使用hive和sqoop来实现统计24小时每个时段的PV和UV

本文介绍了如何利用Hive进行分区表操作,统计24小时内每个时段的页面浏览量(PV)和独立访客数(UV)。通过创建数据库和表,加载数据,使用动态分区进行数据清洗,最后用Sqoop将结果导出到MySQL。

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【案例】使用hive和sqoop来实现网站基本指标,PV和UV
1、PV统计网页浏览总量
2、UV去重
-》【需求】统计24小时每个时段的PV和UV
-》建分区表,按天一级,按小时一级,多级分区
-》第一步分析需求
-》第二步获取时间字段,天,小时
-》对于时间格式进行数据清洗,比如:2015-08-28 18:10:00,从中获取日期和小时
-》获取需要有用的字段:id、url、guid、trackTime
-》第三步数据分析
-》使用select sql
-》第四步使用sqoop导出


-》预期结果
日期 小时 PV UV


建库:
create database track_log2;


建表:源表
create table yhd_source2(
id              string,
url             string,
referer         string,
keyword         string,
type            string,
guid            string,
pageId          string,
moduleId        string,
linkId          string,
attachedInfo    string,
sessionId       string,
trackerU        string,
trackerType     string,
ip              string,
trackerSrc      string,
cookie   &n
<think>嗯,用户之前已经问过Hive的基本操作,现在接着问Hadoop结合Hive使用。这可能意味着他们想了解两者如何协同工作,或者在实际项目中如何整合这两个工具。我需要先确认HadoopHive各自的作用,以及它们之间的关系。 Hadoop主要提供分布式存储(HDFS)计算框架(MapReduce),而Hive则是建立在Hadoop之上的数据仓库工具,允许用类SQL语言进行数据查询。用户可能想知道Hive如何利用Hadoop的底层机制,或者如何在Hadoop集群上部署使用Hive。 接下来要考虑用户可能的实际应用场景。比如,用户可能在使用Hive处理存储在HDFS上的大数据,或者需要优化查询性能。这时候需要解释Hive如何将SQL转化为MapReduce任务,或者更现代的Tez/Spark引擎,以及存储格式的选择对性能的影响。 还要注意用户可能的疑问点,比如为什么选择Hive而不是直接写MapReduce,或者Hive如何处理数据的分区分桶来提高效率。此外,用户可能关心数据如何从HDFS导入Hive表,或者Hive表的数据存储位置在HDFS中的结构。 需要提供一些具体的例子,比如创建外部表指向HDFS路径,或者展示Hive查询如何转换为MapReduce作业。同时,可能还需要提到Hive的元数据存储,比如使用MySQL还是Derby,以及权限管理、资源调度(如YARN)的相关配置。 用户可能没有说出来的深层需求包括性能调优、错误处理、与其它Hadoop生态组件(如HBase、Spark)的集成。因此,在回答时不仅要介绍基本结合方式,还要涉及一些最佳实践常见问题处理,比如使用ORC/Parquet格式,分区策略,或者数据压缩方法。 最后,结构要清晰,分点说明两者的协作机制、配置要点、操作示例以及优化建议,确保用户能够一步步理解如何有效结合HadoopHive进行大数据处理。</think>以下是 **Hadoop 与 Hive 结合使用**的核心原理、操作流程及优化方法的详细说明: --- ### **一、Hadoop 与 Hive 的协作关系** 1. **底层依赖**: - **HDFS**:Hive 表数据存储在 HDFS 上(如路径 `/user/hive/warehouse`)。 - **MapReduce/Tez/Spark**:Hive 查询会被编译为 MapReduce、Tez 或 Spark 作业执行。 2. **元数据管理**: - **Metastore**:Hive 的元数据(表结构、分区信息等)默认存储在 Derby 数据库,生产环境推荐使用 MySQL 或 PostgreSQL。 --- ### **二、核心协作流程** #### **1. 数据从 HDFS 到 Hive 表** **步骤**: 1. **原始数据上传到 HDFS**: ```bash hadoop fs -put /local/data/sales.csv /data/input/sales/ ``` 2. **创建 Hive 外部表关联 HDFS 路径**: ```sql CREATE EXTERNAL TABLE sales ( order_id STRING, product STRING, amount DOUBLE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/data/input/sales'; -- 直接指向 HDFS 路径 ``` 3. **查询验证**: ```sql SELECT COUNT(*) FROM sales; -- 触发 MapReduce/Tez 作业 ``` #### **2. Hive 查询触发 Hadoop 作业** **示例**:统计每个商品的销售总额 ```sql SELECT product, SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY product; ``` **底层执行**: 1. Hive 将 SQL 转换为 MapReduce 作业 2. Hadoop 启动 Map 阶段读取 HDFS 数据 3. Reduce 阶段完成聚合计算 4. 结果写回 HDFS 临时路径 --- ### **三、关键配置优化** #### **1. 存储格式优化** - **列式存储**(ORC/Parquet)减少 I/O: ```sql CREATE TABLE sales_orc STORED AS ORC -- 高压缩比,适合分析 AS SELECT * FROM sales; ``` #### **2. 动态分区配置** - 启用动态分区(适用于按时间分区的日志数据): ```sql SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; INSERT INTO TABLE sales_partitioned PARTITION (dt) SELECT order_id, product, amount, dt FROM raw_sales; ``` #### **3. 计算引擎选择** - **Tez 引擎**(比 MapReduce 更快): ```sql SET hive.execution.engine=tez; -- 需提前部署 Tez ``` --- ### **四、生产环境最佳实践** #### **1. 数据存储策略** - **分区与分桶**组合使用: ```sql CREATE TABLE sales_bucketed ( order_id STRING, product STRING ) PARTITIONED BY (dt STRING) CLUSTERED BY (product) INTO 32 BUCKETS; ``` #### **2. 资源调优** - 调整 MapReduce 内存参数: ```xml <!-- mapred-site.xml --> <property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value>4096</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name> <value>8192</value> </property> ``` #### **3. 数据压缩** - 启用中间结果压缩: ```sql SET hive.exec.compress.intermediate=true; SET mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; ``` --- ### **五、典型应用场景** #### **1. 日志分析** - **场景**:分析每日 Nginx 访问日志 - **操作**: 1. Flume 将日志实时上传至 HDFS 2. 创建 Hive 外部表指向日志目录 3. 按小时分区统计 PV/UV ```sql SELECT COUNT(DISTINCT ip) AS uv, COUNT(*) AS pv FROM logs WHERE dt = '20231001' GROUP BY hour; ``` #### **2. 数据仓库构建** - **ETL 流程**: 1. Sqoop 从 MySQL 导入数据到 HDFS 2. Hive 清洗数据并存储为 ORC 格式 3. Presto/Impala 提供快速查询 --- ### **六、常见问题排查** #### **1. 数据路径权限问题** - **报错**:`Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user/hive"` - **解决**: ```bash hadoop fs -chmod -R 777 /user/hive/warehouse ``` #### **2. 小文件过多导致性能下降** - **优化**:合并小文件 ```sql INSERT OVERWRITE TABLE sales SELECT * FROM sales; -- 触发合并 ``` --- ### **七、扩展:与其他组件整合** 1. **HBase 集成**: ```sql CREATE TABLE hbase_sales ( key STRING, product STRING ) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ('hbase.columns.mapping' = ':key,cf:product'); ``` 2. **Spark 加速查询**: ```python df = spark.sql("SELECT product, SUM(amount) FROM sales GROUP BY product") df.write.parquet("hdfs:///output/sales_summary") ``` --- 如果需要更具体的 **性能调优案例** 或 **复杂 ETL 实现**,可以进一步说明需求!
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