数据分析师必知的那些Hive-SQL
大家好，我是宝器。
昨天了那篇文章「对不起，让大家失望了」之后，收到了写文章以来最多的私信和赞赏，感谢大家鼓励。
至于赞赏这个东西，了解的应该知道，我极少开，支持一个头像就可以了，真的不需要金额过大。相对于赞赏，我更希望看到大家认真对宝器的建议。
文末放了一个可以跟宝器留言互动的链接，目的是想更好的定位要推送更新的内容，从留言板和私信看很多旁友对求职实用性的内容需求更大，摘取部分读者的留言和私信：
看的出来，这些读者都很用心看过我的内容。所以按照需求，今天立马安排上。
关于数据分析岗位，首先是数据，然后才是分析，那怎么取数是基础且非常重要的一步。这里的获取数据不是指用爬虫爬取一些如评论、点赞的数据来分析。
为什么
你想如果你就职于淘宝，现在老板需要你看一下最近的活跃用户，了解一下新用户的访客特征。
怎么做
第一步当然是在公司的数据仓库获取数据，这些数据依赖哪些表，表的关系，为什么创建这张表，你是需要知道的，因为表肯定是为业务需求所设计。而分析也是为了更好的业务增长，这样才能形成一个完整的闭环。
我的观点是，以分析促进业务增长，以业务增长培养更好的分析思维、分析角度、分析高度，其一是为公司获取利益，其二是提升自己。
关于数据仓库的数据是怎么来的，可能你还要花时间了解一下关于数据埋点，这里不做过多介绍，重点讲如何取数、为什么会有Hive-SQL的概念。
那首先介绍一下为什么需要Hive这样的工具，可以思考一个问题，如果现在你使用的表是淘宝当月的月活表，我想这里面的数据量肯定是亿级别的，这面临的是大规模数据处理的问题，如果用传统的方法，可能你做个最简单的查询都需要一两天。
这当然不现实
通俗的理解Hive是一个基于Hadoop的开源的数据仓库工具，用于存(HDFS)和处理(MapReduce)海量结构化数据。使用MapReduce计算，HDFS储存。
关于HDFS、MapReduce是啥，不重要，可以理解为一个用于分布式计算，一个用于存储数据的分布式文件系统就行。
那这跟SQL又有什么关系
因为SQL简单的语法就可以帮我们进行复杂统计分析之类的活，而Hive相当于提供一层转化，让传统的数据人员不需要了解复杂MapReduce分布式计算的编写，就可以通过SQL解决大数据的计算问题，降低难度。
Hive和传统数据库的区别可以直接看下图。
好像听上去也很复杂？那这些都需要知道吗？
其实不用，关于Hive的设计、怎么优化性能这些是数据开发的小伙伴所需要关心的问题，分析师的话，实际上了解一下原理就可以了。
授人以鱼不如授人以渔，如果现在我直接把《Hive编程指南》的知识点复现一遍，肯定会让大家还是觉得知识太多了。
所以这部分我画了2张思维导图，注释了哪些部分的知识点了解一下就可以了，哪些需要熟练掌握甚至精通的，这样的话会节省很多时间去阅读更重要的内容，更好的应对DA岗的面试和工作。
01
需要简单了解的
其中星标部分需要熟练
02
需要重点掌握的
其中星标部分需要精通
另关于窗口函数，建议阅读下面这篇文章：
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