这是我的数据集,已经存在hbase中了,sogoulogs,我现在想用hive来解决这个问题,分析链接排名与用户点击的相关性,我应该使用怎么样的查询语句, sogoulogs的内容是这样的 id, datatime, userid, searchname, retorder, cliorder, cliurl 访问时间,用户 ID,[查询词],该 URL 在返回结果中的排名,用户点击的顺序号,用户点击的 URL
时间: 2024-03-14 07:44:57 浏览: 17
您可以使用以下Hive SQL查询语句来分析链接排名与用户点击的相关性:
```sql
SELECT searchname, AVG(cliorder-retorder) AS correlation
FROM sogoulogs
GROUP BY searchname;
```
这条SQL语句会返回一个搜索词与相关性的列表,其中相关性被定义为平均点击顺序号减去平均排名。如果相关性为正数,则意味着用户更倾向于点击排名更高的结果。否则,如果相关性为负数,则意味着用户更倾向于点击排名较低的结果。
相关问题
HBase和Hive是什么以及Hbase和Hive在快递管理系统中的优缺点
HBase和Hive都是基于Hadoop的大数据存储和处理技术。HBase是一个分布式的NoSQL数据库,适合存储半结构化和非结构化数据,可以提供实时读写能力,适合在线交互式应用。而Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,提供类SQL的查询语言,并将这些查询转换为MapReduce任务。适合处理结构化数据和批量数据,适合离线批量数据分析。
在快递管理系统中,HBase适合存储实时交互式的数据,比如实时的快递物流信息、用户订单信息等;而Hive适合存储历史数据、统计数据等批处理任务结果。 HBase的优点是存储实时数据方便,读写速度快,可靠性高;缺点是扩展性有限。Hive的优点是扩展性好,支持复杂分析,支持多种数据格式和数据源;缺点是响应速度相对慢。
笑话时间:两只青蛙在农田里跳跃,其中一只跳进了牛粪堆里,另一只问它:“你怎么跳进去了?”青蛙回答说:“我要跳得高,结果跳过了目标!”
请为我使用flume kafka hbase设计一个数据收集分析方案
我可以为您提供一个使用flume、kafka和hbase的数据收集分析方案。首先,使用flume收集数据,然后将数据发送到kafka,接着将数据以可查询的形式存储到hbase数据库。最后,可以使用hbase提供的查询功能来分析数据。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)