举个这样的hive代码例子

以下是一个示例的Hive代码，展示了如何使用Hive进行分布式处理：

假设我们有一个名为"employees"的表，包含员工的姓名、年龄和薪水信息。我们的目标是计算每个年龄段的平均薪水。

-- 创建employees表格
CREATE TABLE employees (
  name STRING,
  age INT,
  salary INT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

-- 加载数据到employees表格
LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/employees.csv' INTO TABLE employees;

-- 创建一个临时表，用于存储每个年龄段的总工资和计数
CREATE TABLE age_avg_salary_temp AS
SELECT age, SUM(salary) AS total_salary, COUNT(*) AS count
FROM employees
GROUP BY age;

-- 创建最终结果表，存储每个年龄段的平均薪水
CREATE TABLE age_avg_salary AS
SELECT age, total_salary / count AS avg_salary
FROM age_avg_salary_temp;

-- 查询结果
SELECT * FROM age_avg_salary;

在上述示例中，我们首先创建了一个名为"employees"的表，定义了姓名、年龄和薪水三个字段，并将数据存储为文本文件格式。

然后，我们使用LOAD DATA命令将数据加载到employees表中。

接下来，我们创建了一个临时表age_avg_salary_temp，利用GROUP BY语句按年龄分组，计算每个年龄段的总工资和员工数量。

最后，我们创建了一个名为age_avg_salary的表，从临时表中计算每个年龄段的平均薪水。

最后，我们可以使用SELECT语句查询age_avg_salary表，获取每个年龄段的平均薪水结果。

这个示例展示了Hive在分布式环境下进行数据处理的基本流程，通过并行处理数据块，计算每个节点的局部结果，并最终汇总得到最终结果。