《Hive数据仓库技术与应用案例教程》
课程标准
【课程名称】Hive数据仓库技术与应用案例教程【课程编码】
【课程类别】专业必修课
【适用专业】计算机科学与技术、大数据技术、数据科学与大数据技术、人工智能等相
关专业
【授课单位】【总学时】32
【编写执笔人】【编写日期】
一、课程性质和课程设计
1.1课程制定依据
Hive数据仓库技术与应用课程通常作为大数据技术与应用专业(数据仓库技术方向)的核
心课程或必修课程。课程制定需要紧密围绕专业培养目标，确保学生通过课程学习后能够掌
握Hive数据仓库技术的核心概念、原理和应用方法，以满足专业培养要求。课程制定还需
要参考当前IT行业对Hive数据仓库技术的需求以及相关的职业标准。通过与行业企业沟通，
了解企业对人才的实际需求，以及职业发展和晋升所需的技能，确保课程内容与行业需求相
契合。
1.2课程性质与作用
本课程是基于大数据背景下的数据仓库技术Hive的理论结合实践教学。Hive是
Hadoop生态系统中必不可少的一个工具，它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言，可以
查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统。
大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的，并使用SQL作为查询语言。
Hive降低了将这些应用程序转移到Hadoop系统上的难度。凡是会使用SQL语言的学生都
可以很轻松地学习并使用Hive。
1.3课程设计思路
课程设计思路采用了理论与实践相结合的教学模式，每介绍一个知识点，都会搭配对应
的动手实践。这样的教学模式有助于学生对Hive大数据技术真正的理解与掌握，让学生明
确所学知识是如何解决问题的，通过教授和练习巩固所学知识，使学生真正理解并能够应用
所学知识。
课程紧密结合网络管理工作实际，根据岗位能力的需要设计教学内容，科学、合理设计
每个教学环节，充分利用校内教学资源，通过各种教学方法和手段的灵活运用，以及课堂教
学和课外教学的紧密结合，将教、学、做融为一体，充分体现职业性、实践性和开放性的要
求，提高学生的实践动手能力。
二、课程目标
2.1知识目标
（1）熟悉数据仓库的特征和相关概念。
（2）掌握数据仓库的模型设计。
（3）理解维度建模法和数据仓库分层。
（4）熟悉Hive的体系结构。
（5）理解Hive的运行原理。
（6）掌握Hive的三种部署模式。
（7）掌握Hive的数据类型。
（8）掌握Hive的运算符。
（9）掌握Hive表的存储格式。
（10）掌握数据库基本操作的语法格式。
（11）掌握表基本操作的语法格式。
（12）掌握视图基本操作的语法格式。
（13）掌握导入数据的语法格式。
（14）掌握导出数据的语法格式。
（15）掌握简单查询的基本语法格式。
（16）掌握条件查询的基本语法格式。
（17）掌握分组查询的基本语法格式。
（18）掌握排序查询的基本语法格式。
（19）掌握连接查询的基本语法格式。
（20）掌握抽样查询的基本语法格式。
（21）掌握Hive中常用的内置函数。
（22）熟悉在Hive中定义和使用自定义函数的步骤。
（23）掌握存储优化的方法。
（24）熟悉参数优化的方法。
（25）掌握查询优化的方法。
（26）熟悉数据仓库分层设计的方法。
（27）掌握Hive数据定义的相关知识。
（28）掌握Hive数据导入与导出的