hive血缘字段关系参考

Hive SQL血缘关系解析与应用 请问这片文章有没有对应书籍参考以及学习

我在读研期间看过这个数据关系血缘分析：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-13-6473-0_30
参考new bing链接：https://www.programmerall.com/article/47721155758/

http://t.csdn.cn/D3ArR，参考这个

参考一下Hive SQL血缘关系解析与应用 https://blog.csdn.net/SOHU_TECH/article/details/110605919

《Hive编程指南》
《Hadoop权威指南》

基于Druid的HiveSQL血缘解析
可以参考下
我也是在dataworks操作hive的，对这些有一些理解，有问题可以一起探讨一下

基于Druid的HiveSQL血缘解析_hive 血缘sql解析_三季人 G的博客-CSDN博客 基于Druid的HiveSQL血缘解析_hive 血缘sql解析 https://blog.csdn.net/QYgujingjing/article/details/127659584

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有啊 ，网上有些资料，你看看是否可行：
HIVE 字段级血缘分析 写入Neo4j：https://blog.csdn.net/xw514124202/article/details/94029564
hivesql字段级血缘关系：https://wenku.baidu.com/view/06475a7251d380eb6294dd88d0d233d4b14e3fdc.html

Hive和SQL有点类似

Hive编程指南，可以看看

搜狐 Hive SQL 血缘关系解析与应用_数据仓库血缘关系_@SmartSi的博客-CSDN博客 在数据仓库构建的过程中，SQL 血缘关系体现了各个数据表以及相关属性的依赖关系。SQL 血缘关系即是对业务流程涉及到的模型表进行梳理，包含了集群血缘关系、系统血缘关系、表级血缘关系和字段血缘关系，其指向数据的上游来源，向上游追根溯源。通过简单的 SQL 语句展现各个表之间的数据关系。_数据仓库血缘关系 https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/128475252?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=Hive%20SQL%E8%A1%80%E7%BC%98%E5%85%B3%E7%B3%BB%E8%A7%A3%E6%9E%90%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%20%E8%AF%B7%E9%97%AE%E8%BF%99%E7%89%87%E6%96%87%E7%AB%A0%E6%9C%89%E6%B2%A1%E6%9C%89%E5%AF%B9%E5%BA%94%E4%B9%A6&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-128475252.142^v92^controlT0_1&spm=1018.2226.3001.4187

《Hive编程指南》 - 作者：Edward Capriolo、Dean Wampler、Jason Rutherglen
这本书详细介绍了Hive的基本概念、语法和高级特性，并提供了许多实际应用的示例。

《Hadoop权威指南》 - 作者：Tom White
虽然主要讲解Hadoop，但其中涵盖了Hive的使用，对理解Hive和大数据处理有很大帮助。

《数据仓库实战指南》 - 作者：Ralph Kimball、Margy Ross
这是一本经典的数据仓库设计和建模的指南，可以帮助你了解数据仓库的架构和设计原则。

《Hive Essentials》 - 作者：Dayong Du
这本书着重介绍Hive的基本概念和应用，适合初学者快速入门。

这个没有专门对应的书籍。但是你可以在以下方面寻找学习资源：

Apache Hive官方文档：在Hive官方文档中，你可以找到详细的解释和示例关于Hive的SQL语句和血缘关系的内容。官方文档通常是学习的最佳资源之一。

在线教程和博客：有许多在线教程和博客专门关注于Hive的SQL语句和血缘关系解析。通过搜索引擎或技术论坛，你可以找到很多这方面的资源。

数据仓库和分布式计算书籍：虽然可能没有单独的书籍专门讲述Hive SQL血缘关系，但有许多与数据仓库和分布式计算相关的书籍。这些书籍可能在某些章节中提及了Hive的SQL语句和血缘关系解析。你可以查看这些书籍，以了解更多关于Hive和血缘关系的知识。

可以参考以下几本书籍：

1. 《Apache Hive: The Definitive Guide》：这是一本非常全面的Hive学习指南，包括Hive SQL语言、数据模型、元数据管理等方面的内容。

2. 《Hadoop: The Definitive Guide》：这是一本关于Hadoop的权威参考书，其中包括了Hive的相关内容。

3. 《Hive The Definitive Guide》：这是一本关于Hive的详细介绍和应用实践，涵盖了Hive SQL语言、数据模型、元数据管理、查询优化等方面的内容。

4. 《Hadoop Distributed Caching: The Definitive Guide》：这是一本关于Hadoop分布式缓存的书籍，其中包括了Hive的相关内容。

5. 《Apache Hive: Language Manual》：这是一本关于Hive SQL语言的详细介绍，包括数据类型、函数、操作符等方面的内容。

Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它使用一种类似SQL的查询语言，称为HiveQL，来查询和处理数据。Hive在处理大数据时非常有用，因为它允许我们将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并采用MapReduce编程模型，以便能够高效地处理大型数据集。

在Hive中，数据的存储方式类似于传统的关系型数据库，每个表都有一组列和行。Hive还支持分区，这意味着我们可以将表中的数据划分成更小的集合，以便更高效地处理数据。这些集合通常基于某些列的值，例如日期或地理位置。

在Hive中，血缘字段关系是非常重要的概念，它指的是表或分区之间的关系。血缘关系告诉我们数据从哪里来，以及它需要经过哪些步骤才能得到我们所需的结果。在Hive中，我们可以使用DESCRIBE EXTENDED命令来查看表或分区的血缘关系。下面是一些与Hive血缘字段关系相关的常见概念：

1. 血缘关系链

血缘关系链是指一系列表或分区之间的关系。在Hive中，查询的结果可能涉及多个表或分区，因此需要理解每个表或分区之间的血缘关系。血缘关系链可以帮助我们理解查询是如何运作的，以及任何错误是如何传播的。

2. 输入输出格式

在Hive中，输入输出格式定义了数据如何被序列化和反序列化。输入格式用于将Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据读入Hive表中，而输出格式用于将Hive表中的数据写入HDFS中。输入输出格式是Hive中血缘关系的一部分，因为它们定义了数据是如何传输的。

3. 分区键

在Hive中，分区键指的是用于划分表或分区数据的列。通常，这些列包含一些常见的属性，例如日期、时间或地理位置。使用分区键可以提高查询速度，因为只有需要的分区数据会被加载，而不是整个表。

4. 创建表

在Hive中，创建表是指定义表架构以及表的列和分区。创建表时，我们可以指定表的输入输出格式、分区键和其他一些重要的属性。创建表时，也需要指定表之间的血缘关系，以及表中属性之间的关系。

5. 查询

在Hive中，查询是指使用HiveQL对表或分区中的数据进行操作。查询可以涉及多个表或分区，并且可以使用各种不同的连接和过滤器操作。查询的结果可能会由多个表或分区提供，并且可以在新表中保存以供以后使用。

总之，Hive中的血缘字段关系是非常重要的概念，可以帮助我们理解数据如何被存储、如何传输以及如何被处理。对于想要使用Hive处理大型数据集的人来说，了解这些概念是至关重要的。