hive搭建词云系统

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大数据集进行联接、转换和分析。然而，Hive本身并不是直接用于构建词云系统的，因为它主要用于数据查询而非可视化。如果你想通过Hive生成文本数据并进一步转化为词云图，你需要分几个步骤：

1. **数据提取**：首先，使用Hive SQL从存储在Hadoop HDFS或其他数据源（如HBase、S3等）中的大数据集中提取文本字段。例如，你可以运行SQL查询来获取需要分析的内容。

SELECT text_column FROM table_name;

2. **数据清洗**：处理提取的文本数据，去除无关字符，统一编码格式，并将结果保存到一个新的表或者文件中，以便后续处理。

3. **外部工具处理**：由于Hive不支持直接绘制词云，你需要使用其他工具如Python的`wordcloud`库，或者是R语言的`tm`包来进行词频统计和词云生成。这一步通常是在Hadoop集群之外，比如在Hadoop上的MapReduce任务完成后，通过Spark Streaming或PySpark在Python环境中操作。

4. **词云生成**：利用Python脚本读取清洗后的文本文件，计算每个词的频率，然后生成词云图片。

import wordcloud
wc = WordCloud().generate_from_frequencies(word_counts)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()