Learners will be able to design Hive databases and tables, implement partitions and bucketing, apply joins, configure SerDe, create custom UDFs, and optimize queries for efficient big data processing. By the end of the course, participants will not only understand Hive fundamentals but also apply advanced operations such as indexing, views, Slowly Changing Dimensions (SCDs), XML data handling, variable substitution, and performance tuning.
Apache Hive: Design, Query & Optimize Big Data
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Apache Hive: Design, Query & Optimize Big Data
Ce cours fait partie de Spécialisation Hadoop & Big Data Foundations Mastery Course
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
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1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Design and manage Hive databases, tables, and partitions.
Implement joins, UDFs, and SerDe for data transformation.
Optimize queries and tune performance for big data workflows.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Databases
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Apache Hive
- Catégorie : Query Languages
- Catégorie : Extensible Markup Language (XML)
- Catégorie : Data Warehousing
- Catégorie : Apache Hadoop
- Catégorie : Database Management
- Catégorie : Performance Tuning
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
novembre 2025
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25 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Hadoop & Big Data Foundations Mastery Course
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 5 modules dans ce cours
This module introduces Apache Hive and its core fundamentals, including databases, tables, partitions, and bucketing. Learners will explore how Hive enables SQL-like queries on Hadoop, manage datasets, and apply key commands for efficient data handling.
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This module focuses on Hive joins, serialization and deserialization (SerDe), and user-defined functions (UDFs). Learners will practice how to extend HiveQL functionality and apply advanced data transformation techniques.
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This module introduces Hive’s internal architecture, execution modes, and advanced features. Learners will explore SCDs, XML data handling, immutable tables, compression techniques, and performance configurations.
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