Hive DML应用
原创
Hive DML语法包括select、insert、update和delete等操作
Hive从0.14版本开始支持事务和ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，从而支持update和delete操作
1.准备数据
生成模拟数据可以使用python脚本或者mysql存储过程，为了降低难度此处使用python3脚本
vi gensamples.py # 输入下面的python脚本import csv
import random
from datetime import datetime, timedelta
# 可以自由定义歌曲名称的抽样范围
song_names = (
"喜羊羊", "沸羊羊", "小狗", "小猪", "小猫",
)
# 生成样本数据的函数
def generate_sample_data(num_rows):
data = []
start_date = datetime(2023, 1, 1)
end_date = datetime(2023, 12, 31)
delta = (end_date - start_date).days + 1 # 计算两个日期之间的天数差，并加1以包含结束日期
for _ in range(num_rows):
# 从歌曲名称元组中随机抽单个样本
song_name = random.choice(song_names)
# 随机播放量
plays = random.randint(1, 10000)
# 生成目标范围内的随机日期
random_date = start_date + timedelta(days=random.randint(0, delta - 1))
date = random_date.strftime('%Y-%m-%d')
# 新增一行数据
data.append([song_name, plays, date])
return data
# 生成10000行样本数据
sample_data = generate_sample_data(10000)
# 将数据写入csv文件，不使用表头
with open('play_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
# 使用逗号分隔的简单格式
for row in sample_data:
writer.writerow(row)
print("可以使用vi play_data.csv查看生成的数据文件") python gensamples.pyhead -n 10 play_data.csv
cp play_data.csv /tmp/确认过数据文件后，之后可以在Hive中加载该数据文件
2.建表并导入数据
建一个普通表用于导入数据文件，然后事务表用于支持数据更新操作：
create database if not exists z3music;
use z3music;
create table play_data (
song_name string, plays int, p_date date
) row format delimited fields terminated by ',';load data local inpath '/tmp/play_data.csv' into table play_data;use z3music;
create table play_data_ttb (
song_name string, plays bigint, p_date date, daily_rank int
)
clustered by (p_date) into 8 buckets
stored as orc
tblproperties ('transactional'='true');因为随机生成的数据会有重复，导入数据的时候顺便处理一下：
insert into play_data_ttb
select song_name,sum(plays),p_date, -1
from play_data
group by song_name, p_date;这样就得到了这些歌曲在某些日期的播放次数了，但是排名现在还空着，没有计算出来，暂时填为-1
参考效果：
3.更新数据
play_data_ttb现在已经导入了数据，但是排名还没有更新，尝试使用update来得到更新这些歌曲在每日的排名：
update play_data_ttb
set daily_rank = rank() over (partition by p_date order by plays desc) 查看前20行数据，排名已经全部更新上了：
select * from play_data_ttb limit 20;参考效果：
4.归档数据
尝试建一个归档表来存储某些低播放量的歌曲，并将它们从主表中删除
create table archived_play_data like play_data_ttb;将播放量低的数据导入到归档表：
insert into table archived_play_data
select * from play_data_ttb
where plays < 1000;select * from archived_play_data limit 20;播放量较低的情况比较少，只查出来六行数据：
从主表中删除这些数据：
delete from play_data_ttb
where plays < 1000;补充练习：使用存储过程生成模拟数据
在mysql中使用SQL语法查询更方便，所以可以尝试在mysql中生成10000行数据进行查询和分析
在mysql中定义play_data表存储数据：
create database if not exists z3music;
use z3music;
create table play_data (
song_name varchar(255), plays int, p_date date
);定义song_names表作为抽样的范围：
create table song_names (
name varchar(255) not null
);
insert into song_names values ("喜羊羊"),("沸羊羊"),("小狗"),("小猪"),("小猫");定义存储过程：
delimiter //
create procedure insert_random_sample_data()
begin
declare i int default 1;
declare plays int;
declare date_value date;
declare song_name varchar(255);
declare done int default false;
declare cur cursor for select name from song_names;
declare continue handler for not found set done = true;
open cur;
while i <= 10000 and not done do
fetch cur into song_name;
-- 如果游标结束的话重新打开并重置
if done then
close cur;
set done = false;
open cur;
end if;
-- 生成随机播放量
set plays = floor(1 + (rand() * 10000));
set date_value = date_add('2023-01-01', interval floor(rand() * (datediff('2023-12-31', '2023-01-01') + 1)) day);
-- 插入数据到play_data表
insert into play_data (song_name, plays, p_date) values (song_name, plays, date_value);
-- 更新循环计数器
set i = i + 1;
end while;
close cur;
end //
delimiter ;调用存储过程，在play_data表中生成10000行模拟数据：
call insert_random_sample_data();原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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