相关概念
数据仓库概念 Data Warehouse（DW）：用于储存分析的数据系统，面向数据分析（辅助决策）。数据仓库本身不生产数据，也不消费任何数据，只是用来储存，管理数据。
数据仓库特征：
- 面向主题：所有的操作都围绕分析主题进行。
- 集成性：根据分析主题将分散在各处操作系统中的数据（这些数据是分散、独立、异构的）抽取（ETL），清理，转换，汇总。
- 非易失性、非异变性：分析数据中的规律，而不对原始数据做出改变（通俗说就是查询操作多，修改操作少）。
- 时变性：数据仓库的数据随着时间的变化而更新，适应决策需要。
并不是取代数据库，而是一个专业的、集成的数据分析平台。
OLTP： On-Line Transaction Processing 联机事务处理
比如关系型数据库（SQL），为了捕获数据产生的
OLAP： On-Line Analytical Processing 联机分析处理
比如HIVE，数据分析，为了分析数据产生的
数据集市概念： 面向单个部门，数据仓库的子集，面向单个部门。
数据仓库分层架构
分层好处
- 清晰数据结构：每一个分层都有自己的作用域
- 数据血缘追踪：当一个数据出了问题，能够快速定位到问题来源
- 减少重复开发：比如一些通用的中间层数据
- 复杂问题简单化：复杂的问题分层分布执行
- 屏蔽原始数据的异常：相当于将数据抽象出来（提供了统一的接口），屏蔽了下层的具体细节。
ETL、ELT概念：
E：Extra(抽取)
T：Transfer（转化）
L：Load（装载）
ETL与ELT的区别就在于各个动作执行的顺序不同。
HIVE： 建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，数据存储基于HDFS
核心： 将HQL转换为MapReduce程序并交由Hadoop程序执行
HIVE相对Hadoop的优势： 易于上手、学习开发成本低、提高开发效率，可以让用户专注于编写HQL，将简单的HQL语句转化为复杂的MapReduce在HDFS文件系统上执行。
HIVE能将数据文件映射成一张表，这个映射是指什么？
映射信息：元数据信息（metadata）用来描述数据的数据，包括：
- 表对应的那个文件（位置信息）
- 表的列对应文件的哪个字段（顺序信息）
- 文件字段之间的分隔符是什么
HIVE软件本身承担了什么功能职责？
SQL的语法解析，编译成为MapReduce程序
本博客为黑马程序员HIVE的学习笔记，本节对应视频P0-P12
链接：
【黑马程序员Hive全套教程，大数据Hive3.x数仓开发精讲到企业级实战应用】
https://www.bilibili.com/video/BV1L5411u7ae/?p=13&share_source=copy_web&vd_source=49b468d924b244c4625ec7da1ec04633