基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(四)汇总
hadoop期末实训总结
hadoop期末实训总结一、实训背景Hadoop是一个开源的分布式计算系统，能够处理大规模数据集。
在现实应用中，大数据的处理成为了一项重要的任务。
为了提高学生的实践能力和对Hadoop分布式计算系统的了解，我们学校安排了Hadoop期末实训。
二、实训目标本次实训的主要目标是让学生了解Hadoop的基本概念和原理，并能够通过实践掌握Hadoop的使用方法和技巧。
具体来说，实训的目标如下：1. 掌握Hadoop的基本概念和原理。
Hadoop是一个分布式计算系统，由一个主节点和多个从节点组成。
主节点负责整个系统的管理和调度，从节点负责存储和计算。
学生需要了解Hadoop的基本概念，例如NameNode、DataNode等，并了解Hadoop的工作流程和原理。
2. 掌握Hadoop的安装和配置。
学生需要学会如何在操作系统上安装和配置Hadoop。
这包括设置Hadoop的环境变量、修改配置文件等。
在安装和配置过程中，学生需要应对各种问题和错误，锻炼自己的解决问题能力。
3. 掌握Hadoop的使用方法和技巧。
学生需要学会使用Hadoop的各种命令和工具，例如HDFS命令、MapReduce程序等。
在使用Hadoop的过程中，学生需要处理各种不同类型的数据集，了解Hadoop的数据处理能力和性能。
三、实训过程1. 学习阶段在实训开始前，学生需要通过自学来了解Hadoop的基本概念和原理。
学生可以通过阅读相关教材和文档，观看在线视频，参加线下培训等方式来学习。
2. 实践阶段在学习阶段结束后，学生需要进行实际操作。
学生首先需要在自己的计算机上安装Hadoop，并按照要求进行配置。
然后，学生需要完成一系列小实验，例如创建一个HDFS 文件系统、上传和下载文件、运行一个简单的MapReduce程序等。
3. 项目开发阶段在完成小实验后，学生需要参与到一个真实的项目开发中。
每个学生会被分配到一个小组中，小组由4-5人组成。
hadoop生态圈处理数据的流程
hadoop生态圈处理数据的流程Hadoop生态圈处理数据的流程一、引言Hadoop生态圈是目前最为流行的大数据处理平台之一，它由一系列开源工具和框架组成，可以高效地处理大规模数据。
本文将介绍Hadoop生态圈处理数据的流程。
二、数据采集数据采集是数据处理的第一步，Hadoop生态圈提供了多种方式来采集数据。
其中，最常用的方式是通过Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据。
数据可以从各种来源采集，例如传感器、网站日志、数据库等。
三、数据存储数据存储是Hadoop生态圈的核心组件之一，它使用HDFS来存储数据。
HDFS将数据分割成多个块，并在集群中的多个节点上进行备份，以提高数据的容错性和可靠性。
此外，Hadoop还支持其他存储组件，如HBase和Hive，用于不同类型的数据存储需求。
四、数据处理数据处理是Hadoop生态圈的重要环节，它使用MapReduce来实现分布式计算。
MapReduce将数据分成若干个小任务，并在分布式集群中并行执行，最后将结果合并输出。
通过MapReduce，可以高效地处理大规模数据，并实现各种复杂的数据分析和挖掘操作。
五、数据查询与分析Hadoop生态圈提供了多种工具和框架来进行数据查询和分析。
其中，最常用的是Hive和Pig。
Hive提供了类似于SQL的查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop集群上，并进行复杂的查询和分析。
Pig则提供了一种类似于脚本的语言，可以用于数据的提取、转换和加载等操作。
六、数据可视化数据可视化是将处理后的数据以图形化的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
Hadoop生态圈提供了多种工具和框架来实现数据可视化，如Tableau和D3.js等。
这些工具可以将数据转化为直观、易于理解的图表和图形，帮助用户更好地理解和分析数据。
七、数据存储与管理在数据处理过程中，需要对数据进行存储和管理。
Hadoop生态圈提供了多种存储和管理工具，如HBase和ZooKeeper等。
基于Hadoop的大数据分析和处理技术研究
基于Hadoop的大数据分析和处理技术研究一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据的分析和处理对于企业决策、市场营销、科学研究等领域都具有重要意义。
而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，为大数据的存储和处理提供了有效的解决方案。
本文将围绕基于Hadoop的大数据分析和处理技术展开深入研究。
二、Hadoop技术概述Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要用于存储和处理大规模数据集。
其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS用于存储大规模数据，而MapReduce则用于并行处理这些数据。
除此之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，如YARN、HBase、Hive等，为用户提供了更加全面的大数据解决方案。
三、大数据分析与处理技术1. 数据采集与清洗在进行大数据分析之前，首先需要进行数据采集和清洗工作。
数据采集是指从各种数据源中收集原始数据，而数据清洗则是对这些原始数据进行去重、去噪声、填充缺失值等预处理工作，以确保数据的质量和完整性。
2. 数据存储与管理Hadoop的HDFS提供了高可靠性、高扩展性的分布式文件存储系统，可以存储PB级别甚至更大规模的数据。
同时，HBase等组件也提供了NoSQL数据库的支持，为用户提供了更加灵活的数据管理方式。
3. 数据处理与计算MapReduce是Hadoop中用于并行计算的编程模型，通过将任务分解成Map和Reduce两个阶段来实现并行计算。
用户可以编写自定义的MapReduce程序来实现各种复杂的数据处理任务，如排序、聚合、过滤等。
4. 数据分析与挖掘除了基本的数据处理功能外，Hadoop还提供了丰富的数据分析和挖掘工具，如Pig、Hive、Spark等。
这些工具可以帮助用户进行更加复杂和深入的数据分析工作，从而发现隐藏在海量数据背后的有价值信息。
hadoop分布式实验总结
hadoop分布式实验总结Hadoop分布式实验总结一、实验目标本次实验的目标是深入理解Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，通过实际操作和案例分析，掌握Hadoop的基本原理和应用。
二、实验内容在本次实验中，我们主要完成了以下几个部分的内容：1. HDFS的基本操作：包括在HDFS中创建文件夹、上传和下载文件等。
2. MapReduce编程：编写Map和Reduce函数，实现对数据的处理和分析。
3. Hadoop集群搭建：配置Hadoop集群，了解节点间的通信和数据传输机制。
4. 性能优化：通过调整参数和优化配置，提高Hadoop集群的性能。
三、实验过程1. HDFS操作：首先，我们在本地机器上安装了Hadoop，并启动了HDFS。
然后，我们通过Hadoop命令行工具对HDFS进行了基本的操作，包括创建文件夹、上传和下载文件等。
在操作过程中，我们遇到了权限问题，通过修改配置文件解决了问题。
2. MapReduce编程：我们选择了一个经典的问题——单词计数作为案例，编写了Map和Reduce函数。
在编写过程中，我们了解了MapReduce的基本原理和编程模型，以及如何处理数据的分片和shuffle过程。
3. Hadoop集群搭建：我们在实验室的局域网内搭建了一个Hadoop集群，配置了各个节点之间的通信和数据传输。
在配置过程中，我们注意到了防火墙和网络通信的问题，通过调整防火墙规则和配置网络参数，解决了问题。
4. 性能优化：我们对Hadoop集群进行了性能优化，通过调整参数和优化配置，提高了集群的性能。
我们了解到了一些常用的优化方法，如调整数据块大小、优化网络参数等。
四、实验总结通过本次实验，我们深入了解了Hadoop分布式文件系统和MapReduce计算模型的基本原理和应用。
在实验过程中，我们遇到了一些问题，但通过查阅资料和互相讨论，最终解决了问题。
通过本次实验，我们不仅掌握了Hadoop的基本操作和编程技能，还提高了解决实际问题的能力。
hadoop大数据技术实验指导书
Hadoop大数据技术实验指导书第一章实验概述1.1 实验目的本实验旨在全面了解Hadoop大数据技术的相关概念、架构和使用方法，通过实际操作掌握Hadoop大数据技术的基本应用和管理技能。
1.2 实验内容本实验内容包括Hadoop大数据技术的基本概念、HDFS分布式文件系统的搭建和管理、MapReduce分布式计算框架的使用、Hadoop 生态系统的其他相关工具等。
1.3 实验环境本实验采用Ubuntu 18.04操作系统，Hadoop版本为3.1.3，Java 版本为1.8。
1.4 实验预备知识对Linux操作系统的基本操作有一定了解，对Java编程语言有一定的基础认识，了解分布式系统和大数据概念。
第二章 Hadoop基础概念2.1 Hadoop概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。
Hadoop项目由Apache软件基金会开发，主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce分布式计算框架。
2.2 Hadoop架构Hadoop架构包括HDFS、MapReduce和YARN（资源调度和管理），HDFS负责数据的存储和管理，MapReduce负责数据的计算和处理，YARN负责集裙资源的调度和管理。
2.3 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包括其他相关工具，如HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库）、Pig（数据分析）、Spark（内存计算框架）等。
第三章 HDFS分布式文件系统实验3.1 HDFS搭建1) 准备Hadoop安装包，解压到指定目录2) 配置hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量3) 配置core-site.xml和hdfs-site.xml文件，设置Hadoop集裙的基本信息和存储路径3.2 HDFS管理1) 使用命令行工具上传、下载、删除文件2) 查看HDFS存储空间情况3) 监控HDFS集裙状态第四章 MapReduce分布式计算实验4.1 MapReduce程序编写1) 编写Map阶段的程序2) 编写Reduce阶段的程序3) 编译打包MapReduce程序4.2 MapReduce作业提交与监控1) 将MapReduce程序提交到Hadoop集裙2) 查看作业运行状态和日志3) 监控作业的运行情况第五章 Hadoop生态系统实验5.1 HBase实验1) 安装HBase并配置2) 创建HBase表并进行CRUD操作3) 监控HBase集裙状态5.2 Hive实验1) 安装Hive并配置2) 创建Hive表并进行数据查询3) 执行HiveQL语句进行数据分析5.3 Spark实验1) 安装Spark并配置2) 编写Spark应用程序3) 提交Spark应用程序到集裙运行结语通过本实验指导书的学习，相信读者对Hadoop大数据技术有了更深入的了解，掌握了HDFS的搭建与管理、MapReduce的编程与作业监控、Hadoop生态系统的应用等相关技能。
Hadoop技术的基础原理和实践
Hadoop技术的基础原理和实践近年来，随着数据规模的不断增大，传统的关系型数据库已经无法满足海量数据的处理需求，因此大数据技术逐渐成为了当下最为热门的技术领域之一。
而作为大数据技术的代表之一，Hadoop技术已经逐渐成为了企业所必备的技术之一。
本文将介绍Hadoop技术的基础原理和实践。
一、Hadoop技术概述Hadoop是一种分布式的数据处理框架，其最重要的特点是可横向扩展。
Hadoop有两个核心组件：分布式文件系统Hadoop Distributed File System（简称HDFS）和分布式计算框架MapReduce。
HDFS是Hadoop的核心数据存储系统，它使用分布式文件系统的概念来存储海量数据。
Hadoop的HDFS将数据分布到不同的节点上存储，保证了数据的备份和容错能力。
另外一个核心组件MapReduce是一个实现分布式计算的框架，它能将大量的数据分成若干个小的数据块，然后在多台计算机上并行处理。
这种处理方式能有效地提高数据处理的效率以及减少资源消耗。
二、Hadoop技术的基本原理1.数据存储Hadoop的数据存储可以使用HDFS进行分布式存储。
HDFS将数据分为若干块，每个数据块默认为128MB。
HDFS将这些数据块分别分布到各个数据节点中存储，保证了数据的可靠性和安全性。
2.数据处理Hadoop使用MapReduce来实现数据处理。
其工作流程如下：① Map阶段Map阶段是指将原始数据进行切割和转化，转化成可供Reduce 处理的中间结果。
通常需要在Map阶段定义具体的Map函数来描述数据的输入、映射和输出。
② Reduce阶段Reduce阶段是指对Map的输出结果进行处理的阶段。
Reduce 函数能够对Map函数的输出进行整合来生成最终结果。
3.分布式计算Hadoop的分布式计算能力是通过Hadoop集群中各个节点之间的协调和通信来实现的。
在Hadoop中每个任务都会由一个或多个Worker节点运行，他们可以分别处理不同的数据块，之后再将结果汇总到一起。
基于Hadoop的大数据处理系统设计与实现
基于Hadoop的大数据处理系统设计与实现随着互联网和移动智能终端的飞速发展，数据量不断增长，由此产生的数据处理和存储需求也日益增加。
而传统的数据库处理方式已经无法满足如此庞大的数据量和处理速度需求，于是大数据处理技术应运而生。
Hadoop是其中最著名的开源大数据处理框架，下面将介绍基于Hadoop的大数据处理系统的设计和实现。
一、需求分析设计一个基于Hadoop的大数据处理系统，需要先进行需求分析。
我们需要对系统进行如下几个方面的分析：1.数据存储系统需要提供存储庞大数据的容器和机制，并且要保证数据的完整性和可靠性。
2.数据处理系统需要支持对大数据的处理和分析，并能够以高效的方式对数据进行处理。
3.系统性能系统需要具有良好的性能，并且能够对数据进行快速处理。
基于这些要求我们可以设计出一个基于Hadoop的大数据处理系统，用于处理大规模数据。
二、系统设计1.系统架构设计Hadoop设计的核心是分布式计算，系统采用主从架构模式，包含一个主服务器和多个从服务器，从服务器上运行着Data Node和Task Tracker进程，分别负责数据存储和数据处理，主服务器上运行着Name Node和Job Tracker进程，分别负责管理文件系统和任务管理。
2.数据存储设计系统采用HDFS（Hadoop Distributed File System）作为数据存储的容器，HDFS的特点是高可用性以及对大文件的支持。
在HDFS中，数据被分成块并分布在多个服务器上进行存储，从而提高了存储性能和可靠性，同时也通过数据缓存，实现了数据的快速读取。
3.数据处理设计系统采用MapReduce模型进行数据处理，MapReduce的特点是并行和分布式处理。
MapReduce将数据处理任务分解成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，Map阶段负责将输入数据处理成键值对，Reduce阶段则负责将相同键的值进行聚合得到最终结果。
hadoop实训个人总结与收获
Hadoop实训个人总结与收获引言Hadoop作为大数据处理的核心技术之一，在当前的数据驱动时代扮演了至关重要的角色。
通过参加Hadoop实训，我全面、深入地学习了Hadoop的核心概念、架构和使用方法，并通过实际操作加深了对Hadoop的理解和实践能力。
本文将对我在Hadoop实训中的重要观点、关键发现和进一步思考进行总结。
重要观点Hadoop的核心概念在实训中，我深入学习了Hadoop的核心概念，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce编程模型和YARN资源管理器。
这些核心概念是构建大规模数据处理系统的基础。
HDFS作为一个高容错性的分布式文件系统，可以将大规模数据存储在多个节点上，实现数据的可靠性和高可用性。
MapReduce编程模型则为并行处理大规模数据提供了一个简单而有效的框架，通过将任务分解为多个Map和Reduce阶段，实现了高效的数据处理和计算。
YARN资源管理器则实现了对集群资源的高效调度和分配，提供了更好的资源利用率。
Hadoop生态系统Hadoop不仅仅是一个单独的分布式计算框架，还构建了一个完整的生态系统，涵盖了各种数据处理和存储技术。
在实训中，我接触了一些Hadoop生态系统的重要组件，如HBase、Hive、Sqoop和Flume等。
这些组件分别承担了数据存储、数据仓库、数据导入和数据流等不同的角色。
通过熟悉这些组件的使用方法，我进一步掌握了构建大数据处理系统的能力。
大数据处理的挑战与解决方案实训中，我也认识到了大数据处理所面临的挑战，如数据规模庞大、数据类型多样、数据质量参差不齐等。
面对这些挑战，我们需要采取相应的解决方案。
在Hadoop 中，可以通过横向扩展集群来应对数据规模扩大的需求，通过数据预处理和清洗来提高数据质量，通过多样化的基于Hadoop的工具来处理不同类型的数据。
关键发现分布式计算的优势通过实训，我深刻认识到分布式计算的优势。
分布式计算充分利用了集群中多台计算机的计算能力，将任务分解成多个子任务并行处理，从而显著提高了计算速度和效率。
Hadoop实战应用与详解
Hadoop实战应用与详解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开放源代码框架。
它能够存储和处理大量的数据集，这将是未来几年内的重要趋势之一。
Hadoop能够自动处理数据，将它们分布在跨越多个服务器的群集上，然后在群集上执行计算任务。
Hadoop已经被广泛应用于各大行业，包括政府、金融、医疗、广告、媒体、教育等，已经成为大数据时代的重要基础设施。
一、概述Hadoop主要有两个组成部分：HDFS和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统，它将大文件切分成小块，然后分散在多台机器上，可以很好地解决文件系统容量的问题。
MapReduce则是一种计算模型，它基于分布式处理，并且能够优化数据的处理，MapReduce对非常大的数据集的处理非常有效。
Hadoop本身是使用Java语言书写的，因此需要在Java环境下使用。
然而，通过一些第三方开源工具，可以使Hadoop更灵活，更容易使用。
例如，有些工具可以在Hadoop上运行SQL查询，有些工具可以将数据从关系数据库移动到Hadoop中，有些工具可以轻松地使用Hadoop分析海量的日志数据。
二、Hadoop工具的使用1. SqoopSqoop是一种用于将数据从一个关系数据库中移动到Hadoop中的工具。
Sqoop可以与MySQL、PostgreSQL、Oracle等数据库共同使用。
使用Sqoop，您可以轻松地将数据从关系数据库中提取，然后将其放入HDFS文件系统中，以便MapReduce处理。
Sqoop是Hadoop中一大工具，日常使用中必不可缺的。
2. Hive和PigHive和Pig是两种比较流行的Hadoop上的数据分析工具。
Hive基于SQL-like查询语言，使得它与关系数据库非常相似。
其查询语言HiveQL 可以与Hadoop上的HDFS、Hbase、Amazon S3和其他存储系统上的数据交互。
Pig则可与Hadoop集成，用于生成数据流处理代码，可在Hadoop环境中进行数据加工和分析。
利用Hadoop平台实现大数据存储与处理
利用Hadoop平台实现大数据存储与处理随着信息化时代的不断发展，数据量的增长已经呈现出指数级的趋势。
如何高效地存储和处理这些海量数据已经成为各个领域必须面对的问题。
而Hadoop作为当前最为主流的分布式计算技术，已经成为了大数据存储和处理的标准之一。
本文将介绍Hadoop平台的背景、架构以及如何实现大数据存储和处理。
一、Hadoop的背景和发展Hadoop起源于Yahoo公司的一个开源项目，该项目致力于解决庞大数据量的存储和处理问题。
Hadoop最初是一个简单的分布式文件系统（HDFS），它可以将庞大的数据集分成若干个块，然后存储在大量的服务器上，使得数据的读写速度得到了显著的提高。
之后，Hadoop又加入了分布式计算框架MapReduce，这个框架可以将数据分成若干个小块，在多台计算机上并行计算，大幅提高了数据处理的效率。
目前，Hadoop已经成为大数据存储和处理的标准之一，广泛应用于各个领域，如金融、电商、医疗、交通等。
二、Hadoop的架构Hadoop的架构把整个系统分成了两个部分：Hadoop Distributed File System （HDFS）和MapReduce。
其中，HDFS负责数据的存储，MapReduce则负责数据的处理。
下面对这两部分作详细介绍。
1. Hadoop Distributed File System（HDFS）Hadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop的分布式文件系统，它是由一系列的NameNode和DataNode构成的。
其中，NameNode是HDFS的管理节点，它主要负责管理文件系统的元数据信息，并且控制文件的读写操作。
而DataNode是HDFS的数据节点，它主要负责存储和读取文件数据。
HDFS的存储方式采用了分块的方式，将大文件分成若干个块，然后分别存储在不同的DataNode上。
同时，HDFS还会对这些块进行备份，以保证数据的安全性和可靠性。
hadoop分布式环境搭建实验总结
hadoop分布式环境搭建实验总结Hadoop分布式环境搭建实验总结一、引言Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，它具有高可靠性、高扩展性和高效性的特点。
在本次实验中，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试和验证。
本文将对实验过程进行总结和归纳，以供参考。
二、实验准备在开始实验之前，我们需要准备好以下几个方面的内容：1. 硬件环境：至少两台具备相同配置的服务器，用于搭建Hadoop 集群。
2. 软件环境：安装好操作系统和Java开发环境，并下载Hadoop 的安装包。
三、实验步骤1. 安装Hadoop：解压Hadoop安装包，并根据官方文档进行相应的配置，包括修改配置文件、设置环境变量等。
2. 配置SSH无密码登录：为了实现集群间的通信，需要配置各个节点之间的SSH无密码登录。
具体步骤包括生成密钥对、将公钥分发到各个节点等。
3. 配置Hadoop集群：修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等，设置集群的基本参数，如文件系统地址、数据存储路径等。
4. 启动Hadoop集群：通过启动NameNode、DataNode和ResourceManager等守护进程，使得集群开始正常运行。
可以通过jps命令来验证各个进程是否成功启动。
5. 测试Hadoop集群：可以使用Hadoop自带的例子程序进行测试，如WordCount、Sort等。
通过执行这些程序，可以验证集群的正常运行和计算能力。
四、实验结果经过以上步骤的操作，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试。
以下是我们得到的一些实验结果：1. Hadoop集群的各个节点正常运行，并且能够相互通信。
2. Hadoop集群能够正确地处理输入数据，并生成期望的输出结果。
3. 集群的负载均衡和容错能力较强，即使某个节点出现故障，也能够继续运行和处理任务。
hadoop实训报告文字
Hadoop实训报告引言Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于处理大规模数据集的存储和分析。
在本次实训中，我们学习了Hadoop的基本概念和使用方法，并通过实践掌握了Hadoop的各种组件及其功能。
实训内容1. Hadoop概述首先，我们学习了Hadoop的基本概念和架构。
Hadoop由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce两个核心组件组成。
HDFS用于存储大规模数据集，并提供高可靠性和容错性。
MapReduce是一种分布式计算模型，用于将数据分成多个小块，在集群中并行处理。
2. Hadoop安装与配置接下来，我们进行了Hadoop的安装与配置。
首先，我们下载了Hadoop的安装包，并解压到本地目录。
然后，我们配置了Hadoop的环境变量，使其能够在命令行中被识别。
3. Hadoop集群搭建为了更好地理解Hadoop的分布式特性，我们搭建了一个Hadoop集群。
我们使用了三台虚拟机，分别作为一个主节点和两个从节点。
在主节点上配置了HDFS和MapReduce的相关文件，并在从节点上配置了对应的通信信息。
4. Hadoop基本操作在学习了Hadoop的基本概念和架构后，我们开始进行一些基本的Hadoop操作。
首先，我们学习了Hadoop的文件操作命令，如上传、下载、删除等。
然后，我们学习了Hadoop的作业操作命令，如提交作业、查看作业状态等。
5. Hadoop应用开发在掌握了Hadoop的基本操作后，我们开始进行Hadoop应用的开发。
我们使用Java语言编写了一个简单的MapReduce程序，用于统计一个文本文件中的单词出现次数。
通过编写这个程序，我们更深入地理解了MapReduce的工作原理和应用。
6. Hadoop性能优化最后，我们学习了Hadoop的性能优化方法。
我们通过调整各种参数和配置文件，来提高Hadoop的运行效率和并行性能。
我们还学习了如何监控Hadoop集群的运行状态，并根据监控结果进行调整和优化。
基于Hadoop大数据平台的数据处理系统
基于Hadoop大数据平台的数据处理系统一、介绍基于Hadoop大数据平台的数据处理系统是一种用于处理大规模数据的解决方案。
它利用Hadoop生态系统中的各种工具和技术，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、分布式计算框架MapReduce、数据存储和查询工具Hive、数据流处理引擎Spark等，来实现数据的存储、处理和分析。
二、系统架构基于Hadoop大数据平台的数据处理系统的架构如下：1. 数据采集层：负责从各种数据源（如传感器、日志文件、数据库等）中采集数据，并将其转化为可处理的格式，如文本文件、JSON、CSV等。
2. 数据存储层：使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储大规模的数据。
HDFS将数据分散存储在多个节点上，提供高可靠性和高可扩展性。
3. 数据处理层：利用MapReduce和Spark等分布式计算框架对存储在HDFS上的数据进行处理。
MapReduce采用分布式计算的方式，将大规模数据集分割成小的数据块，并在集群中并行处理。
Spark是一种内存计算引擎，能够快速处理大规模数据，并支持复杂的数据分析和机器学习任务。
4. 数据查询层：使用Hive或其他类似的工具进行数据的查询和分析。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言，可以将查询转化为MapReduce或Spark任务来执行。
5. 数据可视化层：通过可视化工具（如Tableau、PowerBI等）将处理后的数据以图表或报表的形式展示，帮助用户更好地理解和分析数据。
三、系统功能基于Hadoop大数据平台的数据处理系统具有以下功能：1. 数据采集和清洗：支持从多种数据源中采集数据，并对数据进行清洗和转换，以确保数据的质量和一致性。
2. 数据存储和管理：提供可靠的数据存储和管理机制，支持海量数据的存储和访问。
3. 数据处理和分析：利用分布式计算框架对大规模数据进行处理和分析，包括数据聚合、排序、过滤、统计等操作。
Hadoop生态圈的技术架构解析
Hadoop生态圈的技术架构解析Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大规模数据集并且具有可靠性和可扩展性。
Hadoop生态圈是一个由众多基于Hadoop技术的开源项目组成的体系结构。
这些项目包括Hadoop 组件以及其他与Hadoop相关的组件，例如Apache Spark、Apache Storm、Apache Flink等。
这些组件提供了不同的功能和服务，使得Hadoop生态圈可以满足各种不同的需求。
Hadoop生态圈的技术架构可以分为以下几层：1.基础设施层基础设施层是Hadoop生态圈的底层技术架构。
这一层包括操作系统、集群管理器、分布式文件系统等。
在这一层中，Hadoop 的核心技术——分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）占据了重要位置。
HDFS是一种高度可靠、可扩展的分布式文件系统，它可以存储大规模数据集，通过将数据划分成多个块并存储在不同的机器上，实现数据的分布式存储和处理。
此外，Hadoop生态圈还使用了一些其他的分布式存储系统，例如Apache Cassandra、Apache HBase等。
这些系统提供了高可用性、可扩展性和高性能的数据存储和访问服务。
2.数据管理层数据管理层是Hadoop生态圈的中间层技术架构。
这一层提供了数据管理和数据处理的服务。
在这一层中，MapReduce框架是Hadoop生态圈最为重要的组件之一。
MapReduce框架是一种用于大规模数据处理的程序模型和软件框架，它可以将数据分解成多个小任务进行计算，并在分布式环境下执行。
MapReduce框架提供了自动管理任务调度、数据分片、容错等功能，可以处理大规模的数据集。
除了MapReduce框架，Hadoop生态圈中还有其他一些数据管理和数据处理技术，例如Apache Pig、Apache Hive、Apache Sqoop等。
这些组件提供了从数据提取、清洗和转换到数据分析和报告等各个方面的服务。
Hadoop进阶应用与实践
Hadoop进阶应用与实践随着大数据时代的到来，Hadoop作为现代大数据处理技术的代表，越来越受到关注和应用。
然而，Hadoop作为一个分布式处理框架，使用起来并不简单。
本文从Hadoop的进阶应用角度出发，讨论在实践应用中，如何更好地利用Hadoop进行分布式大数据处理。
一、优化Hadoop集群的性能在使用Hadoop集群进行大数据处理时，性能的优化显得尤为关键。
在Hadoop集群中，我们需要对每个节点的硬件性能和操作系统等进行优化调整。
首先，对于节点的硬件性能，我们可以通过增加内存和CPU、使用更快的硬盘以及网络等方式来提升节点的性能。
其次，针对操作系统，我们需要对Linux内核参数进行调整，以优化节点性能。
例如，可以合理设置文件系统缓存，使得文件系统可以更加高效地工作。
此外，对于Hadoop的配置，我们也可以通过调整参数来优化性能。
例如，可以合理设置HDFS块大小，以提高HDFS的读写速度。
二、使用Hive进行数据分析Hive是Hadoop生态系统中的一个数据存储和分析工具，可以将大数据存储在HDFS上，并通过SQL语言来查询和处理数据。
相比于原生的Java编程，使用Hive进行数据分析可以使得工作更加高效。
在使用Hive进行数据分析时，我们需要定义Hive表并导入数据。
然后，就可以通过类似SQL的查询语句来进行数据分析和处理。
此外，我们还可以通过在查询语句中使用特定的函数来扩展Hive的功能，从而满足更多的需求。
三、使用Spark进行大数据处理Spark是一个快速、通用的数据处理引擎，可以处理大规模数据集。
与Hadoop的MapReduce相比，Spark具有更高的处理速度和更丰富的API。
因此，在一些大型数据处理场景下，Spark已经成为Hadoop的重要替代品之一。
在使用Spark进行大数据处理时，我们需要定义Spark的上下文，通过API来操作数据集。
Spark的API非常丰富，包括许多基本操作和高级操作。
hadoop学习总结
Client1 Client2
Name Node
Secondary Name Node
5
4
13 Data Node
5
8
1
4
Data Node
5
4
......
2
3
Data Node
HDFS 的 NameNode 和 DataNode 是和文件存储关系比较大的两个角色。NameNode
是 HDFS 系 统 中 的 管 理 者 ， DataNode 是 HDFS 中 保 存 数 据 的 节 点 。 下 面 我 结 合
Share Knowledge Share Happiness 打开视界，打开世界
我总觉得诗人和旅行者天生有共同的特质：他们一直在追寻着灵魂的升华。在这一过程中， 他们眼里可能看到了人间百态或者是人间天堂，基于此，才有诗之深情之切。这种感知生命 深度的起源，在于视界！
生命的维度远不止时间一维而已，一个多月之前距离现在已经有 30 多天的距离。如果我 们只看年龄，那么我真的比过去大了一个多月。但是，如果把知识这个维度引入生命，那么 一切都会产生奇妙的‘化学反应’。
3
工欲善其事必先利其器
Share Knowledge Share Happiness
Map/Reduce 程序来讲解文件存储在 HDFS 中，如何被运用的过程。
1.1 文件在 HDFS 的存储
我们将文件名为 test.txt（大小为 192MB）文件数据存放在 HDFS 的 http：//localhost： 9010/user/sn/testdata 文件夹下 这时，HDFS 根据 test.txt 的大小和 HDFS 默认的数据快的大小（64MB）进行分片，HDFS 将 test.txt 文件分成 3 片。我们假设这三片的名称为 1,2,3. 我们假设我们的集群有四台机器，一台机器为 master，其他三台为 slave. Master 上的 NameNode 上保存着 Test.txt 的元数据信息，3 台 slave 上保存着 Test.txt 的具体数据信息。 具体如下图所示：
hadoop实验报告
hadoop实验报告一、引言Hadoop是一个开源的分布式系统框架，用于存储和处理大规模数据集。
本实验旨在通过使用Hadoop框架，实践分布式存储和处理数据的能力，并深入了解HDFS和MapReduce的工作原理。
本报告将详细描述实验的步骤、结果和分析，以及洞察到的有关Hadoop的相关知识。
二、实验环境在本次实验中，我们使用以下环境：- 操作系统：Ubuntu 18.04- Hadoop版本：2.7.3- Java版本：1.8.0_181三、实验步骤1. 安装和配置Hadoop首先，需要下载合适版本的Hadoop并进行安装。
在安装完成后，需要进行相关的配置。
通过编辑hadoop-env.sh和core-site.xml文件，设置Java路径和Hadoop的基本配置。
接着，配置hdfs-site.xml文件以指定Hadoop分布式文件系统（HDFS）的副本数量。
最后，修改mapred-site.xml文件以设定MapReduce的配置。
2. 启动Hadoop集群在完成Hadoop的安装和配置后，需要启动Hadoop集群。
运行start-all.sh脚本，该脚本将启动Hadoop的各个组件，包括NameNode、SecondaryNameNode、DataNode和ResourceManager。
通过运行JPS命令，可以检查各个组件是否成功启动。
3. 创建HDFS文件夹并上传数据使用Hadoop的命令行工具，例如Hadoop fs命令，可以在HDFS上创建文件夹和上传数据。
首先，创建一个文件夹用于存储实验数据。
然后，使用put命令将本地文件上传到HDFS上的指定位置。
4. 编写MapReduce程序为了进行数据处理，需要编写一个MapReduce程序。
MapReduce是Hadoop的核心组件，用于高效地处理大规模数据。
编写MapReduce程序需要实现Mapper和Reducer类，并根据需求定义map()和reduce()方法。
大数据hadoop实训报告
大数据hadoop实训报告摘要：本文旨在报告完成的一次Hadoop实训活动的过程，总结使用Hadoop的运行特点，以及对大数据分析运行的经验总结。
本次实训中，学习者使用Hadoop与Hive进行数据清洗，数据建模以及分析，熟练掌握了Hadoop技术的应用，并获得了一定的数据分析和处理能力。
关键词：Hadoop；据分析；据清洗； Hive1.言近年来，随着物联网、云计算及大数据技术的飞速发展，大数据已经成为当今经济发展的最重要的基础设施，大数据的处理和分析已经不可忽视。
Hadoop平台是当今大数据平台的主流，拥有众多企业用户，并且在很多行业取得了重大成绩，如金融、医疗等。
本文就Hadoop作为一种新兴联想大数据技术，介绍了一次Hadoop实训活动的流程及结果，同时从中总结出了运行Hadoop平台的经验和能力。
2.法本次实训是在一起Hadoop项目实施中，安排的一次实训活动。
该项目的目的是将现有的数据进行清洗，重新建模，实现大数据分析及挖掘。
实训活动的内容包括：（1）Hadoop的安装及配置：学习者安装并完成了Hadoop的配置，学会了在Linux环境下，利用Hadoop的众多命令来构建系统环境。
（2）Hive的使用：学习者在了解了Hive的功能与作用之后，学会了应用Hive将原始数据集清洗，以及实现数据建模，分析等功能。
（3）大数据分析：学习者运用Hadoop，实现了数据的分析，熟练掌握了批处理、流式处理等技术，实现了实际环境中的大数据分析。
3.果实训结果显示，学习者可以熟练运用Hadoop及Hive进行大数据的清洗、建模及分析。
使用Hadoop进行数据处理时，学习者发现，自主开发编写mapreduce程序，运行结果比使用hive运行更快；说明在构建系统环境时，合理运用技术可以大大提升Hadoop的运行效率。
4.结论本次实训活动比较成功的完成了Hadoop及Hive的安装、使用及数据分析挖掘的任务，使学习者在实战中积累了一定的数据分析及处理能力，同时总结出运行Hadoop平台的经验，提升了学习者的应用能力。
基于Hadoop的大数据处理与分析平台设计与实现
基于Hadoop的大数据处理与分析平台设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据的处理和分析对于企业决策、市场营销、风险控制等方面起着至关重要的作用。
在这样的背景下，基于Hadoop的大数据处理与分析平台设计与实现显得尤为重要。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以对大规模数据进行存储和处理。
它由Apache基金会开发，采用Java编程语言。
Hadoop主要包括Hadoop Common、Hadoop Distributed File System（HDFS）、Hadoop YARN和Hadoop MapReduce等模块。
三、大数据处理与分析平台设计1. 架构设计在设计基于Hadoop的大数据处理与分析平台时，首先需要考虑整体架构。
典型的架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。
其中，数据采集层负责从各个数据源收集数据，数据存储层用于存储原始和处理后的数据，数据处理层包括数据清洗、转换和计算等功能，数据展示层则提供可视化的报表和图表展示。
2. 数据采集与存储在大数据处理平台中，数据采集是至关重要的一环。
可以通过Flume、Kafka等工具实现对各类数据源的实时采集。
而数据存储方面，HDFS是Hadoop中用于存储海量数据的分布式文件系统，具有高可靠性和高扩展性。
3. 数据处理与计算Hadoop MapReduce是Hadoop中用于并行计算的编程模型，通过Map和Reduce两个阶段实现对大规模数据的处理和计算。
同时，Hadoop YARN作为资源管理器，可以有效管理集群中的资源，并提供任务调度功能。
4. 数据展示与应用为了更好地展示和利用处理后的数据，可以使用Apache Hive、Apache Pig等工具进行SQL查询和复杂分析操作。
此外，通过搭建BI系统或者开发自定义应用程序，可以实现对数据进行更深入的挖掘和应用。
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基于Hadoop生态圈的数据仓库实践——进阶技术（四）四、角色扮演维度当一个事实表多次引用一个维度表时会用到角色扮演维度。
例如，一个销售订单有一个是订单日期，还有一个交货日期，这时就需要引用日期维度表两次。
本节将说明两类角色扮演维度的实现，分别是表别名和数据库视图。
这两种都使用了Hive的功能。
表别名是在SQL语句里引用维度表多次，每次引用都赋予维度表一个别名。
而数据库视图，则是按照事实表需要引用维度表的次数，建立相同数量的视图。
1. 修改数据库模式使用下面的脚本修改数据库模式。
分别给数据仓库里的事实表sales_order_fact和源数据库中订单销售表sales_order增加request_delivery_date_sk和request_delivery_date列。
[sql] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片-- in hiveUSE dw;-- sales_order_fact表是ORC格式，增加列需要重建数据ALTER TABLE sales_order_fact RENAME TO sales_order_fact_old;CREATE TABLE sales_order_fact (order_sk INT comment 'order surrogate key',customer_sk INT comment 'customer surrogate key',product_sk INT comment 'product surrogate key',order_date_sk INT comment 'date surrogate key',request_delivery_date_sk INT comment 'request delivery date surrogate key',order_amount DECIMAL(10 , 2 ) comment 'order amount',order_quantity INT COMMENT 'order_quantity')CLUSTERED BY (order_sk) INTO 8 BUCKETSSTORED AS ORC TBLPROPERTIES ('transactional'='true');INSERT INTO sales_order_factSELECT order_sk, customer_sk, product_sk, order_date_sk, NULL, order_amount, order_quantityFROM sales_order_fact_old;DROP TABLE sales_order_fact_old;USE rds;ALTER TABLE sales_order ADD COLUMNS (request_delivery_date DATE COMMENT 'request delivery date') ;-- in mysqlUSE source;ALTER TABLE sales_order ADD request_delivery_date DA TE AFTER order_date ;修改后源数据库模式如下图所示。
Hive不能像MySQL那样指定新增列的位置，它新增的列都是在表的最后。
2. 重建Sqoop作业使用下面的脚本重建Sqoop作业，增加request_delivery_date列。
[plain] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片last_value=`sqoop job --show myjob_incremental_import --meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://cdh2:16000/sqoop | grep st.value | awk '{print $3}'`sqoop job --delete myjob_incremental_import --meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://cdh2:16000/sqoopsqoop job \--meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://cdh2:16000/sqoop \--create myjob_incremental_import \-- \import \--connect "jdbc:mysql://cdh1:3306/source?useSSL=false&user=root&password=mypassword" \ --table sales_order \--columns "order_number, customer_number, product_code, order_date, entry_date, order_amount, order_quantity, request_delivery_date" \--hive-import \--hive-table rds.sales_order \--incremental append \--check-column order_number \--last-value $last_value注意columns参数值中列的顺序（MySQL里的source.sales_order）要和rds.sales_order的顺序保持一致。
3. 修改定期装载regular_etl.sql文件定期装载HiveQL脚本需要增加对交货日期列的处理，修改后的脚本如下所示。
[sql] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片-- 设置变量以支持事务set hive.support.concurrency=true;set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;set hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager;set pactor.initiator.on=true;set pactor.worker.threads=1;USE dw;-- 设置SCD的生效时间和过期时间SET hivevar:cur_date = CURRENT_DATE();SET hivevar:pre_date = DA TE_ADD(${hivevar:cur_date},-1);SET hivevar:max_date = CAST('2200-01-01' AS DA TE);-- 设置CDC的上限时间INSERT OVERWRITE TABLE rds.cdc_time SELECT last_load, ${hivevar:cur_date} FROM rds.cdc_time;-- 装载customer维度-- 设置已删除记录和地址相关列上SCD2的过期，用<=>运算符处理NULL值。
UPDATE customer_dimSET expiry_date = ${hivevar:pre_date}WHERE customer_dim.customer_sk IN(SELECT a.customer_skFROM (SELECT customer_sk,customer_number,customer_street_address,customer_zip_code,customer_city,customer_state,shipping_address,shipping_zip_code,shipping_city,shipping_stateFROM customer_dim WHERE expiry_date = ${hivevar:max_date}) a LEFT JOIN rds.customer b ON a.customer_number = b.customer_numberWHERE b.customer_number IS NULL OR( !(a.customer_street_address <=> b.customer_street_address)OR !(a.customer_zip_code <=> b.customer_zip_code)OR !(a.customer_city <=> b.customer_city)OR !(a.customer_state <=> b.customer_state)OR !(a.shipping_address <=> b.shipping_address)OR !(a.shipping_zip_code <=> b.shipping_zip_code)OR !(a.shipping_city <=> b.shipping_city)OR !(a.shipping_state <=> b.shipping_state)));-- 处理customer_street_addresses列上SCD2的新增行INSERT INTO customer_dimSELECTROW_NUMBER() OVER (ORDER BY t1.customer_number) + t2.sk_max,t1.customer_number,t1.customer_name,t1.customer_street_address,t1.customer_zip_code,t1.customer_city,t1.customer_state,t1.shipping_address,t1.shipping_zip_code,t1.shipping_city,t1.shipping_state,t1.version,t1.effective_date,t1.expiry_dateFROM(SELECTt2.customer_number customer_number,t2.customer_name customer_name,t2.customer_street_address customer_street_address,t2.customer_zip_code customer_zip_code,t2.customer_city customer_city,t2.customer_state customer_state,t2.shipping_address shipping_address,t2.shipping_zip_code shipping_zip_code,t2.shipping_city shipping_city,t2.shipping_state shipping_state,t1.version + 1 version,${hivevar:pre_date} effective_date,${hivevar:max_date} expiry_dateFROM customer_dim t1INNER JOIN rds.customer t2ON t1.customer_number = t2.customer_numberAND t1.expiry_date = ${hivevar:pre_date}LEFT JOIN customer_im t3ON t1.customer_number = t3.customer_numberAND t3.expiry_date = ${hivevar:max_date}WHERE (!(t1.customer_street_address <=> t2.customer_street_address)OR !(t1.customer_zip_code <=> t2.customer_zip_code)OR !(t1.customer_city <=> t2.customer_city)OR !(t1.customer_state <=> t2.customer_state)OR !(t1.shipping_address <=> t2.shipping_address)OR !(t1.shipping_zip_code <=> t2.shipping_zip_code)OR !(t1.shipping_city <=> t2.shipping_city)OR !(t1.shipping_state <=> t2.shipping_state))AND t3.customer_sk IS NULL) t1CROSS JOIN(SELECT COALESCE(MAX(customer_sk),0) sk_max FROM customer_dim) t2;-- 处理customer_name列上的SCD1-- 因为hive的update的set子句还不支持子查询，所以这里使用了一个临时表存储需要更新的记录，用先delete再insert代替update-- 因为SCD1本身就不保存历史数据，所以这里更新维度表里的所有customer_name改变的记录，而不是仅仅更新当前版本的记录DROP TABLE IF EXISTS tmp;CREATE TABLE tmp ASSELECTa.customer_sk,a.customer_number,b.customer_name,a.customer_street_address,a.customer_zip_code,a.customer_city,a.customer_state,a.shipping_address,a.shipping_zip_code,a.shipping_city,a.shipping_state,a.version,a.effective_date,a.expiry_dateFROM customer_dim a, rds.customer bWHERE a.customer_number = b.customer_number AND !(a.customer_name <=> b.customer_name);DELETE FROM customer_dim WHERE customer_dim.customer_sk IN (SELECT customer_sk FROM tmp);INSERT INTO customer_dim SELECT * FROM tmp;-- 处理新增的customer记录INSERT INTO customer_dimSELECTROW_NUMBER() OVER (ORDER BY t1.customer_number) + t2.sk_max,t1.customer_number,t1.customer_name,t1.customer_street_address,t1.customer_zip_code,t1.customer_city,t1.customer_state,t1.shipping_address,t1.shipping_zip_code,t1.shipping_city,t1.shipping_state,1,${hivevar:pre_date},${hivevar:max_date}FROM(SELECT t1.* FROM rds.customer t1 LEFT JOIN customer_dim t2 ON t1.customer_number = t2.customer_numberWHERE t2.customer_sk IS NULL) t1CROSS JOIN(SELECT COALESCE(MAX(customer_sk),0) sk_max FROM customer_dim) t2;-- 重载PA客户维度TRUNCATE TABLE pa_customer_dim;INSERT INTO pa_customer_dimSELECTcustomer_sk, customer_number, customer_name, customer_street_address, customer_zip_code, customer_city, customer_state, shipping_address, shipping_zip_code, shipping_city, shipping_state, version, effective_date, expiry_dateFROM customer_dimWHERE customer_state = 'PA' ;-- 装载product维度-- 设置已删除记录和product_name、product_category列上SCD2的过期UPDATE product_dimSET expiry_date = ${hivevar:pre_date}WHERE product_dim.product_sk IN(SELECT a.product_skFROM (SELECT product_sk,product_code,product_name,product_categoryFROM product_dim WHERE expiry_date = ${hivevar:max_date}) a LEFT JOIN rds.product b ON a.product_code = b.product_codeWHERE b.product_code IS NULL OR (a.product_name <> b.product_name OR a.product_category <> b.product_category));-- 处理product_name、product_category列上SCD2的新增行INSERT INTO product_dimSELECTROW_NUMBER() OVER (ORDER BY t1.product_code) + t2.sk_max,t1.product_code,t1.product_name,t1.product_category,t1.version,t1.effective_date,t1.expiry_dateFROM(SELECTt2.product_code product_code,t2.product_name product_name,t2.product_category product_category,t1.version + 1 version,${hivevar:pre_date} effective_date,${hivevar:max_date} expiry_dateFROM product_dim t1INNER JOIN rds.product t2ON t1.product_code = t2.product_codeAND t1.expiry_date = ${hivevar:pre_date}LEFT JOIN product_dim t3ON t1.product_code = t3.product_codeAND t3.expiry_date = ${hivevar:max_date}WHERE (t1.product_name <> t2.product_name OR t1.product_category <> t2.product_category) AND t3.product_k IS NULL) t1CROSS JOIN(SELECT COALESCE(MAX(product_sk),0) sk_max FROM product_dim) t2;-- 处理新增的product记录INSERT INTO product_dimSELECTROW_NUMBER() OVER (ORDER BY t1.product_code) + t2.sk_max,t1.product_code,t1.product_name,t1.product_category,1,${hivevar:pre_date},${hivevar:max_date}FROM(SELECT t1.* FROM rds.product t1 LEFT JOIN product_dim t2 ON t1.product_code = t2.product_codeWHERE t2.product_sk IS NULL) t1CROSS JOIN(SELECT COALESCE(MAX(product_sk),0) sk_max FROM product_dim) t2;-- 装载order维度INSERT INTO order_dimSELECTROW_NUMBER() OVER (ORDER BY t1.order_number) + t2.sk_max,t1.order_number,t1.version,t1.effective_date,t1.expiry_dateFROM(SELECTorder_number order_number,1 version,order_date effective_date,'2200-01-01' expiry_dateFROM rds.sales_order, rds.cdc_timeWHERE entry_date >= last_load AND entry_date < current_load ) t1CROSS JOIN(SELECT COALESCE(MAX(order_sk),0) sk_max FROM order_dim) t2;-- 装载销售订单事实表INSERT INTO sales_order_factSELECTorder_sk,customer_sk,product_sk,e.date_sk,f.date_sk,order_amount,order_quantityFROMrds.sales_order a,order_dim b,customer_dim c,product_dim d,date_dim e,date_dim f,rds.cdc_time gWHEREa.order_number =b.order_numberAND a.customer_number = c.customer_numberAND a.order_date >= c.effective_dateAND a.order_date < c.expiry_dateAND a.product_code = d.product_codeAND a.order_date >= d.effective_dateAND a.order_date < d.expiry_dateAND to_date(a.order_date) = e.dateAND to_date(a.request_delivery_date) = f.dateAND a.entry_date >= st_load AND a.entry_date < g.current_load ;-- 更新时间戳表的last_load字段INSERT OVERWRITE TABLE rds.cdc_time SELECT current_load, current_load FROM rds.cdc_time;4. 测试（1）执行下面的SQL脚本增加三个带有交货日期的销售订单。