每個中小企業內部多半是由諸多資訊系統組成，舉凡像 ERP 財務金流系統、CRM 客戶關係管理、MES 倉庫物流系統、KMS 知識管理系統、TOM 訂單管理系統、PLM/PDM 產品生命週期管理/產品設計管理...等。然而，為了達成商業智慧(Bussiness Intelligence，BI)的目標，企業必須先將多個資訊系統背後的關聯式資料庫，進行資料整合(Data Integration)，轉成資料倉儲系統，以方便進行跨資料庫的分析查詢。
為了滿足業界未來面對巨量資料之挑戰與商業智慧分析需求，資策會規劃「Apache Hive 資料倉儲實務班」課程，本課程學員將學習到如何將不同的關聯式資料庫透過 Apache Sqoop 匯入 Hadoop 分散式檔案系統(HDFS)，以及 HBase 分散式資料庫，以及 Apache Hive 分散式資料倉儲。並介紹 Sqoop 與 Hive 的基本架構與功能組成，說明 Sqoop 與 Hive 是如何善用 Apache Hadoop 的 MapReduce 框架來建構出巨量資料的分析查詢環境和服務，並以實作方式讓學員瞭解如何快速建立一組包含完整 Hadoop 生態系統(Hadoop, HBase, Sqoop, Hive 等)的叢集，並在此一環境進行 Sqoop 與 Hive 之實作。
資策會「Apache Hive 資料倉儲實務班」將於2015年5月2日開辦，相關資訊請參閱課程網頁，或電(02)6631-6533，黃小姐。
課程網址： http://www.iiiedu.org.tw/ites/HIVE.htm課程大綱：
一.何時該使用哪一種工具呢？
◎ 巨量資料的三種處理工具
◎ Apache Big Data Stack
◎ 三種不同的情境需求 二.Sqoop 簡介
◎ Sqoop Import (匯入)
◎ Sqoop Export (匯出) 三.Hive 簡介
◎ Hive 與傳統資料庫之比較
◎ Hive 組成架構
四.Sqoop 實作
◎ 實作一：Sqoop (1) : 將 MS SQL 資料表匯出到HDFS
◎ 實作二：Sqoop (2) : 將 MySQL 資料表匯出到HDFS
◎ 實作三：Sqoop (3) : 將 MS SQL 資料表匯入Hive
◎ 實作四：Sqoop (4) : 將 My SQL 資料表匯入Hive
◎ 實作五：Sqoop (5) : 將 MS SQL 資料表匯入HBase
◎ 實作六：Sqoop (6) : 將 My SQL 資料表匯入HBase
◎ 實作七：Sqoop (7) : 將 HDFS 資料匯出到 MS SQL 資料表
◎ 實作八：Sqoop (8) : 將 HDFS 資料匯出到 MySQL 資料表 五.Hive 簡介
◎ Hive 與傳統資料庫之比較
◎ 實作九：Hive (1) : 將 CSV 資料匯出到Hive
◎ 實作十：Hive (2) : JOIN SELECT 跨表查詢
◎ 實作十一：Hive (3) : 透過 CTAS 結構建立資料表
◎ 實作十二：Hive (4) : EXPLAIN 與DESCRIBE 詳細內容請參考課程網址：http://www.iiiedu.org.tw/ites/HIVE.htm
- 新聞稿有效日期，至2015/05/02為止
聯絡人 ：黃小姐
聯絡電話：(02)6631-6533
電子郵件：julie620@iii.org.tw
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