Hive作为Hadoop生态系统中的数据仓库工具，其性能优化对于大数据处理至关重要。

NUMBER数据类型用于存储零、正负定点数或浮点数。它的最大特点是精度可变，并且可以进行高精度的计算，非常适合需要精确计算的场景，如金融、科学计算等。在创建表时，定义NUMBERprecision（精度）: 指数字的总位数，包括小数点左边和右边的所有数字。它的范围是1 到 38。scale（标度）: 指小数点右边的最大位数。它的范围是-84 到 127。根据precision和scale的不同，N

通过上述应用，电商企业能够实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转型，显著提升商业效益。未来，随着AI与大数据技术的深度融合，电商的个性化与智能化水平将进一步提升。大数据在电商领域的应用已经成为提升运营效率、优化用户体验和增强竞争力的核心手段。

HBase 是 Hadoop 生态中填补大规模实时读写空白的关键组件。它牺牲了关系型数据库的复杂功能（如JOIN、事务），换来了在海量数据下的线性扩展和高性能随机访问能力。它是构建大型互联网公司后台数据服务的基石技术之一。

迭代性：不是一个一次性项目，而是不断演进和迭代的。数据驱动：一切围绕数据的价值展开。跨职能协作：需要数据工程师、数据科学家、数据分析师、业务人员、运维工程师紧密合作。技术复杂性：技术栈丰富，需要根据场景灵活选型。这个流程是一个通用框架，在实际项目中会根据具体规模和需求进行裁剪和调整。

事实表 (Fact Table)：存储业务过程的度量值（如销售额、点击次数、交易金额），通常是数值型和可加性的。它是数据中心最大的表，包含大量行。维度表 (Dimension Table)：存储描述业务环境的文本性、描述性属性（如客户名称、产品类别、商店地址、日期描述）。它为事实表提供上下文，通常更“宽”（列多），但行数相对较少。例如：一个“销售事实表”包含销售金额和销售数量，而产品ID客户ID时

Hadoop、Spark和Flink都是大数据处理领域的核心框架，但它们在设计理念、适用场景和技术实现上有显著区别。：新项目优先考虑Flink，尤其是实时场景；Spark适合批处理和机器学习；Hadoop逐渐转向存储层（HDFS）角色。

模型优点缺点适用场景公司倾向星型模型查询简单、性能极高、易于理解和构建数据冗余、灵活性差，难以支持复杂业务部门级数据集市（Data Mart），特定的、简单的分析场景较少作为企业级核心模型，常作为星座的一部分雪花模型减少数据冗余、节省存储、符合范式理论查询复杂、性能较低（需要多表连接）、难以理解对数据存储空间极其敏感的场景；某些OLTP系统过渡到数据仓库的中间形态使用较少。在大数据领域，存储成本远

迭代性：不是一个一次性项目，而是不断演进和迭代的。数据驱动：一切围绕数据的价值展开。跨职能协作：需要数据工程师、数据科学家、数据分析师、业务人员、运维工程师紧密合作。技术复杂性：技术栈丰富，需要根据场景灵活选型。这个流程是一个通用框架，在实际项目中会根据具体规模和需求进行裁剪和调整。

模型优点缺点适用场景公司倾向星型模型查询简单、性能极高、易于理解和构建数据冗余、灵活性差，难以支持复杂业务部门级数据集市（Data Mart），特定的、简单的分析场景较少作为企业级核心模型，常作为星座的一部分雪花模型减少数据冗余、节省存储、符合范式理论查询复杂、性能较低（需要多表连接）、难以理解对数据存储空间极其敏感的场景；某些OLTP系统过渡到数据仓库的中间形态使用较少。在大数据领域，存储成本远