hadoop 大数据技术hive词频统计操作过程

Hadoop是一个分布式计算框架，而Hive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具，它提供了SQL-like查询接口，使得非技术人员也能方便地处理大数据。Hive的主要作用是将结构化的大型数据集转化为适合于分析的操作环境，包括词频统计。

词频统计在Hive中通常用于文本数据的分析，例如日志文件中的单词频率。以下是基本的Hive操作步骤：

1. **加载数据**:
首先，你需要将数据加载到Hive表中，这通常是通过`LOAD DATA INPATH`命令从本地文件系统或HDFS（Hadoop分布式文件系统）中导入。

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/your/textfile.txt' INTO TABLE your_table;

2. **创建外部表**:
如果数据源不是HDFS，可以考虑创建外部表，这样Hive不会尝试将数据加载到Hive元数据中，节省空间并提高性能。

CREATE EXTERNAL TABLE your_table (lines STRING);

3. **字段解析和分词**:
使用`REGEXP_EXTRACT`或`SPLIT`函数将文本分割成单词，假设我们使用空格作为分隔符。

SELECT word, COUNT(*) as frequency
FROM (
  SELECT split(lines, ' ') as word
  FROM your_table
) words
GROUP BY word;

4. **去重和排序**:
为了得到每个单词及其频率，需要去除重复的单词并按频率排序。

SELECT word, COUNT(*) as frequency
FROM (
  SELECT DISTINCT word
  FROM (
    SELECT split(lines, ' ') as word
    FROM your_table
  ) words
) grouped_words
GROUP BY word
ORDER BY frequency DESC;

5. **查询结果**:
最后，你可以运行这个查询来获取结果，Hive会返回一个包含单词和其出现次数的表格，按频率降序排列。

SELECT * FROM (
  SELECT word, COUNT(*) as frequency
  ...
) ORDERED_results;