《Hive数据仓库实战技巧》是一本深入讲解Apache Hive在大数据处理中应用的技术书籍，适合数据工程师和分析师阅读。书中通过大量实例详细阐述了如何高效使用Hive进行数据分析、查询优化及管理大规模数据集的策略，帮助读者掌握构建高性能数据仓库的关键技能。
### 实验背景
Hive 是一个重要的数据仓库工具，在数据挖掘、汇总统计分析等领域扮演着关键角色。特别是在电信业务领域，它能够帮助运营商获取用户流量、话费及资费等信息，并通过数据分析来优化套餐内容。
### 实验目的
本次实验旨在让学习者掌握 Hive 的基本操作技能，包括表的创建与删除以及数据查询命令；同时学会在 Hue 平台上使用 HQL（Hive 查询语言）进行交互式操作。这将有助于理解如何利用大数据工具对海量信息进行有效处理和分析。
### 实验内容
#### 创建表
在 Hive 中可以建立两种类型的表：内部表与外部表。
- **内部表**由 Hive 管理，删除该表时会一并移除其数据。创建命令如下：
```sql
create table cx_stu01(name string, gender string, age int)
row format delimited fields terminated by ,
stored as textfile;
```
- **外部表**不会影响 HDFS 中的数据位置，只删除元信息。创建时需添加 `external` 关键字：
```sql
create external table cx_stu02(name string, gender string, age int)
row format delimited fields terminated by ,
stored as textfile;
```
#### 导入数据与查询操作
要将本地文件导入 HDFS 并加载至外部表，可使用 `hdfs dfs -put` 命令上传文件，并通过 `load data inpath` 实现数据加载。完成这些步骤后，可以执行基本的 SQL 查询命令来检索和分析存储的数据。
- 查找特定前缀名称的所有表格：
```sql
show tables like cx_stu*;
```
- 显示表中部分记录：
```sql
select * from cx_stu02 limit 2;
```
- 使用 `where` 条件筛选数据，例如仅显示男性用户的信息：
```sql
select * from cx_stu02 where gender = male limit 2;
```
- 对结果集进行排序操作：
```sql
select * from cx_stu02 where gender = female order by age limit 2;
```
#### 进阶查询
对于更复杂的分析需求，可以运用聚合函数来执行高级查询。例如计算每个学生的总分，并按学生姓名分类汇总：
```sql
select name, sum(score) total_score
from cx_table_stu03
group by name;
```
进一步地，还可以通过 `having` 子句筛选出符合特定条件的组结果，比如找出总成绩超过 230 分的学生名单：
```sql
select name, sum(score) total_score
from cx_table_stu03
group by name
having total_score > 230;
```
以上就是本实验涵盖的主要内容。通过掌握这些基础操作，学习者将能够应对大规模数据集的处理与分析任务，并为决策提供有力支持。
5星
