hive数据表清洗

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表中是明显错误的,subject_id是类似于““22000000”,user_id是类似于“30”这样的,我们获得字段信息是在日志信息中用tab来分割提取的,由于日志分割的错误,我们很可能得到错误的信息存到hive表中。我们处理的最开始的日志是ct_show日志,这个日志包含了很多信息,每一个日志有自己的唯一ssid,我们根据这个ssid来关联两个小时内的其他动作的log文件,比如说是click或是download,然后统计信息,存到我们的hive的表中。我们的代码是用sh脚本运行,在sh脚本中嵌入了运行map-reduce的jar包。我们在java代码里面做了一些条件过滤,然后用maven来clean和install一下,来生成jar包,放到sh脚本的指定目录下面进行执行。最后就静静的等着map和reduce了。我的方法就是,不做清洗,重新再代码里写过滤条件,然后在重新导入一遍。

### Hive 数据清洗方法及实例 #### 使用 SQL 查询进行初步的数据探索 为了确保后续分析工作的准确性,在 `weibo_clean` 表中执行数据分析前应先了解数据结构和质量状况。这一步骤有助于识别潜在的问题字段以及异常值的存在形式[^1]。 ```sql SELECT * FROM weibo_clean LIMIT 10; ``` #### 处理缺失值 对于存在大量空缺记录的情况,可以通过以下方式来处理: - **删除含有NULL的行** ```sql DELETE FROM weibo_clean WHERE content IS NULL; ``` - **填充默认值** ```sql UPDATE weibo_clean SET publish_time = 'unknown' WHERE publish_time IS NULL; ``` 需要注意的是,上述更新操作可能会导致矢量化功能被禁用,但这不会影响其他类型的查询性能[^4]。 #### 时间戳转换与调整 当遇到时间格式不统一或需要向前/向后推移日期的情形时,可以利用内置的时间函数如 `add_months()` 来完成相应变换[^2]。 ```sql ALTER TABLE weibo_clean ADD COLUMNS (adjusted_date STRING); UPDATE weibo_clean SET adjusted_date = date_format(add_months(to_date(publish_time), -1), 'yyyy-MM-dd'); ``` 此命令将微博发布时间减去一个月,并将其存储在一个新的列 `adjusted_date` 中作为调整后的日期。 #### 去重操作 为了避免重复项干扰统计结果的真实性,应当采取措施去除完全相同的记录条目。 ```sql INSERT OVERWRITE TABLE weibo_clean_dedupped SELECT DISTINCT * FROM weibo_clean; ``` 通过创建一个新的表 `weibo_clean_dedupped` 并只保留唯一性的记录实现这一点。 #### 字符串标准化 针对文本型字段中的拼写错误或其他一致性问题,可通过正则表达式匹配来进行批量修正。 ```sql UPDATE weibo_clean SET user_name = regexp_replace(user_name, '\\s+', ' ') WHERE user_name RLIKE '\\s{2,}'; ``` 这段脚本的作用是把用户名内的多余空白字符替换为空格,从而提高数据的一致性和整洁度。 #### 修改解释器配置优化性能 最后,在实际应用过程中可能还需要根据具体需求调整Hive解释器参数以获得更好的运行效率[^3]。 ```bash %hive drop database if exists shopping cascade %hive create database shopping ``` 以上就是一些常见的基于Hive平台实施数据清洗的技术手段及其实践案例介绍。
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