数据仓库

1.数据仓库面向主题
2.数据仓库是集成的
3.数据仓库主要为分析挖掘，只查询，不增改

OLTP：银行转账，同时完成
OLAP：历史数据，商品推荐系统

数据仓库中的数据模型：
1.星型模型
2.雪花模型：由星型模型发展而来。（个人理解，叶节点更多了，等于主题更多了，而星型模型只有一个主题）

HIVE

Hive是建立在hadop hdfs上的数据仓库基础架构
Hive可以用来进行数据提取、转化、加载（ETL）
Hive是SQL解析引擎，将SQL语句转移成M/R Job然后在Hadoop执行

Hive的元数据

1.Hive将元数据存储在数据库中（metastore），支持mysql、derby等数据库
2.Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

Hive数据类型

1.基本数据类型
string、boolean、double，int
varchar(20) 最大的长度20
char(20) 固定的长度20

2.复杂数据类型
array----数组类型，由一系列相同数据类型的元素组成
map----集合类型，包含key-->value
struct ----结构类型，可以包含不同数据类型的元素，通过“点语法”查询

3.时间类型
Date----特定的日期，年月日
Timestamp----与时区无关，是一种偏移量的表示方式

Hive的数据存储

1.基于HDFS文件系统
2.没有专门的数据存储格式
3.存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图
4.可以直接加载文本文件
5.创建表时，指定Hive数据的列分隔符和行分隔符

表

1.Table 内部表

• 每一个table在hive中都有一个相应的目录存储数据
• 所有的table数据都保存在这个目录中
• 删除表时，元数据与数据都会被删除

2.Partiton 分区表

• Partiton对应于数据库的Partition列的密集索引
• 在Hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition的数据都存储于对应的目录中。

3.External Table 外部表

• 指向已经在HDSF中存在的数据，可以创建parititon
• 它和内部表在元数据的组织上是相同的，而实际数据的存储则有较大差异
• 外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动到数据仓库目录中，只是与外部数据建立一个链接，当删除一个外部表时，仅删除该链接。
  外部表需要指定location

4.Bucket Table 桶表
对数据进行hash映射处理后，存放在不同文件下，可避免造成系统热块，相同哈希值的存放在同一文件下。

视图

• 视图是一种虚表，是一个逻辑概念，可以跨越多张表；视图建立在已有表的基础上，这些基础称为基表。
• 视图可以简化复杂的查询。