大数据开发——Hive实战案例-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大数据开发——Hive实战案例。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 创建表结构

1.1 视频表结构

大数据开发——Hive实战案例

1.2 用户表结构

大数据开发——Hive实战案例

2. 准备工作

2.1 创建临时表

由于使用的是orc方式进行存储，所以我们需要建立一个临时表，通过查询插入的方式将数据插入到最终表中。

创建临时视频表

create table gulivideo_ori(
 videoId string, 
 uploader string, 
 age int, 
 category array<string>, 
 length int, 
 views int, 
 rate float, 
 ratings int, 
 comments int,
 relatedId array<string>)
row format delimited fields terminated by "\t"
collection items terminated by "&"
stored as textfile;

创建临时用户表

create table gulivideo_user_ori(
 uploader string,
 videos int,
 friends int)
row format delimited 
fields terminated by "\t" 
stored as textfile;

加载原数据到临时表

load data local inpath "/opt/module/data/video" into table gulivideo_ori;
load data local inpath "/opt/module/user" into table gulivideo_user_ori;

2.2 创建最终使用表

创建视频表

create table gulivideo_orc(
 videoId string, 
 uploader string, 
 age int, 
 category array<string>, 
 length int, 
 views int, 
 rate float, 
 ratings int, 
 comments int,
 relatedId array<string>)
stored as orc
tblproperties("orc.compress"="SNAPPY");

创建用户表

create table gulivideo_user_orc(
 uploader string,
 videos int,
 friends int)
row format delimited 
fields terminated by "\t" 
stored as orc
tblproperties("orc.compress"="SNAPPY");

2.3 对创建表进行解读

由于初始表和最终表他们两者中的结构都是一样的，所以对其中一种进行解读

对于用户表
- 三个字段都是基本数据类型，行格式字段分割以‘\t’结束，以orc的方式存储，并且设置压缩属性为snappy
视频表
- 视频表中视频的类别和视频的相关视频两个字段是数组的方式进行存储的，字段之间分隔符为‘\t’,数组中元素的分隔符为‘&’

3. 业务分析

需求Ⅰ：统计视频观看数 Top10

分析
- 第一步：本需求比较简单，直接对视频的观看数进行排序，使用LIMIT关键字，限定前十条数据

代码:

select videoId
from gulivideo_orc
order by views
limit 10;

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需求Ⅱ：统计视频类别热度 Top10

分析
- 第一步：获取视频类别，使用炸裂函数explode，由于不需要表中的其他字段，所以可以不考虑使用侧偏移
- 第二部：按照视频的类型进行分组，并计算每一个类别的视频总数，按照总数获取前十的视频类别

步骤代码：

--步骤一使用下列任意一种都可以，第一种使用侧偏移，第二种直接炸裂
select 
videoId,
category_name
from gulivideo_orc
lateral view explode(category) tmp_category as category_name;t1

select
explode(category) categoru_name
from gulivideo_orc;t1

--第二步代码：
select
category_name,
count(*) ct
from t1
group by category_name
order by ct desc
limit 10;

最终代码：

select
category_name,
count(*) ct
from
(select
explode(category) category_name
from gulivideo_orc)t1
group by category_name
order by ct desc
limit 10;

大数据开发——Hive实战案例

需求Ⅲ：统计出视频观看数最高的 20 个视频的所属类别以及每一个类别包含 Top20 视频的个数

分析
- 第一步：统计观看数最高的二十个视频
- 第二步：获取视频的类别
- 第三步：按照类别进行分组，获取每一组的视频数（即为每一个类别中包含Top20视频的个数）

select 
category
from gulivideo_orc
order by views desc
limit 20;t1

select
explode(category) category_name
from t1;t2

select
category_name,
count(*) video_sum
from  t2
group by category_name;

最终代码：

select
category_name,
count(*) video_sum
from 
(select
explode(category) category_name
from 
(select 
category
from gulivideo_orc
order by views desc
limit 20)t1)t2
group by category_name;

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需求Ⅳ：统计视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别排序

分析
- 第一步：获取观看数Top50的视频
- 第二步：获取视频的关联的视频Id
- 第三步：和原表做内连接，查询到该id的类别
- 第四步：将类别进行炸裂
- 第五步：按照类别进行分组，并且统计该分组下的视频总数，按照总数进行排序

分步代码：

select
relatedId
from gulivideo_orc
order by views desc
limit 50;t1

select
explode(relatedId) relatedId_id
from t1;t2

select
category
from t2
join gulivideo_orc t3
on t2.relatedId_id = t3.videoId;t4

select
explode(category) category_name
from t4;t5

select
category_name,
count(*) ct
from t5
group by category_name
order by ct desc;

代码：

select
category_name,
count(*) ct
from 
(select
explode(category) category_name
from 
(select
category
from 
(select
explode(relatedId) relatedId_id
from 
(select
relatedId
from gulivideo_orc
order by views desc
limit 50)t1)t2
join gulivideo_orc t3
on t2.relatedId_id = t3.videoId)t4)t5
group by category_name
order by ct desc;

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需求Ⅴ：统计每个类别中的视频热度 Top10,以 Music 为例

分析
- 第一步：将视频的类别炸裂开
- 第二步：获取类别是Music的数据，并且按照观看数进行排序

分布代码：

select
videoId,
category_name
from gulivideo_orc
lateral view explode(category) tmp_category as category_name;t1

select
videoId,
views,
category_name
from t1
where category_name = "Music"
order by views desc
limit 10;

代码：

select
videoId,
views,
category_name
from 
(select
videoId,
views,
category_name
from gulivideo_orc
lateral view explode(category) tmp_category as category_name)t1
where category_name = "Music"
order by views desc
limit 10;

大数据开发——Hive实战案例

需求Ⅵ：统计每个类别视频观看数 Top10

分析
- 由于要求组内进行排序，所以使用开窗函数over()
- 第一步：使用explode()函数，将类别分开
- 第二步：使用开窗函数，按照类别分区，并且使用观看数进行排序
- 第三步：获取前十数据

分步代码：

select 
videoId,
views,
category_name
from gulivideo_orc
lateral view explode(category) tmp_category as category_name;t1

select
videoId,
views,
category_name
rank() over(partition by t1.category_name order by t1.views desc) rk
from t1;t2

select
videoId,
views,
category_name,
rk
from t2
where t2.rk <= 10;

代码：

select
videoId,
views,
category_name
rk
from (
select
videoId,
views,
category_name,
rank() over(partition by t1.category_name order by t1.views desc) rk
from 
(select 
videoId,
views,
category_name
from gulivideo_orc
lateral view explode(category) tmp_category as category_name)t1)t2
where t2.rk <= 10;

大数据开发——Hive实战案例

需求Ⅶ：统计上传视频最多的用户 Top10 以及他们上传的视频观看次数在前 20 的视频

分析
- 第一步：统计上传视频最多的用户 Top10
- 第二步：用户表和视频表做内连接，获取Top10用户上传的所有视频Id
- 第三步：按照用户进行分区，并且获取每一个用户排名前20的视频（按照视频观看书排序）

分布代码：

select
uploader
from
gulivideo_user_orc
order by videos desc
limit 10;t1

select
videoId,
views,
t2.uploader 
from t1 
join gulivideo_orc g
on t1.uploader = g.uploader;t2

select
videoId,
views,
uploader,
rank()over(partition by uploader order by views desc) rk
from t2;t3

select
videoId,
views,
uploader
from t3
where rk<= 20;

代码：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-408164.html

select
videoId,
views,
uploader,
rank()over(partition by uploader order by views desc) rk
from 
(select
videoId,
views,
t1.uploader 
from 
(select
uploader
from
gulivideo_user_orc
order by videos desc
limit 10)t1 
join gulivideo_orc g
on t1.uploader = g.uploader) t2;