如何在Hadoop架构中使用HDFS作为存储层，Hive作为数据分析工具来创建一个指向HDFS原始数据文件的外部表，并设定表结构？同时，请提供详细的步骤来编写HiveQL脚本来执行数据探索和基本分析任务。

要在Hadoop架构中使用HDFS作为存储层、Hive作为数据分析工具来创建一个指向HDFS原始数据文件的外部表并设定表结构，可以按照以下步骤进行： ### 1. 准备HDFS上的数据文件 首先，确保数据文件已经上传到HDFS。假设数据文件名为`country.txt`，位于HDFS路径`/user/hive/warehouse/country_data/`。 ```bash hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse/country_data/ hadoop fs -put country.txt /user/hive/warehouse/country_data/ ``` ### 2. 创建Hive外部表 使用Hive创建一个外部表，该表指向HDFS上的数据文件，并定义表结构。以下是创建外部表的HiveQL脚本： ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS country_data ( Household_ID STRING, Region STRING, Country STRING, Energy_Source STRING, Monthly_Usage_kWh DOUBLE, Year INT, Household_Size INT, Income_Level STRING, Urban_Rural STRING, Adoption_Year INT, Subsidy_Received STRING, Cost_Savings_USD DOUBLE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/user/hive/warehouse/country_data/'; ``` ### 3. 验证表创建 运行以下命令来验证表是否已成功创建： ```sql DESCRIBE country_data; ``` ### 4. 执行数据探索和基本分析任务 以下是一些常见的数据探索和基本分析任务的HiveQL脚本示例： #### 4.1 查询前10条记录 ```sql SELECT * FROM country_data LIMIT 10; ``` #### 4.2 统计每个国家的记录数 ```sql SELECT Country, COUNT(*) AS Record_Count FROM country_data GROUP BY Country; ``` #### 4.3 计算每个国家的平均月用电量 ```sql SELECT Country, AVG(Monthly_Usage_kWh) AS Avg_Monthly_Usage FROM country_data GROUP BY Country; ``` #### 4.4 查找收入水平为“High”的家庭的总成本节约 ```sql SELECT SUM(Cost_Savings_USD) AS Total_Cost_Savings FROM country_data WHERE Income_Level = 'High'; ``` #### 4.5 按能源来源分组计算每个国家的总成本节约 ```sql SELECT Country, Energy_Source, SUM(Cost_Savings_USD) AS Total_Cost_Savings FROM country_data GROUP BY Country, Energy_Source; ``` #### 4.6 查找2024年的数据记录 ```sql SELECT * FROM country_data WHERE Year = 2024; ``` ### 5. 运行HiveQL脚本 将上述HiveQL脚本保存到一个文件中，例如`analyze_country_data.hql`，然后使用Hive命令行或Beeline工具运行该脚本： ```bash hive -f analyze_country_data.hql ``` 或者使用Beeline： ```bash beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 -f analyze_country_data.hql ``` ### 6. 解释结果 Hive将执行上述查询并返回结果。你可以根据需要进一步分析和处理这些结果。 通过以上步骤，你可以在Hadoop架构中使用HDFS作为存储层、Hive作为数据分析工具来创建外部表并执行数据探索和基本分析任务。