hive+kettle案例

以下是一个使用Hive和Kettle的示例案例：

假设有一个电子商务网站，需要进行用户行为分析。该网站有一个日志文件，其中包含了用户在网站上的各种操作，例如点击商品、添加到购物车、下单等。

1. 创建Hive表

首先，需要在Hive中创建一个表来存储日志文件数据。假设日志文件以文本格式存储，每行记录包含以下字段：时间戳、用户ID、操作类型、商品ID。

使用以下命令在Hive中创建表：

CREATE TABLE user_behavior(
  timestamp BIGINT,
  user_id STRING,
  action_type STRING,
  item_id STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t';

2. 使用Kettle将数据导入Hive表

接下来，使用Kettle将日志文件数据导入Hive表中。Kettle是一个ETL工具，可以从不同的数据源中提取数据，并将数据转换为所需的格式，最终将数据加载到目标数据库中。

在Kettle中，可以使用Hadoop文件输入步骤读取日志文件数据，使用转换步骤将数据转换为Hive表中的格式，最后使用Hive输出步骤将数据加载到Hive表中。

3. 进行用户行为分析

完成数据导入后，可以使用Hive进行用户行为分析。例如，可以使用以下语句计算每个商品的点击量：

SELECT item_id, COUNT(*) as click_count
FROM user_behavior
WHERE action_type = 'click'
GROUP BY item_id
ORDER BY click_count DESC;

可以使用类似的方式进行其他分析，例如计算添加到购物车的商品数量、计算下单的用户数量等等。

总之，使用Hive和Kettle可以方便地进行大规模数据处理和分析，适用于各种场景，例如电子商务网站的用户行为分析、金融机构的风险管理、医疗机构的患者数据分析等等。