《PySpark大数据分析实战》-03.了解Hive

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《PySpark大数据分析实战》-03.了解Hive

• 《PySpark大数据分析实战》-03.了解Hive
• • 前言
  • 了解Hive
  • 结束语

《PySpark大数据分析实战》-03.了解Hive

前言

大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第1章第3节的内容：了解Hive。

了解Hive

Hadoop生态系统是为了处理大数据而产生的解决方案，MapReduce框架将计算作业切分为多个小单元分布到各个节点去执行，从而降低计算成本并提供高可扩展性。但是使用MapReduce进行数据处理分析的门槛是比较高的，需要学会使用Java根据MapReduce的API进行代码编写，这对不熟悉Java的开发人员、数据分析人员以及运维人员等人群来说门槛高、不易学。为了方便用户从现有的数据基础架构转移到Hadoop上来，Hive就诞生了。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以对存储在HDFS的数据集进行特殊查询和分析处理。Hive的学习门槛比较低，它提供了类似于关系型数据库SQL的查询语言HiveQL，通过HiveQL执行类SQL语句可以快速地实现简单的MapReduce统计，Hive底层会将HiveQL转换成MapReduce任务进行运行，用户不必开发MapReduce程序，非常适合数据仓库的统计分析。

在Hive中要完成WordCount程序，实现对单词出现次数的统计，首先需要在Hive中创建一张表，建表语句如下：

create table wordsTable(line String);

然后将文件内容load到Hive的表中，语句如下：

load data local inpath 'words.txt' into table wordsTable;

最后只需要执行一条SQL语句就可以完成对单词出现次数的统计，语句如下：

select word, count(1)
  from (select explode(split(line, ' ')) as word from wordsTable) tmp
 group by word;

结束语

好了，感谢大家的关注，今天就分享到这里了，更多详细内容，请阅读原书或持续关注专栏。