文档和物流行业案例分析。 医疗行业患者数据分析 案例描述：某医疗机构利用Hive对患者的病历、诊断等数据进行分析，以提供更好的医疗服务。 详细分析：该机构将患者的病历、诊断等数据存储在Hive中，并使用HiveQL对数据进行查询和分析。通过分析结果，该机构能够了解患者的健康状况、疾病发展趋势等信息，为医生提供准确的诊断依据和治疗建议。 资料来源：根据医疗行业案例分析整理。

    三、总结 

       Hive作为Hadoop生态系统中的重要组成部分，在大数据分析、数据仓库等领域具有广泛的应用场景。通过上述五个实际案例的分析和说明，我们可以更加深入地了解Hive技术的实际应用和价值所在。在未来的工作中，我们可以根据具体业务需求选择合适的Hive应用场景和解决方案，以更好地利用Hive技术为企业创造更大的价值。