使用 Hive 进行 Wordcount 词频统计，下列说法正确的是 A. aselect word , count (*) from ( select explode ( split ( line ,'')) as word from docs ) w group by word ; B .select word , count (*) from ( select explode ( split ( line ,'')) as word from docs ) w group by line ; C. select word , line , count (*) from ( select explode ( split ( line ,'')) as word from docs ) w group by word ; D. 以上都不对

选项 A 是正确的。Hive 中的 Wordcount 统计可以使用 explode 函数和 split 函数来实现。具体来说，可以使用以下语句来进行 Wordcount 统计：

select word, count(*) from 
(select explode(split(line, ' ')) as word from docs) w
group by word;

其中，split 函数把每行文本按照空格分隔成单词数组，explode 函数把每行的单词数组展开成多行数据，然后再按照单词分组，统计每个单词的个数。

相关问题

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。

hive (jobdata)> select * from ods_jobdata_origin; ok ods_jobdata_origin.city

hive (jobdata)是一个Hadoop生态系统中的数据仓库工具，用于在大数据环境中处理和分析数据。在这个环境中，我们使用命令行语句进行数据查询和操作。当执行查询命令"select * from ods_jobdata_origin;"时，系统会返回ods_jobdata_origin表中的所有数据。

当我们使用"ok ods_jobdata_origin.city"来选择表ods_jobdata_origin中的城市数据时，系统会将城市数据输出，并且显示"ok"表示命令执行成功。

这个操作可以帮助我们快速地获取ods_jobdata_origin表中的城市数据，并且方便进行后续的数据分析和处理。在大数据处理中，快速准确地获取所需数据是非常重要的，而hive (jobdata)提供了方便的查询工具和语法，能够帮助我们高效地处理数据。

总之，使用hive (jobdata)的查询语句可以帮助我们高效地获取大数据中的信息，并且为后续的数据分析和挖掘操作提供了便利。