hive分析的所有用法及代码

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以让用户使用 SQL 语句对存储在 Hadoop 中的数据进行查询、分析和处理。以下是 Hive 常用的几种分析用法及对应的代码示例：

1. 数据查询

Hive 支持使用 SQL 语句对数据进行查询，可以使用 SELECT 语句来查询数据。例如：

SELECT * FROM my_table WHERE col1 = 'value';

这条语句将查询表格 `my_table` 中 `col1` 列值为 `'value'` 的所有数据。

2. 数据聚合

Hive 支持使用 GROUP BY 语句对数据进行分组聚合，可以使用 SUM、AVG、MAX、MIN 等函数对数据进行统计分析。例如：

SELECT col1, SUM(col2) FROM my_table GROUP BY col1;

这条语句将对表格 `my_table` 中的数据按照 `col1` 列进行分组，然后对每组数据的 `col2` 列进行求和。

3. 数据过滤

Hive 支持使用 WHERE 语句对数据进行过滤，可以使用 =、<、>、LIKE 等运算符对数据进行筛选。例如：

SELECT * FROM my_table WHERE col1 LIKE '%value%';

这条语句将查询表格 `my_table` 中 `col1` 列包含 `'value'` 的所有数据。

4. 数据排序

Hive 支持使用 ORDER BY 语句对数据进行排序，可以按照升序或降序排序。例如：

SELECT * FROM my_table ORDER BY col1 DESC;

这条语句将查询表格 `my_table` 中的所有数据，并按照 `col1` 列的值进行降序排序。

5. 数据分析

Hive 支持使用窗口函数对数据进行分析，可以使用 ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK 等函数进行数据分析。例如：

SELECT col1, col2, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY col1 ORDER BY col2 DESC) as rank FROM my_table;

这条语句将对表格 `my_table` 中的数据按照 `col1` 列进行分组，然后对每组数据按照 `col2` 列进行降序排序，并为每组数据生成一个排名（即窗口函数的结果存储在 `rank` 列中）。

以上是 Hive 常用的几种分析用法及对应的代码示例，但不限于此。根据实际需求，还可以使用 Hive 进行多表连结、数据透视等更复杂的数据分析操作。