Hive实战：词频统计

一、实战概述

在本次实战中，我们任务是在大数据环境下使用Hive进行词频统计。首先，我们在master虚拟机上创建了一个名为test.txt的文本文件，内容包含一些关键词的句子。接着，我们将该文本文件上传到HDFS的/hivewc/input目录，作为数据源。
随后，我们启动了Hive Metastore服务和Hive客户端，为数据处理做准备。在Hive客户端中，我们创建了一个名为t_word的外部表，该表的结构包含一个字符串类型的word字段，并将其位置设置为HDFS中的/hivewc/input目录。这样，Hive就可以直接读取和处理HDFS中的文本数据。
为了进行词频统计，我们编写了一条Hive SQL语句。该语句首先使用explode和split函数将每个句子拆分为单个单词，然后通过子查询对这些单词进行计数，并按单词进行分组，最终得到每个单词的出现次数。
通过执行这条SQL语句，我们成功地完成了词频统计任务，得到了预期的结果。这个过程展示了Hive在大数据处理中的强大能力，尤其是对于文本数据的分析和处理。同时，我们也注意到了在使用Hive时的一些细节，如子查询需要取别名等，这些经验将对今后的数据处理工作有所帮助。

hello hadoop hello hive
hello hbase hello spark
we will learn hadoop
we will learn hive
we love hadoop spark

hadoop  3
hbase   1
hello   4
hive    2
learn   2 
love    1
spark   2
we      3
will    2

基于/hivewc/input目录下的文件，创建外部表t_word，执行命令： create external table t_word(word string) location '/hivewc/input';
在MySQL的hive数据库的TBLS表里可以查看外部表t_word对应的记录
要删除外部表，使用truncate table <外部表名>

编写Hive SQL语句，进行词频统计
执行命令：select word, count(*) from (select explode(split(word, ' ')) word from t_word) t_word_1 group by word;
注意：子查询(select explode(split(word,' ')) word from t_word)必须取别名（比如t_word_1），否则会报错。
这个Hive SQL语句的主要功能是对文本数据中的单词进行词频统计，即计算每个单词在文本中出现的次数。

select word, count(*) from: 这部分是SQL的基本结构，表示我们要选择word字段和每个word字段值的计数。
(select explode(split(word, ' ')) word from t_word) t_word_1: 这是一个子查询。
- explode(split(word, ' ')): split(word, ' ')函数会根据空格将每一行的word字段值分割成一个数组。explode函数则会将这个数组扩展为多行，每行包含数组中的一个元素。这样，原来的一行文本就变成了多行，每行只包含一个单词。
- t_word_1是给这个子查询结果取的别名，这是Hive的要求，对于嵌套查询的结果需要指定别名。
group by word: 这部分指示Hive对查询结果进行分组，具体来说，是按照word字段的值进行分组。在分组之后，对于每个唯一的word值，Hive都会计算其出现的次数（通过count(*)）。

综上所述，这个Hive SQL语句的作用是：首先，使用explode和split函数将原始文本数据中的句子拆分为单个单词；然后，通过子查询将这些单词作为新的行进行处理；最后，按照单词进行分组并计算每个单词的出现次数。执行该语句后，结果将显示每个单词及其在文本中出现的次数。

创建v_word视图，执行命令：CREATE VIEW v_word AS SELECT explode(split(word, ' ')) AS word FROM t_word;
查看v_word视图的记录，执行命令：SELECT * FROM v_word;
对v_word视图按word字段分组统计个数，执行命令：SELECT word, count(*) FROM v_word GROUP BY word;