互联网时代下，数据量的急剧增长，传统的数据仓库已经无法满足。Hive作为Hadoop生态圈中的数据仓库解决方案随着开源社区的快速发展而逐步成熟，慢慢的在某些场景下替代企业级数据仓库，成为各大互联网公司数据仓库建设的必选方案，可以这么说，Hive已经成为大数据数据仓库的事实标准。
第一部份 Hadoop与MapReduce
1) Hive在Hadoop Ecosystem中的地位
2) Hive的版本演进与目前现状
3) 部份程实践环境说明
4) 实操: Hive/Hadoop预备环境安装
第二部份 Hive的基本概念与QuickStart
1) Hive的安装部署
2) Hive的基本架构
3) 启动Hive
4) Hive命令行
5) HiveServer与JDBC/ODBC
6) 实操: Hive命令行和ThriftServer基本使用
第三部份 数据类型与文件格式
1) Hive支持的基本数据类型
2) Hive支持的集合数据类型
3) Hive支持的文件格式与优劣对比
第四部份 HiveQL：数据定义
1) Hive数据模型
2) Database
3) Table
4) Partition
5) 自定义存储格式
6) 自定义表属性
7) 常用创建/删除/修改表语法
8) 实操: HQL 创建/删除/修改操作练习
第五部份 HiveQL：数据操作
1) 加载数据（LoadData）
2) 从查询计算结果加载数据(Insert Table Select)
3) 动态分区(DynamicPartitioning)
4) CTAS（CreateTableAsSelect）
5) 导出数据
6) 实操: 练习以上数据加载计算和导出操作
第六部份 HiveQL：数据查询
1) 从最简单的开始
2) Select … From
3) Where条件
4) Group By条件
5) Join
6) 排序（OrderBy/SortBy）
7) ClusterBy/DistributeBy
8) 抽样（Sampling）
9) Union
10) 实操: 练习以上各种查询语法
第七部份 Hive函数与自定义函数
1) 查看与调用函数
2) 常用标准函数（UDF）
3) UDAF
4) UDTF
5) UDF/UDAF/UDTF开发
6) 实操: 练习并完成UDF Java开发的作业
第八部份 Hive常用模式设计
1) 按天做Partition
2) 分桶（Bucket）
3) 压缩
4) 表Schema变更
5) 实操: 练习以上几种仓库设计模式
第九部份 Hive调优
1) Hive参数说明
2) Explain查看执行计划
3) 控制Map/Reduce数
4) 并行执行
5) 推测执行
6) Join优化
7) 数据倾斜问题
8) 动态分区优化
9) 实操: 练习并理解不同优化参数下的执行逻辑
第十部份 Hive新特性与其他
1) Hive on Tez
2) Hive on Spark
3) Hive与HBase集成
4) HCatalog
第十一部份 案例
1) 广告用户行为分析场景预备
2) 构建Hive表与数据处理
3) 常用分析案例
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