hadoop使用Hive创建表test（表属性有id、name、gender）,往表中插入5条数据，查看插入的数据并统计男女性别各有多少人？

Hadoop生态系统中的Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户通过SQL-like查询语言 HiveQL 来管理大数据集。首先，我们可以创建一个名为 "test" 的表，其包含 id、name 和 gender 字段：

CREATE TABLE test (
  id INT,
  name STRING,
  gender STRING
);

接下来，我们假设已经有五条预设的数据需要插入，可以用 INSERT INTO ... SELECT 语句来完成，这里以示例数据表示：

INSERT INTO TABLE test
SELECT 1, 'John Doe', 'Male' UNION ALL
SELECT 2, 'Jane Smith', 'Female' UNION ALL
SELECT 3, 'Alex Johnson', 'Male' UNION ALL
SELECT 4, 'Emily Brown', 'Female' UNION ALL
SELECT 5, 'Daniel Lee', 'Male';

然后，你可以使用 SQL 查询来查看已插入的数据：

SELECT * FROM test;

对于性别统计，可以使用 COUNT 函数配合 GROUP BY 子句：

SELECT gender, COUNT(*) as count
FROM test
GROUP BY gender;

这将返回每个性别的总人数。

相关问题

使用IDEA编写将nev.sql 表导入mysql 数据库, 然后根据 mysql数据库的表创建对应两张表中的数据。 1. 要求必须要有建表的语句。 2. 将mysql数据库中的数据选择其中一部分插入hive数据库中。 3. 自己编写自定义函数, 将itcast_od

对于第一个问题，你可以按照以下步骤来完成：

1. 打开 IDEA，创建一个新的 Java 项目。
2. 在项目中创建一个名为 "resources" 的文件夹，并将 "nev.sql" 文件放入其中。
3. 在项目中引入 mysql-connector-java 依赖包，用来连接 MySQL 数据库。
4. 在项目中编写 Java 代码，连接到 MySQL 数据库，并执行 "nev.sql" 中的建表语句。
5. 根据建表语句，在 MySQL 数据库中创建对应的两张表。

以下是 Java 代码示例：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.Statement;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 连接到 MySQL 数据库
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
        String user = "root";
        String password = "123456";
        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
        Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);

        // 执行建表语句
        Statement stmt = conn.createStatement();
        String sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1 ("
                + "id INT PRIMARY KEY,"
                + "name VARCHAR(20) NOT NULL,"
                + "age INT NOT NULL"
                + ")";
        stmt.executeUpdate(sql);
        sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS table2 ("
                + "id INT PRIMARY KEY,"
                + "gender VARCHAR(10) NOT NULL,"
                + "salary INT NOT NULL"
                + ")";
        stmt.executeUpdate(sql);

        // 关闭连接
        stmt.close();
        conn.close();
    }
}

对于第二个问题，你可以按照以下步骤来完成：

1. 在 Hive 中创建对应的两张表，与 MySQL 数据库中的表结构相同。
2. 使用 Sqoop 工具将 MySQL 数据库中的数据导入 Hive 数据库中。
3. 在 Hive 中查询数据，选择需要插入到另一个表中的部分数据。
4. 使用 INSERT INTO 语句将选中的数据插入到另一个表中。

以下是 Hive 命令示例：

-- 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS table1 (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS table2 (
  id INT,
  gender STRING,
  salary INT
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE;

-- 使用 Sqoop 导入数据
sqoop import \
  --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \
  --username root \
  --password 123456 \
  --table table1 \
  --hive-import \
  --hive-table table1 \
  --create-hive-table \
  --fields-terminated-by '\t'

-- 查询数据并插入到另一个表中
INSERT INTO table2
SELECT id, gender, salary FROM table1 WHERE age > 30;

对于第三个问题，你可以按照以下步骤来完成：

1. 在 Hive 中创建一个自定义函数。
2. 编写 Java 代码实现该函数。
3. 将编写好的 Java 代码打包成 jar 包。
4. 在 Hive 中注册 jar 包，并使用自定义函数。

以下是 Java 代码示例：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class MyUDF extends UDF {
    public Text evaluate(Text str) {
        if (str == null) {
            return null;
        }
        String result = str.toString().replaceAll("_", "");
        return new Text(result);
    }
}

以下是 Hive 命令示例：

-- 创建函数
CREATE FUNCTION my_udf AS 'com.example.MyUDF' USING JAR 'my_udf.jar';

-- 使用函数
SELECT my_udf(name) FROM table1;

hive 特殊分割符||处理

在Hive中，使用正则表达式来进行特殊分隔符的处理是比较常见的。对于特殊分隔符"||"，可以使用以下方式进行处理：

假设有一行数据如下：

1||John||USA||California||Male||Music

可以使用如下的HiveQL语句来创建表并将数据加载进去：

CREATE TABLE test_table (
   id INT,
   name STRING,
   country STRING,
   state STRING,
   gender STRING,
   hobbies STRING
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
   'input.regex'='^(\\d+)\\|\\|([^\\|]+)\\|\\|([^\\|]+)\\|\\|([^\\|]+)\\|\\|([^\\|]+)\\|\\|([^\\|]+)$',
   'output.format.string'='%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s'
)
STORED AS TEXTFILE;

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/data/file' OVERWRITE INTO TABLE test_table;

在上述语句中，使用了RegexSerDe序列化/反序列化器来对数据进行分隔。其中，`input.regex`参数指定了正则表达式，该正则表达式将行数据划分为6个部分，分别对应表中的6个字段。`output.format.string`参数指定了输出的格式。在这个例子中，我们使用了"^"和"$"符号来确保正则表达式完全匹配每一行数据。为了处理"||"这个特殊分隔符，我们使用了"\\|\\|"这个正则表达式来指定分隔符。

当你创建好表之后，使用`LOAD DATA`语句来将数据加载进去。在加载数据时，Hive将会按照正则表达式将行数据进行分隔，并将分隔后的结果映射到相应的表字段中。