hive分级抽数具体做法
时间: 2023-11-03 09:51:29 浏览: 21
Hive分级抽数的具体做法是使用Hive中的UDF(User-Defined Function),在SQL语句中调用UDF实现对分级抽数的计算。具体来说,可以使用UDF进行数据预处理,将属于同一分级的数据分到同一个组中,然后使用Hive中的group by语句进行分组计算。关于UDF的具体实现可以参考Hive官方文档。
相关问题
Hive直连mysql抽数
可以通过Hive的外部表功能,直接将MySQL中的数据导入到Hive中。具体步骤如下:
1. 在Hive中创建一个外部表,指向MySQL中的数据表。
2. 在Hive中执行查询语句,将MySQL中的数据读取到Hive中。
3. 对Hive中的数据进行处理和分析。
下面是一个简单的示例代码:
1. 创建外部表
```
CREATE EXTERNAL TABLE mysql_table (
id INT,
name STRING,
age INT
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.mysql.MySQLStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES (
'serialization.format' = '1'
)
TBLPROPERTIES (
'mysql.host' = 'localhost',
'mysql.port' = '3306',
'mysql.database' = 'test',
'mysql.table' = 'user',
'mysql.username' = 'root',
'mysql.password' = 'password'
);
```
2. 查询数据
```
SELECT * FROM mysql_table;
```
通过以上的步骤,就可以直接将MySQL中的数据导入到Hive中,并在Hive中进行数据处理和分析。
数据库如何抽数到hive
在Hive中,可以使用分桶抽样语法来抽数到Hive。分桶抽样是根据某个字段的哈希值取模的方式将数据放入指定的桶中。比如,如果要将表table_1按照ID字段分成100个桶,可以使用hash(id) % 100的算法。这样,哈希值取模为0的数据将被放入第一个桶,哈希值取模为1的数据将被放入第二个桶,以此类推。创建分桶表的关键语句是使用CLUSTER BY语句。具体的代码示例如下:
```
CREATE TABLE table_1 (
id INT,
col1 STRING,
col2 STRING,
...
)
CLUSTERED BY (id) INTO 100 BUCKETS;
```
上述代码将创建一个名为table_1的表,并将其按照id字段进行分桶,分成100个桶。这样,数据将根据id字段的哈希值取模放入相应的桶中。通过这种方式,可以将数据抽数到Hive中。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Hive--实现随机抽数](https://blog.csdn.net/Samooyou/article/details/125005968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Hive sql实现随机取值](https://blog.csdn.net/weixin_42385450/article/details/124454953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]