数据Hive实现Oracle数据增强技术应用（hive打开oracle）

数据Hive实现Oracle数据增强技术应用

在当今信息化时代中，数据处理技术已经逐渐成为各行业运营的基石，如何高效地利用各类数据成为了企业竞争的重要手段。Oracle数据库是企业中最为常见的一类数据库，而Hive则是基于Hadoop生态系统内的数据仓库，两者并存时，可实现更加丰富的数据处理。

Oracle数据库的特点是安全、高可靠性和强大的数据处理能力。然而，Oracle对于单个机器的支持有限，随着企业数据量的不断增长，其效率也逐渐降低。同时，Oracle数据库的存储成本也相对较高，这将导致企业需要越来越多的存储空间。

Hive是一个基于Hadoop MapReduce框架的数据仓库。其优点在于能够处理大型数据集，并且能够实现多节点并行。此外，与Oracle相比，Hive的成本更加低廉。然而，与此同时，Hive也存在一些问题，例如其对实时查询的支持较差，以及对批处理任务的支持较为偏向等。

因此，将Oracle和Hive相结合，能够充分利用两者优点，从而实现更加高效的数据处理。在此，我们将介绍如何使用Hive增强Oracle的数据处理能力，具体为以下3个方面：

1. 数据库复制

在大型项目开发过程中，数据库之间的数据迁移不能避免。我们可以使用Hive将Oracle的原始数据库数据复制到Hive中，将其转化为Hive数据仓库中的新数据文件。这使得开发过程中可以更加灵活地管理数据库，一旦出现问题，我们只需要恢复Hive中的数据即可。具体代码如下：

CREATE EXTERNAL TABLE HiveTable (
column_name1 data_type1, 
column_name2 data_type2
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.rcfile.RCFileInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileOutputFormat'
LOCATION ...
TBLPROPERTIES (
'SERDE_PROPERTIES'='name1:value1,...', 
'hive.partition.field.separator'=':', 
'hive.serialization.encoding'='GBK'
);

2. 数据预处理

在进行数据处理之前，数据预处理是必不可少的一步。在Oracle中，我们可以使用Triggers自动完成这一部分工作，例如在数据插入的时候自动触发数据校验逻辑。然而，这种方式难以扩展和管理。因此，我们可以使用Hive进行数据预处理，例如数据归一化和异常值检测。在Hive中，我们可以使用UDFs(User-Defined Functions)进行数据处理，提高数据处理的效率和准确率。具体代码如下：

CREATE FUNCTION ip2long AS 'test.udf.Ip2Long'
USING JAR 'hdfs://localhost:9000/user/hive/jars/test.jar'；

3. 数据分析

Oracle数据库提供了非常强大的数据分析功能，如聚集函数、窗口函数和分组函数等。然而，在面对大型数据集的时候，Oracle处理效率较低。通过将数据导出到Hive中，我们可以使用MapReduce实现Hive的高效数据处理，从而取得更加准确的数据分析结果。具体代码如下：

SELECT a.*
FROM 
(
  SELECT count(*) as count, sex 
  FROM 
  (
    SELECT sex 
    FROM users 
    UNION 
    SELECT sex 
    FROM news_users
  ) t1 
  GROUP BY sex 
) a 
JOIN 
(
SELECT count(*) as count, sex 
  FROM 
  (
    SELECT sex 
    FROM users WHERE last_active
    UNION 
    SELECT sex 
    FROM news_users WHERE last_active
  ) t2 
  GROUP BY sex 
) b ON a.sex=b.sex
;

综上所述，基于Hive的数据仓库技术在处理大规模数据方面具有明显的优势，而基于Oracle的数据库系统在数据安全性、事务处理等方面是相当强大的。通过将两者进行结合，我们可以利用Hadoop大数据的处理潜力，同时也不会放弃Oracle数据库的强大性能，从而提升企业数据的处理能力，实现更加高效的数据管理与分析。