Hive表-----数据清洗

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文章标签： hive 大数据 hadoop
于 2023-03-02 15:54:41 首次发布
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以下内容所需要的环境 ：hive 、beeline、Zeppelin（可视化界面如何操作表格）

一、准备表格

1、上传csv表格至linux目录中

百度网盘自取：链接：https://pan.baidu.com/s/1xd5MdXiBDLBUtP07kpgl5Q?pwd=2ema 
提取码：2ema

2.、登录Zeppelin 

启动命令：zeppelin-daemon.sh start

2.1、创建一个新的New Note ，使用命令创建hdfs对应表格文件夹

2.2、将表格上传到hdfs对应文件夹内

 3、创建数据库，创建表格

小技巧：可以通过head命令查看文件表格的表头，便于创建表格元数据 

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Hive的数据清洗与预处理
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1.背景介绍 数据清洗和预处理是数据挖掘和机器学习的基础，它涉及到数据的质量和准确性。在大数据环境下，数据量巨大，数据来源多样，数据质量和准确性变得更加重要。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于处理和分析大规模数据。因此，了解Hive的数据清洗和预处理技术是非常重要的。 本文将从以下几个方面进行阐述：
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渐渐的忘记，赶不上明天（读研ing，2024年毕业）
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hive数据表清洗
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hive数据表的数据清洗，hive中的查询都是基于map-reduce，一般向hive中导入数据的方式主要有四种：1 将本地的文件内容导入到hive中，2:将HDFS系统中的文件导入到hive表中，3：从别的表中查询出数据导入到表中。今天分享一下用map-reduce做数据清理并且将HDFS的文件导入到hive表中的操作，首先我所统计的信息中的字段user_id和subject_id在hive表中
【通过Hive清洗、处理和计算原始数据，Hive清洗处理后的结果，将存入Hbase，海量数据随机查询场景从HBase查询数据 】
我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！不定期贡献一篇高品质、过万文字、图文并茂且附有视频解说、满载代码示例注释的良心之作，坚决杜绝粗制乱造。
06-22 1326
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到 Hadoop 的分布式存储上，并提供类 SQL 的查询语言 HiveQL，方便用户进行数据处理和分析。Hive 是一个基于 Java 的工具，需要先安装 JDK。请确保已经安装了 JDK 并设置了 JAVA_HOME 环境变量。从 Hive 官方网站下载最新版本的 Hive，并解压到本地文件夹中。将 Hive 的 bin 目录添加到 PATH 环境变量中。Hive 的元数据存储在一个关系型数据库中，需要先创建数据库和用户。
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