- 빅 데이터 도구들의 오픈소스 에코 시스템이 기존 RDBMS로 해결되지 않은 문제를 해결하는 방법
- Apache Hive 및 Apache Impala를 사용하여 데이터에 대한 SQL 액세스 제공
- 함수 및 하위 쿼리를 포함한 Hive 및 Impala 구문 및 데이터 형식
- 테이블, 뷰 및 데이터베이스를 생성, 수정 및 삭제; 데이터로드; 쿼리 결과 저장
- 파티션 및 다양한 파일 형식 생성 및 사용
- 필요에 따라 JOIN 또는 UNION을 사용하여 둘 이상의 데이터 세트 결합
- analytic 및 windowing 기능의 정의 및 사용 방법
- 복잡하거나 중첩된 데이터 구조 저장 및 쿼리
- 반 정형 및 비정형 데이터 처리 및 분석
- Hive 및 Impala 쿼리를 최적화하기위한 기술
- 매개 변수, 사용자정의 파일 형식 및 SerDes, 외부 스크립트를 사용하여 Hive 및 Impala의 기능 확장
- 주어진 작업에 대해서 Hive, Impala, RDBMS 또는 이들이 혼합 중에서 가장 적합한 것을 결정하는 방법

