执行LOAD命令后，Hive会在 HDFS 的/hive/shopping/items2/路径下创建目录p_category=shoes/p_brand=playboy/，并且会把items_info.txt文件复制到上述创建的目录下

时间: 2023-12-22 10:02:50 浏览: 61

Hive练习 1.在Hive中建立数据库hive，该库中建立外部表party，将hdfs的/party.csv导入该表，用命令

Hive练习。 1.在Hive中建立数据库hive，该库中建立外部表party，将hdfs的/party.csv导入该表，用命令查看前十条记录并截图。 year int type string program string performers string 2.完成以下题目。 1）统计历届春晚的节目数目。 2）统计每种类型节目的数量并降序排序。 3）统计相声类节目历年的数目。 4）统计“冯巩”历年春晚的节目数量。 5）统计节目中含有“乐”字的节目名称，类型。 6）查询每个演员上春晚的次数。 ### Hive练习知识点详解 #### 一、创建数据库与外部表并导入数据 1. **创建数据库**：在Hive中创建一个名为`hive`的新数据库。 ```sql CREATE DATABASE hive; ``` 2. **创建外部表**：在数据库`hive`中创建一个名为`party`的外部表，并指定其字段类型。 - `year`字段为整型（`int`）。 - `type`字段为字符串类型（`string`）。 - `program`字段为字符串类型（`string`）。 - `performers`字段为字符串类型（`string`）。 ```sql CREATE EXTERNAL TABLE hive.party ( year INT, type STRING, program STRING, performers STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/party.csv'; ``` 3. **导入数据**：使用HDFS中的`/party.csv`文件作为数据源，将数据导入到`party`表中。由于在创建表时已经指定了位置，因此无需执行额外的导入操作。 4. **查看数据**：使用SQL命令查看`party`表的前10条记录。 ```sql SELECT * FROM hive.party LIMIT 10; ``` #### 二、完成数据分析任务 1. **统计历届春晚的节目数目**： ```sql SELECT year, COUNT(*) AS program_count FROM hive.party GROUP BY year; ``` 这个查询通过分组函数`GROUP BY`按年份统计春晚的节目数量。 2. **统计每种类型节目的数量并降序排序**： ```sql SELECT type, COUNT(*) AS program_count FROM hive.party GROUP BY type ORDER BY program_count DESC; ``` 该查询统计了每种类型节目的数量，并按照节目数量降序排列。 3. **统计相声类节目历年的数目**： ```sql SELECT year, COUNT(*) AS program_count FROM hive.party WHERE type = '相声' GROUP BY year; ``` 这个查询特别关注相声类节目的统计数据，按年份分组并计算数量。 4. **统计“冯巩”历年春晚的节目数量**： ```sql SELECT year, COUNT(*) AS program_count FROM hive.party WHERE performers LIKE '%冯巩%' GROUP BY year ORDER BY year; ``` 此查询关注“冯巩”参演的节目，并按年份统计数量。 5. **统计节目中含有“乐”字的节目名称和类型**： ```sql SELECT program, type FROM hive.party WHERE program LIKE '%乐%'; ``` 该查询筛选出包含“乐”字的所有节目及其类型。 6. **查询每个演员上春晚的次数**： ```sql SELECT performer, COUNT(*) AS num FROM ( SELECT EXPLODE(SPLIT(performers, '、')) AS performer FROM hive.party ) AS performers GROUP BY performer ORDER BY num DESC; ``` 此查询首先使用`SPLIT`和`EXPLODE`函数将`performers`列中的演员列表拆分成单个演员，然后统计每个演员出现的次数，并按次数降序排列。 ### 总结通过以上步骤，我们不仅学习了如何在Hive中创建数据库和外部表，还掌握了如何通过SQL查询进行数据分析。这些练习涵盖了基本的数据表管理以及高级的数据分析技巧，对于理解Hive的基本操作和功能非常有帮助。此外，这些实践也展示了Hive在处理大规模数据集时的强大能力，尤其是在需要进行复杂聚合和筛选操作的情况下。

不完全正确。执行LOAD命令后，Hive会把items_info.txt文件的数据加载到一个名为shopping.items2的表中。如果我们在执行LOAD命令之前已经创建了shopping.items2表，并且该表的存储格式为PARQUET，分区列为p_category和p_brand，那么Hive会在HDFS的/hive/shopping/items2/路径下创建一个名为p_category=shoes/p_brand=playboy的目录，并且将items_info.txt文件的数据以PARQUET格式存储到该目录下。但是如果我们没有提前创建shopping.items2表，那么Hive会自动创建该表，存储格式为TEXTFILE，分区列为p_category和p_brand，数据会存储在/hive/warehouse/shopping.db/items2/路径下，而不会创建分区目录。

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执行LOAD命令后，Hive会在 HDFS 的/hive/shopping/items2/路径下创建目录p_category=shoes/p_brand=playboy/，并且会把items_info.txt文件复制到上述创建的目录下

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