使用Hive对气象遥感数据再次处理分析,使用Hive实现 查询2019全年平均温度; 查询2019全年高于平均温度的天数
时间: 2025-07-06 17:46:37 浏览: 7
### 使用 Hive SQL 进行气象遥感数据分析
对于气象遥感数据的处理与分析,可以构建如下 Hive 表结构来存储每日温度记录:
假设表名为 `weather_data`,其字段包括但不限于日期 (`date`) 和日均温 (`avg_temperature`)。
为了查询 2019 年全年的平均温度并统计该年内高于此平均值的日数,可采用以下方法实现目标需求。
#### 计算全年平均温度
通过聚合函数 AVG() 来计算特定时间段内的平均气温。这里的时间范围被限定为 2019 年整年。
```sql
SELECT AVG(avg_temperature) AS yearly_avg_temp_2019
FROM weather_data
WHERE date >= '2019-01-01' AND date <= '2019-12-31';
```
这条命令会返回一个数值表示 2019 年度所有观测到的日平均温度之和除以有效样本数量的结果[^1]。
#### 统计超过年度平均温度的日数
接着,在已知上述得到的整体平均基础上,进一步筛选出那些单日内测得的平均温度超过了这一整体平均水平的日子,并对其进行计数操作。
```sql
WITH YearlyAverageTemp AS (
SELECT AVG(avg_temperature) OVER () AS avg_temp
FROM weather_data
WHERE date BETWEEN '2019-01-01' AND '2019-12-31'
)
SELECT COUNT(*) as days_above_average
FROM weather_data wd, (SELECT * FROM YearlyAverageTemp LIMIT 1) yat
WHERE wd.date BETWEEN '2019-01-01' AND '2019-12-31'
AND wd.avg_temperature > yat.avg_temp;
```
这段脚本首先创建了一个临时视图 `YearlyAverageTemp` 来保存整个 2019 年份中的平均温度;随后利用这个预先计算好的平均值作为条件之一去查找符合条件——即当天实际测量所得平均温度大于前述所提到的那个总体平均值得日子总数目[^2]。
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