hive 项目实战(2)

本文介绍了在Hive项目中如何创建textfile和ORC格式的表,以及如何将数据从textfile表导入到ORC表。通过创建四张表,包括两张源数据textfile表和两张ORC压缩表,然后使用子查询将数据加载到ORC表中,以利用ORC的高效压缩和查询性能。

建表

创建表
这里总共需要创建4张表,明明只有两个数据文件,为什么要创建4张表呢?因为这里创建的表要使用orc的压缩方式,而不使用默认的textfile的方式,orc的压缩方式要想向表中导入数据需要使用子查询的方式导入,即把从另一张表中查询到的数据插入orc压缩格式的表汇中,所以这里需要四张表,两张textfile类型的表user和video,两张orc类型的表user_orc和video_orc

1.先创建textfile类型的表

create table user(
videoId string,
uploader string,
age int,
category array<string>,
length int,
views int,
rate float,
ratings int,
comments int,
relatedId array<string>)
row format delimited
fields terminated by "\t"
collection items terminated by "&"
stored as textfile;
create table video(
uploader string,
videos int,
friends int)
row format delimited
fields terminated by "\t"
stored as textfile;
向两张表中导入数据,从hdfs中导入

load data inpath '数据文件在hdfs中的位置' into table user;
2.创建两张orc类型的表

create table user_orc(
videoId string,
uploader string,
age int,
category array<string>,
length int,
views int

### 关于Hive项目的实际操作案例及教程 #### Hive项目实战案例概述 为了更好地理解如何利用Hive进行数据分析,可以参考具体的实例来学习其应用方式。例如,在分析视频热度方面的工作流程中提到,对于特定类别的视频(如音乐),可以通过一系列SQL查询语句实现对该类别下热门视频的筛选和排序[^5]。 #### 实战案例步骤解析 当涉及到具体的操作时,通常会遵循如下模式: - **环境准备** 需要确保已经安装并配置好了Hive及其依赖组件,比如通过执行`bin/schematool -dbType mysql -initSchema`初始化MySQL作为元数据库[^3]。 - **数据导入** 将待处理的数据集加载到Hive表内,这可能涉及创建外部表或将文件直接上传至指定位置。 - **编写查询脚本** 使用标准SQL语法构建复杂的查询逻辑,针对不同业务场景定制化解决方案。例如,如果目标是从大量记录里找出最流行的音乐视频,则需设计相应的聚合函数与条件过滤表达式。 - **优化性能** 调整参数设置提高运行效率,像调整Thrift服务绑定地址这样的细节也不可忽视,即修改配置项`<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>`为其赋予合适的主机名或IP地址[^4]。 #### Python预处理集成指南 除了上述核心环节外,有时还需要借助Python来进行额外的数据清洗或是与其他工具链对接的任务。官方文档提供了详尽指导说明怎样把这两种技术结合起来使用,包括但不限于API调用方法以及最佳实践建议等信息[^1]。 ```python from pyhive import hive conn = hive.Connection(host='localhost', port=10000, username='your_username') cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM your_table LIMIT 10') for result in cursor.fetchall(): print(result) ``` #### 开发调试技巧分享 对于开发者而言,拥有一个良好的IDE支持能够极大地提升工作效率。以Git仓库克隆下来的Spatial Framework For Hadoop项目为例,将其导入IntelliJ IDEA之后便能方便地浏览整个工程架构,并且便于后续的功能扩展和技术探索工作[^2]。
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