數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及應(yīng)用 習(xí)題及答案 劉學(xué)

崗前培訓(xùn)課后練習(xí)一、選擇題1.Hive的分布式數(shù)據(jù)存儲依賴于以下哪個框架（B）A.MapReduceB.HDFSC.HBaseD.MySQL2.Hive分布式計算及HiveQL的運(yùn)行依賴于以下哪個框架（A）A.MapReduceB.HDFSC.HBaseD.MySQL3.Hive自帶的元數(shù)據(jù)庫是（），一般實際應(yīng)用中將Hive元數(shù)據(jù)庫換成（C）。A.HBaseB.HDFSC.DerbyD.MySQL4.關(guān)于Hive與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的比較，下列說法錯誤的是（C）A.Hive的查詢語言為HQL，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的查詢語言為SQLB.Hive的數(shù)據(jù)存儲在HDFS上，關(guān)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一般存儲在本地文件系統(tǒng)C.Hive任務(wù)執(zhí)行延遲低，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)蝿?wù)執(zhí)行延遲高D.Hive表無索引，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫帶索引二、簡答題請簡述Hive和Hadoop的關(guān)系。Hive是構(gòu)建在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉庫工具，用于處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Hive使用Hadoop的分布式文件系統(tǒng)（HDFS）來存儲數(shù)據(jù)，并使用Hadoop的MapReduce來執(zhí)行數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)。請簡述Hive和HBase的區(qū)別和聯(lián)系。區(qū)別：Hive是數(shù)據(jù)倉庫工具，用于批處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集；HBase是分布式、可伸縮的列存儲數(shù)據(jù)庫，用于實時讀寫大量數(shù)據(jù)。聯(lián)系：兩者都構(gòu)建在Hadoop之上，可以共同使用。Hive可以處理HBase中的數(shù)據(jù)，HBase可以作為Hive的存儲后端。描述Hive的工作原理和體系架構(gòu)。Hive將SQL查詢轉(zhuǎn)換為MapReduce作業(yè)在Hadoop上執(zhí)行。其體系架構(gòu)包括用戶接口（CLI、WebUI等）、元數(shù)據(jù)存儲（存儲表結(jié)構(gòu)等元數(shù)據(jù)）、HiveServer2（提供客戶端連接和SQL執(zhí)行）、Driver（解析查詢并生成執(zhí)行計劃）、編譯器（將查詢計劃轉(zhuǎn)換為MapReduce作業(yè)）、執(zhí)行引擎（運(yùn)行MapReduce作業(yè)）等組件。分析HiveQL與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。HiveQL是基于SQL的查詢語言，但針對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理進(jìn)行了優(yōu)化。HiveQL支持的SQL功能比傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫少，例如不支持索引、更新和刪除操作。HiveQL查詢通常延遲較高，適合批處理和分析任務(wù)。簡述Hive的特點?；贖adoop，利用Hadoop的分布式處理能力。支持SQL風(fēng)格的查詢語言HiveQL。適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)。提供簡單的數(shù)據(jù)摘要、查詢和分析。項目1數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境部署課后練習(xí)一、選擇題1.以下哪個不是Hive的部署模式（D）A.本地部署模式B.遠(yuǎn)程部署模式C.內(nèi)嵌模式D.完全分布式模式2.Hive的內(nèi)嵌模式部署方式使用的元數(shù)據(jù)庫是（C）A.MySQLB.HBaseC.DerbyD.Hadoop3.安裝部署Hive時，需要將配置和修改的信息配置到哪個文件中（B）A.default.xmlB.hive-site.xmlC.hive-default.xmlD.core-site.xml二、填空題1.Hive中主要包含兩類數(shù)據(jù)，分別是____內(nèi)部表___和___外部表___。2.Hive常用的兩種部署模式是_______本地模式_______和_____遠(yuǎn)程模式_____。3.啟動HiveServer可以執(zhí)行命令__hive--servicehiveserver2___，啟動Hive客戶端可以執(zhí)行命令__hive___。三、簡答題請問安裝和部署Hive的前提條件有哪些？安裝并配置好Hadoop集群。安裝Java環(huán)境，并確保版本與Hive兼容。準(zhǔn)備好Hive的安裝包和相關(guān)配置文件。Hive有哪幾種安裝和部署方式？本地模式：Hive運(yùn)行在單個JVM上，使用本地文件系統(tǒng)存儲元數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程模式/完全分布式模式：Hive運(yùn)行在Hadoop集群上，使用HDFS存儲數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)庫（如MySQL）。什么是Hive的MetaStore，有什么作用？MetaStore存儲了Hive的元數(shù)據(jù)，包括表結(jié)構(gòu)、列信息、分區(qū)信息等。它使得Hive能夠識別和管理存儲在HDFS中的數(shù)據(jù)。請描述Hive本地模式部署方式的原理和架構(gòu)。本地模式主要用于開發(fā)和測試。Hive服務(wù)、元數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理都在同一臺機(jī)器上完成，使用本地文件系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)。請描述Hive遠(yuǎn)程模式部署方式的原理和架構(gòu)。遠(yuǎn)程模式利用Hadoop集群的分布式處理能力。HiveServer2提供客戶端連接，元數(shù)據(jù)存儲在如MySQL這樣的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)處理則通過MapReduce在Hadoop集群上完成。四、部署規(guī)劃已知有3個節(jié)點的Hadoop集群，如何基于這個集群進(jìn)行Hive遠(yuǎn)程模式的部署，請給出部署規(guī)劃，并寫出部署步驟。在一個節(jié)點上安裝和配置Hive，作為主節(jié)點（HiveServer2）。在所有節(jié)點上安裝Hive客戶端，以便可以提交查詢?nèi)蝿?wù)。配置Hive元數(shù)據(jù)存儲，使用MySQL或其他關(guān)系型數(shù)據(jù)庫作為元數(shù)據(jù)存儲后端。配置Hive使用Hadoop集群的HDFS作為數(shù)據(jù)存儲后端。啟動HiveServer2和必要的Hive服務(wù)。通過Hive客戶端連接到HiveServer2，開始使用Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和查詢。項目2基于DDL的學(xué)員信息系統(tǒng)操作一、簡答題1.創(chuàng)建內(nèi)外部表、分區(qū)表、桶表的命令分別是什么？內(nèi)部表：CREATETABLEtable_name(col1data_type,col2data_type,...)STOREDASfile_format;外部表：CREATEEXTERNALTABLEtable_name(col1data_type,col2data_type,...)STOREDASfile_formatLOCATION'hdfs_path';分區(qū)表：CREATETABLEtable_name(col1data_type,col2data_type,...)PARTITIONEDBY(col3data_type)STOREDASfile_format;桶表：CREATETABLEtable_name(col1data_type,col2data_type,...)CLUSTEREDBY(col3)INTOnum_bucketsBUCKETSSTOREDASfile_format;2.Hive中的數(shù)據(jù)類型都有哪些？基本數(shù)據(jù)類型：BOOLEAN,TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,FLOAT,DOUBLE,STRING,CHAR,VARCHAR,DATE,TIMESTAMP,BINARY。復(fù)合數(shù)據(jù)類型：ARRAY,MAP,STRUCT,UNION。3.分析HiveQL和MySQL的區(qū)別是什么？HiveQL是Hive的查詢語言，用于操作Hive中的數(shù)據(jù)，基于類SQL語法，但與MySQL語法有一些區(qū)別。HiveQL支持類SQL語法，但不支持事務(wù)、索引、主鍵等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫特性。HiveQL適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析，通常用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而MySQL更適用于在線事務(wù)處理（OLTP）和小規(guī)模數(shù)據(jù)分析。4.創(chuàng)建、刪除、修改數(shù)據(jù)庫的命令分別是什么？創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫：CREATEDATABASEdatabase_name;刪除數(shù)據(jù)庫：DROPDATABASEdatabase_name;修改數(shù)據(jù)庫：ALTERDATABASEdatabase_nameSETdbproperties('key'='value');二、編程題1.Hive數(shù)據(jù)定義編程練習(xí)（1）嘗試創(chuàng)建表1，其名字為student，共有五列number，name，sex，age，score；CREATETABLEstudent(numberINT,nameSTRING,sexSTRING,ageINT,scoreDOUBLE);（2）查看表1的結(jié)構(gòu)；DESCRIBEstudent;（3）查看表1的詳細(xì)屬性；DESCRIBEFORMATTEDstudent;（4）重命名表1為students；ALTERTABLEstudentRENAMETOstudents;（5）在表1中新加一列course后再將其刪除；ALTERTABLEstudentsADDCOLUMNcourseSTRING;ALTERTABLEstudentsDROPCOLUMNcourse;（6）刪除表1。DROPTABLEstudents;2.編程題NameCourseScorehuangoMath81huangoEnglish87huangoComputer57xuzhengMath89xuzhengEnglish92xuzhengComputer83wangbaoqiangMath78wangbaoqiangEnglish88wangbaoqiangMomputer90dengchaoMath88dengchaoComputer58現(xiàn)有一張數(shù)據(jù)庫表Student表：請求出：用一條HQL語句查詢出Student表中每門課都大于80分的學(xué)生姓名；SELECTNameFROMStudentGROUPBYNameHAVINGMIN(Score)>80;用一條HQL語句查詢出Student表中有不及格成績的學(xué)生姓名；SELECTDISTINCTNameFROMStudentWHEREScore<60;項目3基于DML的學(xué)員信息系統(tǒng)操作課后練習(xí)一、簡答題1.Hive中追加導(dǎo)入數(shù)據(jù)的方式有幾種，請寫出簡要語法？Hive中追加導(dǎo)入數(shù)據(jù)的方式有三種：a.使用INSERTOVERWRITE命令直接覆蓋原表；b.使用INSERTINTO命令插入新行；c.使用LOADDATAINFILE命令從文件加載數(shù)據(jù)。其中，INSERTOVERWRITE命令是最常用的方法，因為它可以直接在表中添加新數(shù)據(jù)，同時覆蓋原有的數(shù)據(jù)。簡要語法為：INSERTOVERWRITEtable_namePARTITION(partition_key)VALUES(value1,value2,…);2.Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)有幾種方式？如何導(dǎo)出？使用INSERTOVERWRITEDIRECTORY語句將查詢結(jié)果導(dǎo)出到HDFS指定目錄。使用INSERTOVERWRITELOCALDIRECTORY語句將查詢結(jié)果導(dǎo)出到本地文件系統(tǒng)指定目錄。二、操作題：已知有某網(wǎng)站訪問次數(shù)的數(shù)據(jù)文件access.txt，文件內(nèi)容格式為：用戶名,月份，訪問次數(shù)三項數(shù)據(jù)以逗號分隔，如下所示：請基于此文件，完成以下問題：編寫HQL創(chuàng)建外部表t_access，表的結(jié)構(gòu)和文件內(nèi)容結(jié)構(gòu)對應(yīng)。CREATEEXTERNALTABLEt_access(usernameSTRING,monthSTRING,access_countINT)ROWFORMATDELIMITEDFIELDSTERMINATEDBY','LOCATION'/path/to/access.txt';將access.txt文件的內(nèi)容導(dǎo)入到t_access表中；LOADDATAINPATH'/path/to/access.txt'OVERWRITEINTOTABLEt_access;查看表中所有數(shù)據(jù)；SELECT*FROMt_access;創(chuàng)建表tmp_access，字段有（namestring，monstring，numint）存放每個用戶每月的訪問此網(wǎng)站的次數(shù)；CREATETABLEtmp_access(nameSTRING,monSTRING,numINT);將每個用戶每月的訪問次數(shù)統(tǒng)計結(jié)果插入到tmp_access表中。INSERTINTOTABLEtmp_accessSELECTusername,month,SUM(access_count)ASnumFROMt_accessGROUPBYusername,month;項目4企業(yè)信息管理數(shù)據(jù)查詢與操作課后習(xí)題一、填空題在HiveSQL語句中，__ORDERBY____是全局排序，______SORTBY____而是分區(qū)內(nèi)部排序。關(guān)鍵字EXISTS的作用是____判斷子查詢是否返回結(jié)果集，如果返回結(jié)果集則返回TRUE，否則返回FALSE_______。關(guān)鍵字ALL的作用是_______與子查詢的結(jié)果集中的所有值進(jìn)行比較。________。_____MAX()____函數(shù)返回組內(nèi)某列的最大值。在HiveSQL查詢語句中，_________ASC_____可對指定列進(jìn)行升序排序，____DESC______是降序排列。二、程序題創(chuàng)建學(xué)生管理系統(tǒng)，其中包括：學(xué)生表Student(S_id,S_name,S_birth,S_sex)——學(xué)生編號,學(xué)生姓名,出生年月,學(xué)生性別；課程表Course(C_id,C_name)——課程編號,課程名稱；成績表Score(S_id,C_id,S_score)——學(xué)生編號,課程編號,分?jǐn)?shù)。運(yùn)用本章所學(xué)知識，查詢?nèi)缦滦畔ⅲ翰樵冃铡皬垺蓖瑢W(xué)的信息；SELECT*FROMStudentWHERES_nameLIKE'張%';查詢語文成績大于90分的同學(xué)信息；SELECT*FROMScoreJOINStudentONScore.S_id=Student.S_idWHEREC_id='語文'ANDS_score>90;查詢所有學(xué)生的英語、數(shù)學(xué)成績；SELECTStudent.S_id,S_name,S_scoreFROMScoreJOINStudentONScore.S_id=Student.S_idWHEREC_idIN('英語','數(shù)學(xué)');查詢每位同學(xué)的姓名、學(xué)號，并統(tǒng)計每位同學(xué)的總分；SELECTStudent.S_id,S_name,SUM(S_score)AStotal_scoreFROMScoreJOINStudentONScore.S_id=Student.S_idGROUPBYStudent.S_id,S_name;查詢總分前5名的同學(xué)信息。SELECTStudent.S_id,S_name,SUM(S_score)AStotal_scoreFROMScoreJOINStudentONScore.S_id=Student.S_idGROUPBYStudent.S_id,S_nameORDERBYtotal_scoreDESCLIMIT5;項目5網(wǎng)上商城購物數(shù)據(jù)統(tǒng)計和優(yōu)化課后練習(xí)一、選擇題1.下面關(guān)于視圖的作用描述不正確的是（D）A.可以簡化數(shù)據(jù)查詢語句B.可以使用用戶能從多角度看待同一數(shù)據(jù)C.通過引入視圖可以提高數(shù)據(jù)的安全性D.視圖提供了一定程度的邏輯聯(lián)合性2.下面關(guān)于索引的作用描述不正確的是（D）A.提升一些操作的效率。Hive的索引可以建立在某些行上，從而減少任務(wù)中的數(shù)據(jù)塊的數(shù)量讀取。B.索引可以提高Hive表指定列的查詢速度。C.索引可以避免全表掃描和資源浪費，還可以加快含有g(shù)roupby語句的查詢的計算速度。D.某些情況下索引的使用優(yōu)于分區(qū)。在可預(yù)見到分區(qū)數(shù)據(jù)特別龐大的情況下，這里的索引索引使用會更好。3.下面關(guān)于視圖和索引說明正確的是（A）A.視圖是由從數(shù)據(jù)庫的基本表中選取出來的數(shù)據(jù)組成的邏輯窗口B.視圖有定義，也有相應(yīng)的物理結(jié)構(gòu)C.索引是對數(shù)據(jù)庫表中一列或多列的值進(jìn)行排序的一種結(jié)構(gòu)D.索引是對特定的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記（一列或者多列）二、判斷題1.Hive表的索引創(chuàng)建在HBase表中，能大大提升查詢性能。（?）2.在Hive中，視圖只有在metastore中有和HDFS的映射關(guān)系，而在HDFS中找不到對應(yīng)的文件夾。（?）3.通過索引對特定的數(shù)據(jù)查詢，可以在最小的開銷下加速對數(shù)據(jù)的搜索。（?）三、填空題1.執(zhí)行索引查詢，會生成一個___查詢計劃____2.根據(jù)對索引列的過濾條件，從索引表中過濾出索引列的值對應(yīng)的_____數(shù)據(jù)塊________及偏移量，并輸出到HDFS文件中3.視圖是對一個_________查詢結(jié)果集______進(jìn)行的第二次查詢處理。四、簡答題1.簡述下Hive的索引和視圖的區(qū)別？索引是對表中一列或多列的值進(jìn)行排序的一種結(jié)構(gòu)，可以提高查詢效率；視圖是由一個查詢結(jié)果集生成的虛擬表，可以簡化數(shù)據(jù)查詢語句。2.簡述下Hive的索引創(chuàng)建過程？Hive的索引創(chuàng)建過程包括兩個階段：首先是生成索引表，然后在索引表上進(jìn)行查詢優(yōu)化。3.闡述Hive的視圖主要應(yīng)用場景有哪些？Hive的視圖主要應(yīng)用于簡化數(shù)據(jù)查詢語句、隱藏底層表結(jié)構(gòu)、提供數(shù)據(jù)安全性等場景。4.說明Hive的視圖和索引的創(chuàng)建對數(shù)據(jù)的影響有哪些？視圖的創(chuàng)建不會影響底層表的數(shù)據(jù)存儲，而索引的創(chuàng)建會在底層表的基礎(chǔ)上生成索引表，可能會增加存儲空間開銷。視圖的創(chuàng)建可以簡化數(shù)據(jù)查詢語句，而索引的創(chuàng)建可以提高查詢效率。項目6基于函數(shù)實現(xiàn)微博和門戶數(shù)據(jù)統(tǒng)計課后練習(xí)一、選擇題1.下面不屬于Hive的數(shù)學(xué)函數(shù)的是（D）A.roundB.ceilC.randD.size2.下面關(guān)于函數(shù)的描述不正確的是（C）A.to_date()日期的轉(zhuǎn)換B.cast()數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換C.sort_array()按自然順序?qū)?shù)組進(jìn)行排序并返回D.map_keys()返回集合中的所有key3.下面說法正確的是（A）A.Hive不但支持內(nèi)置函數(shù)，還可以自定義函數(shù)B.常用的自定義函數(shù)有：UDFE、UDTF和UDAFC.自定義函數(shù)的產(chǎn)生是為豐富Hive的使用D.hive支持多種語言編寫自定義函數(shù)二、判斷題1.Hive提供了許多的內(nèi)置函數(shù)，但是有時候提供的內(nèi)置函數(shù)無法滿足業(yè)務(wù)的需要時，就需要用戶根據(jù)需求進(jìn)行自定義函數(shù)。（√）2.Hive的自定義函數(shù)可以使用Python語言來編寫（√）3.創(chuàng)建自定義UDF，需要實現(xiàn)evaluate方法（×）三、填空題1.常用的聚合函數(shù)________COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN_________________________。2.UDF操作作用于_____

單個______數(shù)據(jù)行，并且產(chǎn)生一個數(shù)據(jù)行作為輸出。大多數(shù)函數(shù)都屬于這一類。3.________UDTF_______用來解決將一行輸入拆分成多行輸出。四、簡答題簡單說明下hive的函數(shù)分類？Hive的函數(shù)主要分為內(nèi)置函數(shù)和自定義函數(shù)兩類。內(nèi)置函數(shù)是Hive提供的預(yù)定義函數(shù)，包括數(shù)學(xué)函數(shù)、字符串函數(shù)、日期函數(shù)、聚合函數(shù)等；自定義函數(shù)則是用戶根據(jù)需求自行編寫的函數(shù)，主要分為UDF、UDTF和UDAF三種類型。簡述Hive的自定義函數(shù)的種類和作用？Hive的自定義函數(shù)主要分為UDF（User-DefinedFunctions）、UDTF（User-DefinedTable-GeneratingFunctions）和UDAF（User-DefinedAggregationFunctions）三種類型。它們的作用分別是對單個數(shù)據(jù)行進(jìn)行操作并產(chǎn)生單個數(shù)據(jù)行輸出（UDF）、將一行輸入拆分成多行輸出（UDTF）、以及對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合計算（UDAF）。簡述Hive的UDAF函數(shù)的創(chuàng)建流程？創(chuàng)建UDAF函數(shù)的流程包括編寫Java代碼實現(xiàn)自定義的聚合邏輯，繼承Hive提供的相關(guān)類并重寫對應(yīng)的方法，打包并將Jar包添加到Hive的classpath中，最后在Hive中注冊UDAF函數(shù)。簡述Hive的自定義函數(shù)的使用流程？使用Hive的自定義函數(shù)，首先需要將函數(shù)對應(yīng)的Jar包添加到Hive的classpath中，然后在Hive中注冊該函數(shù)。注冊完成后，就可以在Hive的查詢語句中直接調(diào)用自定義函數(shù)，傳入?yún)?shù)并獲取結(jié)果。項目7基于Hive的JavaAPI操作影視數(shù)據(jù)課后練習(xí)一、選擇題1.下面哪種方式不可以訪問到Hive的客戶端的是（D）A.JavaAPIB.HiveCLIC.BeelineD.HDFS2.下面關(guān)于JavaAPI的描述不正確的是（D）A.由Java語言編寫的用于訪問和使用的程序B.Hive支持JavaAPI的使用C.使用JavaAPI來編寫Hive程序時，需要提前導(dǎo)入對應(yīng)的JAR包D.JavaAPI不支持Hive的訪問3.下面不是JavaAPI中的Hive的數(shù)據(jù)類型的是（A）A.intB.StringC.DoubleD.Map二、判斷題1.Beeline，是Hive新的客戶端工具，用于替代HiveCLI（√）2.Hive的運(yùn)行依賴于Hadoop，需要先啟動Hadoop；而Beeline的運(yùn)行需要先啟動HiveServer2。（√）3.JDBC（JavaDataBaseConnectivity,java數(shù)據(jù)庫連接）是一種用于執(zhí)行SQL語句的JavaAPI，可以為多種關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供統(tǒng)一訪問，它由一組用Java語言編寫的類和接口組成（√）三、填空題1.Hive的JDBC連接可以使用命令行（前面的Beeline連接）和___JDBC_______兩種方式。2.HiveServer2也有一個JDBC驅(qū)動程序。它支持對HiveServer2的嵌入式和__遠(yuǎn)程連接________。3.在嵌入式模式中，它運(yùn)行一個嵌入式的Hive（類似于HiveCLI），在遠(yuǎn)程模式中，通過Thrift連接到一個單獨的_____HiveServer2________進(jìn)程。四、簡答題簡述Beeline客戶端與HiveCLI客戶端的區(qū)別？Beeline客戶端與HiveCLI客戶端的主要區(qū)別在于用戶交互方式和功能擴(kuò)展性。Beeline提供了更現(xiàn)代化的命令行界面，支持更多的交互功能和配置選項，而HiveCLI則是傳統(tǒng)的命令行界面。簡述HiveAPI連接Hive客戶端的步驟？使用HiveAPI連接Hive客戶端的步驟包括導(dǎo)入對應(yīng)的JavaAPI包、創(chuàng)建連接對象、創(chuàng)建會話、執(zhí)行HiveQL語句、獲取結(jié)果等。簡述Hive的JDBC連接的工作原理和應(yīng)用？Hive的JDBC連接通過JDBC驅(qū)動程序與HiveServer2建立連接，然后通過執(zhí)行HiveQL語句來進(jìn)行數(shù)據(jù)操作。應(yīng)用上，可以通過JDBC連接進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出等操作。簡述HiveAPI的數(shù)據(jù)倉庫的創(chuàng)建流程？HiveAPI的數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建流程包括導(dǎo)入對應(yīng)的JavaAPI包、創(chuàng)建連接對象、創(chuàng)建會話、執(zhí)行DDL語句來創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫、表等對象。