hive进行中文的词频统计

要在Hive中进行中文词频统计，需要先进行一些数据预处理工作。以下是一个简单的步骤：

1. 将中文文本文件导入到Hive表中，可以使用LOAD DATA命令，或者使用Sqoop将数据从其他数据源导入到Hive中。

2. 使用Hive的内置函数和正则表达式进行数据清洗。可以使用如下语句将文本中的标点符号和空格去掉：

SELECT TRANSFORM(line) USING 'sed 's/[[:punct:][:space:]]//g'' AS (line_clean) FROM text_table;

3. 将每个词语拆分成独立的行，方便进行词频统计。可以使用如下语句将每个词语拆分成独立的行：

SELECT explode(split(line_clean, ' ')) AS word FROM cleaned_text_table;

4. 使用GROUP BY和COUNT函数进行词频统计。可以使用如下语句进行词频统计：

SELECT word, count(1) as frequency FROM exploded_text_table GROUP BY word ORDER BY frequency DESC;

注意：以上操作中的表名和列名需要根据实际情况进行修改。此外，以上操作只是一个简单的示例，实际情况中可能需要进行更复杂的数据清洗和处理。

相关问题

spark rdd、python、mapreduce、hive实现词频统计的区别

Spark RDD、Python、MapReduce、Hive都可以用来实现词频统计，但它们的实现方式略有不同。

Spark RDD是基于内存的分布式计算框架，可以通过使用Spark RDD的map和reduceByKey函数来实现词频统计。Python可以使用collections库中的Counter函数来实现词频统计。MapReduce是一种分布式计算框架，可以通过编写Map和Reduce函数来实现词频统计。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以使用HiveQL语言来实现词频统计。

总的来说，Spark RDD和Python都是基于内存的计算框架，速度较快，适合处理中小规模的数据；MapReduce和Hive则适合处理大规模的数据，但速度相对较慢。

hive 开窗去重统计

您好！针对Hive开窗去重统计，可以使用Hive的窗口函数和Distinct关键字来实现。以下是一个示例查询，供参考：

SELECT 
    column1,
    column2,
    COUNT(DISTINCT column3) AS distinct_count
FROM
    your_table
WINDOW w AS (
    PARTITION BY column1, column2
    ORDER BY column3
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
)
GROUP BY
    column1,
    column2

在上述查询中，您可以将 "your_table" 替换为您的表名，"column1"、"column2"、"column3" 替换为您的实际列名。通过窗口函数和DISTINCT关键字，可以在窗口范围内对column3进行去重统计，然后按照column1和column2进行分组。

希望对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。