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Hive基本操作

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-03-11 13:40 出处:51CTO 作者:yushiwh
hive的基本操作1. Hive基本操作1.1  DDL操作1.1.1 创建表建表语法CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name    [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]    

hive的基本操作

1. Hive基本操作

1.1  DDL操作

1.1.1 创建表

建表语法

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name

   [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

   [COMMENT table_comment]

   [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

   [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)

   [SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]

   [ROW FORMAT row_format]

   [STORED AS file_format]

   [LOCATION hdfs_path]

 

说明:

1、 CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在,则抛出异常;用户可以用 IF NOT EXISTS 选项来忽略这个异常。

2、 EXTERNAL关键字可以让用户创建一个外部表,在建表的同时指定一个指向实际数据的路径(LOCATION),Hive 创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径;若创建外部表,仅记录数据所在的路径,不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除,而外部表只删除元数据,不删除数据。

3、 LIKE 允许用户复制现有的表结构,但是不复制数据。

4、 ROW FORMAT

DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char] 

     [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]

       [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]

   | SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value,                  property_name=property_value, ...)]

用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED,将会使用自带的 SerDe。在建表的时候,用户还需要为表指定列,用户在指定表的列的同时也会指定自定义的 SerDe,Hive通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。

5、 STORED AS

SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE

如果文件数据是纯文本,可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩,使用 STORED AS SEQUENCEFILE。

 

  6、CLUSTERED BY

对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。

把表(或者分区)组织成桶(Bucket)有两个理由:

(1)获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构,Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言,连接两个在(包含连接列的)相同列上划分了桶的表,可以使用 Map 端连接 (Map-side join)高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列,如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以,可以大大较少JOIN的数据量。

(2)使取样(sampling)更高效。在处理大规模数据集时,在开发和修改查询的阶段,如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询,会带来很多方便。

 

 

具体实例

1、 创建内部表mytable。

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2、创建外部表pageview。

Hive基本操作

 

 

3、创建分区表invites。

create table student_p(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string) partitioned by(part string) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile;

 

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4、 创建带桶的表student。

Hive基本操作

 

1.1.2 修改表

增加/删除分区

ü 语法结构

ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] partition_spec [ LOCATION 'location1' ] partition_spec [ LOCATION 'location2' ] ...

partition_spec:

: PARTITION (partition_col = partition_col_value, partition_col = partiton_col_value, ...)

 

ALTER TABLE table_name DROP partition_spec, partition_spec,...

ü 具体实例

alter table student_p add partition(part='a') partition(part='b');

 

Hive基本操作

Hive基本操作

 

 

重命名表

ü 语法结构

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

ü 具体实例

Hive基本操作

 

增加/更新列

ü 语法结构

ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)

 

注:ADD是代表新增一字段,字段位置在所有列后面(partition列前),REPLACE则是表示替换表中所有字段。

 

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]

ü 具体实例

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1.1.3 显示命令

show tables

show databases

show partitions

show functions

desc extended t_name;

desc formatted table_name;

1.2  DML操作

1.2.1 Load

Hive基本操作

 语法结构

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO

TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]

 

说明:

1、 Load 操作只是单纯的复制/移动操作,将数据文件移动到 Hive 表对应的位置。

2、 filepath:

相对路径,例如:project/data1

绝对路径,例如:/user/hive/project/data1

包含模式的完整 URI,列如:

hdfs://namenode:9000/user/hive/project/data1

3、 LOCAL关键字

如果指定了 LOCAL, load 命令会去查找本地文件系统中的 filepath。

如果没有指定 LOCAL 关键字,则根据inpath中的uri查找文件

 

 

4、 OVERWRITE 关键字

如果使用了 OVERWRITE 关键字,则目标表(或者分区)中的内容会被删除,然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。

如果目标表(分区)已经有一个文件,并且文件名和 filepath 中的文件名冲突,那么现有的文件会被新文件所替代。

 

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 具体实例

1、 加载相对路径数据。

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2、 加载绝对路径数据。

Hive基本操作

 

3、 加载包含模式数据。

Hive基本操作

 

4、 OVERWRITE关键字使用。

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1.2.2 Insert

Hive基本操作

 将查询结果插入Hive表

ü 语法结构

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement

 

Multiple inserts:

FROM from_statement

INSERT OVERWRITE TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1

[INSERT OVERWRITE TABLE tablename2 [PARTITION ...] select_statement2] ...

 

Dynamic partition inserts:

INSERT OVERWRITE TABLE tablename PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...) select_statement FROM from_statement

 

ü 具体实例

1、基本模式插入。

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2、多插入模式。

Hive基本操作

 

3、自动分区模式。

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v 导出表数据

ü 语法结构

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 SELECT ... FROM ...

 

 

multiple inserts:

FROM from_statement

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1

[INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2] ...

 

ü 具体实例

1、导出文件到本地。

Hive基本操作

 

说明:

数据写入到文件系统时进行文本序列化,且每列用^A来区分,\n为换行符。用more命令查看时不容易看出分割符,可以使用: sed -e 's/\x01/|/g' filename来查看。

 

2、导出数据到HDFS。

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1.2.3 SELECT

Hive基本操作

 基本的Select操作

ü 语法结构

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...

FROM table_reference

[WHERE where_condition]

[GROUP BY col_list [HAVING condition]]

[CLUSTER BY col_list

  | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list]

]

[LIMIT number]

 

注:1、order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间。

2、sort by不是全局排序,其在数据进入reducer前完成排序。因此,如果用sort by进行排序,并且设置mapred.reduce.tasks>1,则sort by只保证每个reducer的输出有序,不保证全局有序。

3、distribute by根据distribute by指定的内容将数据分到同一个reducer。

4、Cluster by 除了具有Distribute by的功能外,还会对该字段进行排序。因此,常常认为cluster by = distribute by + sort by

 

 

ü 具体实例

1、获取年龄大的3个学生。

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2、查询学生信息按年龄,降序排序。

Hive基本操作

 

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Hive基本操作

 

3、按学生名称汇总学生年龄。

Hive基本操作

 

 

2.3 Hive Join

Hive基本操作

 语法结构

join_table:

  table_reference JOIN table_factor [join_condition]

  | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition

  | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition

Hive 支持等值连接(equality joins)、外连接(outer joins)和(left/right joins)。Hive 不支持非等值的连接,因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。

另外,Hive 支持多于 2 个表的连接。

写 join 查询时,需要注意几个关键点:

1. 只支持等值join

例如:

  SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)

  SELECT a.* FROM a JOIN b

    ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)

是正确的,然而:

  SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id>b.id)

是错误的。

 

2. 可以 join 多于 2 个表。

例如

  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

    ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

如果join中多个表的 join key 是同一个,则 join 会被转化为单个 map/reduce 任务,例如:

  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

    ON (a.key = b.key1) JOIN c

    ON (c.key = b.key1)

被转化为单个 map/reduce 任务,因为 join 中只使用了 b.key1 作为 join key。

SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1)

  JOIN c ON (c.key = b.key2)

而这一 join 被转化为 2 个 map/reduce 任务。因为 b.key1 用于第一次 join 条件,而 b.key2 用于第二次 join。

   

3.join 时,每次 map/reduce 任务的逻辑:

    reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录,再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中,应该把最大的那个表写在最后(否则会因为缓存浪费大量内存)。例如:

 SELECT a.val, b.val, c.val FROM a

    JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)

所有表都使用同一个 join key(使用 1 次 map/reduce 任务计算)。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录,然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果,类似的还有:

  SELECT a.val, b.val, c.val FROM a

    JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)

这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表,用 b 表序列化;第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果,然后用 c 表序列化。

 

4.LEFT,RIGHT 和 FULL OUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况

例如:

  SELECT a.val, b.val FROM

a LEFT OUTER  JOIN b ON (a.key=b.key)

对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val,当 a.key=b.key 时,而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出:

a.val, NULL

所以 a 表中的所有记录都被保留了;

“a RIGHT OUTER JOIN b”会保留所有 b 表的记录。

 

Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出,应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况:

  SELECT a.val, b.val FROM a

  LEFT OUTER JOIN b ON (a.key=b.key)

  WHERE a.ds='2009-07-07' AND b.ds='2009-07-07'

会 join a 表到 b 表(OUTER JOIN),列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是,如前所述,如果 b 表中找不到对应 a 表的记录,b 表的所有列都会列出 NULL,包括 ds 列。也就是说,join 会过滤 b 表中不能找到匹配 a 表 join key 的所有记录。这样的话,LEFT OUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法:

  SELECT a.val, b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b

  ON (a.key=b.key AND

      b.ds='2009-07-07' AND

      a.ds='2009-07-07')

这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的,所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。

 

Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是 RIGHT join,都是左连接的。

  SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val

  FROM a

  JOIN b ON (a.key = b.key)

  LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key)

先 join a 表到 b 表,丢弃掉所有 join key 中不匹配的记录,然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题,就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在,但是 b 表中不存在的时候:整个记录在第一次 join,即 a JOIN b 的时候都被丢掉了(包括a.val1,a.val2和a.key),然后我们再和 c 表 join 的时候,如果 c.key 与 a.key 或 b.key 相等,就会得到这样的结果:NULL, NULL, NULL, c.val

 

Hive基本操作

 具体实例

1、 获取已经分配班级的学生姓名。

Hive基本操作

 

 

2、 获取尚未分配班级的学生姓名。

Hive基本操作

 

 

3、 LEFT  SEMI  JOIN是IN/EXISTS的高效实现。

Hive基本操作

 

 

 

3 Hive Shell参数

3.1 Hive命令行

Hive基本操作

 语法结构

hive [-hiveconf x=y]* [<-i filename>]* [<-f filename>|<-e query-string>] [-S]

说明:

1、 -i 从文件初始化HQL。

2、 -e从命令行执行指定的HQL

3、 -f 执行HQL脚本

4、 -v 输出执行的HQL语句到控制台

5、 -p <port> connect to Hive Server on port number

6、 -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.

Hive基本操作

 具体实例

1、运行一个查询。

Hive基本操作

 

 

2、运行一个文件。

Hive基本操作

 

 

3、运行参数文件。

Hive基本操作

 


3.2 Hive参数配置方式

Hive参数大全:

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties

 

开发Hive应用时,不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率,或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是,为什么设定的参数没有起作用?这通常是错误的设定方式导致的。

 

对于一般参数,有以下三种设定方式:

l 配置文件 

l 命令行参数 

l 参数声明 

 

配置文件:Hive的配置文件包括

l 用户自定义配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-site.xml

l 默认配置文件:$HIVE_CONF_DIR/hive-default.xml

用户自定义配置会覆盖默认配置。

另外,Hive也会读入Hadoop的配置,因为Hive是作为Hadoop的客户端启动的,Hive的配置会覆盖Hadoop的配置。

配置文件的设定对本机启动的所有Hive进程都有效。

 

命令行参数:启动Hive(客户端或Server方式)时,可以在命令行添加-hiveconf param=value来设定参数,例如:

bin/hive -hiveconf hive.root.logger=INFO,console

这一设定对本次启动的Session(对于Server方式启动,则是所有请求的Sessions)有效。

 

参数声明:可以在HQL中使用SET关键字设定参数,例如:

set mapred.reduce.tasks=100;

这一设定的作用域也是session级的。

 

上述三种设定方式的优先级依次递增。即参数声明覆盖命令行参数,命令行参数覆盖配置文件设定。注意某些系统级的参数,例如log4j相关的设定,必须用前两种方式设定,因为那些参数的读取在Session建立以前已经完成了。

 

 

 

4. Hive函数

4.1 内置运算符

内容较多,见《Hive官方文档

 

4.2 内置函数

内容较多,见《Hive官方文档

 

 

 

4.3 Hive自定义函数和Transform

当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function)。

4.3.1 自定义函数类别

UDF  作用于单个数据行,产生一个数据行作为输出。(数学函数,字符串函数)

UDAF(用户定义聚集函数):接收多个输入数据行,并产生一个输出数据行。(count,max)

 

4.3.2 UDF开发实例

1、先开发一个java类,继承UDF,并重载evaluate方法

package cn.itcast.bigdata.udf

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

import org.apache.hadoop.io.Text;

 

public final class Lower extends UDF{

public Text evaluate(final Text s){

if(s==null){return null;}

return new Text(s.toString().toLowerCase());

}

}

 

2、打成jar包上传到服务器

3、将jar包添加到hive的classpath

hive>add JAR /home/hadoop/udf.jar;

4、创建临时函数与开发好的java class关联

Hive>create temporary function toprovince as 'cn.itcast.bigdata.udf.ToProvince';

 

5、即可在hql中使用自定义的函数strip 

Select strip(name),age from t_test;

4.3.3 Transform实现

Hive的 TRANSFORM 关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能

适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况

 

使用示例1:下面这句sql就是借用了weekday_mapper.py对数据进行了处理.

CREATE TABLE u_data_new (

  movieid INT,

  rating INT,

  weekday INT,

  userid INT)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY '\t';

 

add FILE weekday_mapper.py;

 

INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new

SELECT

  TRANSFORM (movieid, rating, unixtime,userid)

  USING 'python weekday_mapper.py'

  AS (movieid, rating, weekday,userid)

FROM u_data;

 

其中weekday_mapper.py内容如下

#!/bin/python

import sys

import datetime

 

for line in sys.stdin:

  line = line.strip()

  movieid, rating, unixtime,userid = line.split('\t')

  weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()

  print '\t'.join([movieid, rating, str(weekday),userid])

 

使用示例2:下面的例子则是使用了shell的cat命令来处理数据

FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09';

5. Hive实战

Hive 实战案例1——数据ETL

需求:

ü 对web点击流日志基础数据表进行etl(按照仓库模型设计)

ü 按各时间维度统计来源域名top10

已有数据表 “t_orgin_weblog” :

+------------------+------------+----------+--+

|     col_name     | data_type  | comment  |

+------------------+------------+----------+--+

| valid            | string     |          |

| remote_addr      | string     |          |

| remote_user      | string     |          |

| time_local       | string     |          |

| request          | string     |          |

| status           | string     |          |

| body_bytes_sent  | string     |          |

| http_referer     | string     |          |

| http_user_agent  | string     |          |

+------------------+------------+----------+--+

 

 

 

 

数据示例:

| true|1.162.203.134| - | 18/Sep/2013:13:47:35| /p_w_picpaths/my.jpg                        | 200| 19939 | "http://www.angularjs.cn/A0d9"                      | "Mozilla/5.0 (Windows   |

 

| true|1.202.186.37 | - | 18/Sep/2013:15:39:11| /wp-content/uploads/2013/08/windjs.png| 200| 34613 | "http://cnodejs.org/topic/521a30d4bee8d3cb1272ac0f" | "Mozilla/5.0 (Macintosh;|

 

 

 

 

实现步骤:

1、对原始数据进行抽取转换

--将来访url分离出host  path  query  query id

drop table if exists t_etl_referurl;

create table t_etl_referurl as

SELECT a.*,b.*

FROM t_orgin_weblog a LATERAL VIEW parse_url_tuple(regexp_replace(http_referer, "\"", ""), 'HOST', 'PATH','QUERY', 'QUERY:id') b as host, path, query, query_id

 

 

3、从前述步骤进一步分离出日期时间形成ETL明细表“t_etl_detail”    day tm   

drop table if exists t_etl_detail;

create table t_etl_detail as

select b.*,substring(time_local,0,11) as daystr,

substring(time_local,13) as tmstr,

substring(time_local,4,3) as month,

substring(time_local,0,2) as day,

substring(time_local,13,2) as hour

from t_etl_referurl b;

 

 

 

3、对etl数据进行分区(包含所有数据的结构化信息)

drop table t_etl_detail_prt;

create table t_etl_detail_prt(

valid                   string,

remote_addr            string,

remote_user            string,

time_local               string,

request                 string,

status                  string,

body_bytes_sent         string,

http_referer             string,

http_user_agent         string,

host                   string,

path                   string,

query                  string,

query_id               string,

daystr                 string,

tmstr                  string,

month                  string,

day                    string,

hour                   string)

partitioned by (mm string,dd string);

 

 

 

 

导入数据

insert into table t_etl_detail_prt partition(mm='Sep',dd='18')

select * from t_etl_detail where daystr='18/Sep/2013';

 

insert into table t_etl_detail_prt partition(mm='Sep',dd='19')

select * from t_etl_detail where daystr='19/Sep/2013';

 

分个时间维度统计各referer_host的访问次数并排序

create table t_refer_host_visit_top_tmp as

select referer_host,count(*) as counts,mm,dd,hh from t_display_referer_counts group by hh,dd,mm,referer_host order by hh asc,dd asc,mm asc,counts desc;

 

 

4、来源访问次数topn各时间维度URL

取各时间维度的referer_host访问次数topn

select * from (select referer_host,counts,concat(hh,dd),row_number() over (partition by concat(hh,dd) order by concat(hh,dd) asc) as od from t_refer_host_visit_top_tmp) t where od<=3;

 

 

 

 

 


Hive 实战案例2——访问时长统计

需求:

从web日志中统计每日访客平均停留时间

实现步骤:

1、 由于要从大量请求中分辨出用户的各次访问,逻辑相对复杂,通过hive直接实现有困难,因此编写一个mr程序来求出访客访问信息(详见代码)

启动mr程序获取结果:

[hadoop@hdp-node-01 ~]$ hadoop jar weblog.jar cn.itcast.bigdata.hive.mr.UserStayTime /weblog/input /weblog/stayout

 

 

2、 将mr的处理结果导入hive表

drop table t_display_access_info_tmp;

create table t_display_access_info_tmp(remote_addr string,firt_req_time string,last_req_time string,stay_long bigint)

row format delimited fields terminated by '\t';

 

load data inpath '/weblog/stayout4' into table t_display_access_info_tmp;

 

3、得出访客访问信息表 "t_display_access_info"

由于有一些访问记录是单条记录,mr程序处理处的结果给的时长是0,所以考虑给单次请求的停留时间一个默认市场30秒

drop table t_display_access_info;

create table t_display_access_info as

select remote_addr,firt_req_time,last_req_time,

case stay_long

when 0 then 30000

else stay_long

end as stay_long

from t_display_access_info_tmp;

 

 

4、统计所有用户停留时间平均值

select avg(stay_long) from t_display_access_info;

 

 

 


Hive实战案例3——级联求和

需求:

有如下访客访问次数统计表 t_access_times

访客

月份

访问次数

A

2015-01-02

5

A

2015-01-03

15

B

2015-01-01

5

A

2015-01-04

8

B

2015-01-05

25

A

2015-01-06

5

A

2015-02-02

4

A

2015-02-06

6

B

2015-02-06

10

B

2015-02-07

5

……

……

……

 

需要输出报表:t_access_times_accumulate

访客

月份

月访问总计

累计访问总计

A

2015-01

33

33

A

2015-02

10

43

…….

…….

…….

…….

B

2015-01

30

30

B

2015-02

15

45

…….

…….

…….

…….

 

实现步骤

可以用一个hql语句即可实现:

select A.username,A.month,max(A.salary) as salary,sum(B.salary) as accumulate

from

(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month) A

inner join

(select username,month,sum(salary) as salary from t_access_times group by username,month) B

on

A.username=B.username

where B.month <= A.month

group by A.username,A.month

order by A.username,A.month;

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