数据仓库学习笔记一-Toy模板网

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一.数据仓库概述

数据仓库（Data Warehouse）是一个用于存储和管理来自多个不同来源的大量结构化数据的系统。它是组织中的决策支持系统（DSS）的核心组件，用于支持复杂的数据分析、商业智能（BI）、报表和数据挖掘任务。

数据仓库的特点通常包括：

主题导向：数据仓库中的数据是围绕组织的关键业务领域或主题（如销售、财务、市场等）进行组织的。
集成性：数据来自不同来源且经过清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和质量。
非易失性：一旦数据进入数据仓库，就很少被修改，确保数据的稳定性和历史数据的可追溯性。
时间变化：数据仓库通常包含历史数据，而不仅仅是当前的实时数据，使得可以进行时间序列分析。

数据仓库的构建和使用过程通常包括以下几个阶段：

数据抽取：从多个数据源中提取数据。
数据清洗和转换：清理数据中的错误和不一致性，并将它们转换为数据仓库所需的格式。
数据加载：将清理和转换后的数据加载到数据仓库中。
数据刷新和更新：定期或根据需要将新数据添加到数据仓库，同时保留旧数据。
查询和分析：业务分析师、数据科学家和决策者利用查询工具、报告工具和分析应用程序来探索数据，发现见解，支持决策。
数据管理：持续监控和维护数据仓库的性能，确保数据安全和质量。

数据仓库可采用不同的架构，如星型模式（Star Schema）、雪花模式（Snowflake Schema）和事实星座模式（Galaxy Schema）。这些架构帮助在查询过程中高效地组织数据。

数据仓库与传统数据库的主要区别在于，数据仓库用于分析和报告，而传统数据库（如在线事务处理系统，OLTP）主要用于处理日常的业务事务。

随着技术的发展，数据仓库也在不断演进，出现了如数据湖（Data Lake）、云数据仓库等新概念与技术。数据湖是一个更为灵活的存储系统，它能够存储大量无结构和半结构化数据，而云数据仓库则是托管在云服务提供商上的数据仓库，可以提供弹性、可伸缩性和按需付费等优势。

二.环境配置

2.1 hadoop环境的搭建

1. 先决条件：
- Java Development Kit (JDK)：因为Hadoop是用Java编写的，所以你需要安装JDK。在Linux上，可以使用包管理器安装JDK。
- SSH：在分布式环境中，Hadoop 需要无密码的SSH 访问每台机器。

2. 下载Hadoop：
- 从Apache Hadoop官网下载适合你系统的Hadoop版本的tar.gz压缩文件。

3. 解压Hadoop：
- 使用`tar -xzvf hadoop-x.y.z.tar.gz`命令解压缩Hadoop。

4. 配置Hadoop环境变量：
- 打开你的 shell 配置文件，如`.bashrc`，设置`HADOOP_HOME`变量并将Hadoop的bin和sbin目录添加到`PATH`变量。
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
然后，执行`source .bashrc`使变量生效。

5. 配置Hadoop设置文件：
- 在`$HADOOP_HOME/etc/hadoop/`目录下，有多个配置文件需要编辑，主要几个主要配置文件如下：

- `hadoop-env.sh`：设置JDK路径。
export JAVA_HOME=/path/to/java
- `core-site.xml`：配置HDFS的核心设置，如NameNode的地址。
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>

- `hdfs-site.xml`：配置HDFS的高级设置，如副本数。
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/path/to/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/path/to/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>

- `mapred-site.xml`：配置MapReduce作业的设置，如使用的框架
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

- `yarn-site.xml`：配置YARN的资源管理设置。
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
</configuration>

6. 格式化HDFS文件系统：
- 在首次启动Hadoop之前，必需格式化HDFS文件系统。通过下面的命令完成：
hadoop namenode -format

7. 启动Hadoop集群：
- 使用以下命令启动Hadoop集群服务：
start-dfs.sh
start-yarn.sh

8. 验证安装：
- 要验证Hadoop安装是否成功，你可以使用`jps`命令查看Java进程，以确保NameNode，DataNode，ResourceManager，NodeManager等都运行了。

这就是安装和配置Hadoop的一般步骤，在伪分布式和完全分布式模式下的过程相似，但配置设置细节（如在`core-site.xml`，`hdfs-site.xml`，`yarn-site.xml`中指定的主机名和端口）将依据实际的集群设置而有所变化。由于Hadoop的复杂性，安装过程可能会遇到若干问题，需要根据具体的错误信息逐一解决。此外，这并没有涉及到安全设置、优化和集群管理等进一步的配置。

2.2 Hive环境的搭建

Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库软件，用于提供数据摘要、查询和分析。Hive 使得使用类 SQL 语法（HiveQL）查询数据变得简单，而这些查询会转换成 MapReduce、Tez 或 Spark 作业。为了搭建 Hive 环境，你需要先有一个运行中的 Hadoop 集群。

以下是在基于 Linux 的系统中搭建 Hive 环境的步骤：

安装 Java： Hive 需要 Java 环境，所以确保已经安装了 Java Development Kit (JDK)。
安装 Hadoop： Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所以在安装 Hive 之前需要先安装并配置好 Hadoop。
下载 Hive：从 Apache Hive 官方网站下载适合你系统的 Hive 版本的 tar.gz 压缩文件。
解压缩 Hive 安装包：使用 tar -xzvf apache-hive-x.y.z-bin.tar.gz 命令将 Hive 的安装包解压到你选择的安装目录，例如/usr/local/hive。
配置 Hive 环境变量：打开你的 shell 配置文件（例如 .bashrc 或 .bash_profile），添加下面的 Hive 环境变量和更新 PATH 变量。
export HIVE_HOME=/path/to/hive export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
使配置生效，运行 source .bashrc 或者重启终端。
配置 Hive： Hive 的配置文件在 $HIVE_HOME/conf 目录下。你可以将 hive-default.xml.template 复制为 hive-site.xml 并根据需要编辑它。通常需要进行的配置包括连接到 Hadoop 的 HDFS 和 Hadoop 的 YARN。

在 hive-site.xml 中设置配置属性，比如：

<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>

<property>
<name>hive.exec.local.scratchdir</name>
<value>/tmp/hive</value>
</property>

<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://<METASTORE_SERVER_HOST>:<METASTORE_PORT></value>
</property>
...
</configuration>
初始化 Metastore： Hive 存储元数据（表定义、列数据类型等）在一个叫 Metastore 的数据库中。你需要初始化 Metastore 数据库。默认情况下，Hive 使用内嵌的 Derby 数据库，你可以通过运行下面的命令来初始化它：
schematool -dbType derby -initSchema
你也可以配置 Hive 使用外部数据库如 MySQL、PostgreSQL 等作为 Metastore，这通常在生产环境下推荐使用。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843442.html