從各種源頭收集數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫、日志文件、API等。

在導(dǎo)入數(shù)據(jù)之前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，如處理缺失值、異常值，以及轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等。

將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hive中。這步通過Hive的LOAD DATA命令來完成。

在不同行業(yè)中，使用Hive導(dǎo)入數(shù)據(jù)可能會有不同的特點(diǎn)和需求。在皮革制品行業(yè)，可能分析原材料采購、生產(chǎn)過程、銷售情況等各種數(shù)據(jù)，這就我司建立相的Hive表結(jié)構(gòu)，進(jìn)行合理的分區(qū)和分桶，于后續(xù)的數(shù)據(jù)查詢和分析。

對于酒店餐飲行業(yè)，可能涉及到大量的訂單數(shù)據(jù)、用戶評價(jià)數(shù)據(jù)等考慮如何高效地存儲和處理這些數(shù)據(jù)，以支持實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析。

至于鐵路業(yè)，可能處理大量的運(yùn)輸、調(diào)度、票務(wù)等數(shù)據(jù)，這就我司在設(shè)計(jì)Hive表結(jié)構(gòu)時(shí)，充分考慮到數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性和致性，于進(jìn)行復(fù)雜的業(yè)務(wù)分析。