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A:最简单的办法就是直接去招聘网站观看,你会发现,岗位需求里面的描述出现最多的技能有Excel、SQL、Tableau、Hive、Python/R等这些,而经过我们调研多位一线大型互联网企业导师发现,在大型互联网企业,Hive SQL是用的最多的,也是最重要的技能之一,也是数据分析师和大数据分析师的本质区别,也是拉开薪资的重要技能之一,而这一块几乎也是我们大数据分析课程的重中之重,内容占比达50%左右。

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就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样,Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce,提交到Hadoop运行,完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。

但平静之下暗流涌动,直到 Facebook 做出了 Hive , 将数据仓库项目的 90% 任务都推向 Hive 的时候,大家才幡然醒悟,原来巨兽已经屹立很久了。纷纷跟进。这个阶段,大数据被应用最多的地方在数据仓库技术上。而且 Hive 对于 SQL 工程师特别友好,这也促使了 SQL 技术人员对于大数据的热忱。

有了Hive之后,人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西,用SQL描述就只有一两行,MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是,非计算机背景的用户终于感受到了爱:我也会写SQL!于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来,工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述,因为易写易改,一看就懂,容易维护。

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