Hive的数据清洗与转换

Hive进行数据处理 Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于处理大规模数据。它提供了类SQL的查询语言HiveQL，通过HiveQL可以对数据进行处理和分析。本文将对Hive进行数据处理的过程进行详细介绍。 Hive数据处理步骤： 1. 创建外部表 需要创建一个外部表来存储流量数据。外部表是指存储在HDFS中的数据，可以通过Hive进行管理和处理。创建外部表的语句如下： create external table flux ( url string, urlname string, title string, chset string, scr string, col string, lg string, je string, ec string, fv string, cn string, ref string, uagent string, stat_uv string, stat_ss string, cip string ) partitioned by (reportTime string) row format delimited fields terminated by '|' location '/flux'; 2. 创建分区表 创建外部表后，需要创建分区表来存储流量数据。分区表是指将数据分区存储，以便于数据的管理和处理。创建分区表的语句如下： alter table flux add partition(reportTime='2018-09-17') location '/flux/reportTime=2018-09-17'; 3. 创建数据清洗表 创建分区表后，需要创建数据清洗表来存储清洗后的数据。数据清洗表是指将原始数据清洗和转换为有用的数据。创建数据清洗表的语句如下： create table dataclear ( url string, urlname string, ref string, uagent string, uvid string, ssid string, sscoutn string, sstime string, cip string ) partitioned by (reportTime string) row format delimited fields terminated by '|'; 4. 数据清洗 数据清洗表创建后，需要将原始数据清洗和转换为有用的数据。数据清洗的语句如下： insert into dataclear partition(reportTime='2018-09-17') select url, urlname, ref, uagent, stat_uv, split(stat_ss,'_')[0], split(stat_ss,'_')[1], split(stat_ss,'_')[2], cip from flux where reportTime = '2018-09-17'; 5. 数据分析 数据清洗后，需要对数据进行分析以获取有用的信息。数据分析的语句如下： （1）PV计算： select count(*) as pv from dataclear where reportTime='2018-09-17'; （2）UV计算： select count(distinct uvid) as uv from dataclear where reportTime='2018-09-17'; （3）VV计算： select count(distinct ssid) as vv from dataclear where reportTime='2018-09-17'; （4）跳出率计算： select count(br_tab.ssid) from ( select ssid from dataclear where reportTime='2018-09-17' group by ssid having count(*) = 1 ) as br_tab; select count(distinct ssid) from dataclear where reportTime='2018-09-17'; select round(br_left_tab.br_count / br_right_tab.vv_count,4) as br from ( select count(br_tab.ssid) as br_count from ( select ssid from dataclear where reportTime='2018-09-17' group by ssid having count(*) = 1 ) as br_tab ) as b, Hive进行数据处理的优点： 1. 高效处理大规模数据：Hive可以高效地处理大规模数据，满足大数据时代的需求。 2. 强大的数据分析能力：Hive提供了强大的数据分析能力，可以对数据进行复杂的分析和处理。 3. 灵活的数据管理：Hive提供了灵活的数据管理能力，可以对数据进行管理和处理。 Hive是一款功能强大且灵活的数据处理工具，广泛应用于大数据时代的数据处理和分析。