12.25每日总结3
晚上做了大数据实验6
实验6
熟悉Hive的基本操作
1.实验目的
(1)理解Hive作为数据仓库在Hadoop体系结构中的角色。
(2)熟练使用常用的HiveQL。
2.实验平台
操作系统:Ubuntu18.04(或Ubuntu16.04)。
Hadoop版本:3.1.3。
Hive版本:3.1.2。
JDK版本:1.8。
3.数据集
由《Hive编程指南》(O'Reilly系列,人民邮电出版社)提供,下载地址:
https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/prog-hive-1st-ed-data.zip
备用下载地址:
https://www.cocobolo.top/FileServer/prog-hive-1st-ed-data.zip
解压后可以得到本实验所需的stocks.csv和dividends.csv两个文件。
4.实验步骤
(1)创建一个内部表stocks,字段分隔符为英文逗号,表结构如表14-11所示。
表14-11 stocks表结构
| col_name | data_type | 
| exchange | string | 
| symbol | string | 
| ymd | string | 
| price_open | float | 
| price_high | float | 
| price_low | float | 
| price_close | float | 
| volume | int | 
| price_adj_close | float | 


(2)创建一个外部分区表dividends(分区字段为exchange和symbol),字段分隔符为英文逗号,表结构如表14-12所示。
表14-12 dividends表结构
| col_name | data_type | 
| ymd | string | 
| dividend | float | 
| exchange | string | 
| symbol | string | 

(3)从stocks.csv文件向stocks表中导入数据。

(4) 创建一个未分区的外部表dividends_unpartitioned,并从dividends.csv向其中导入数据,表结构如表14-13所示。
表14-13 dividends_unpartitioned表结构
| col_name | data_type | 
| ymd | string | 
| dividend | float | 
| exchange | string | 
| symbol | string | 

(5)通过对dividends_unpartitioned的查询语句,利用Hive自动分区特性向分区表dividends各个分区中插入对应数据。

(6)查询IBM公司(symbol=IBM)从2000年起所有支付股息的交易日(dividends表中有对应记录)的收盘价(price_close)。

(7)查询苹果公司(symbol=AAPL)2008年10月每个交易日的涨跌情况,涨显示rise,跌显示fall,不变显示unchange。

(8)查询stocks表中收盘价(price_close)比开盘价(price_open)高得最多的那条记录的交易所(exchange)、股票代码(symbol)、日期(ymd)、收盘价、开盘价及二者差价。

(9)从stocks表中查询苹果公司(symbol=AAPL)年平均调整后收盘价(price_adj_close) 大于50美元的年份及年平均调整后收盘价。

(10)查询每年年平均调整后收盘价(price_adj_close)前三名的公司的股票代码及年平均调整后收盘价。

 
                    
                 
                
            
         浙公网安备 33010602011771号
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