Hive数据仓库DDL应用

Hive数据仓库DDL应用

假设张三是xx公司的大数据开发工程师，现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐，那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。

定义数据表

创建一个用于存储音乐榜单数据的表。考虑到音乐榜单可能包含歌曲的标题、演唱者、发行时间、播放量等信息，张三可以这样定义表结构：

分析：这里使用了ORC文件格式，它提供了高效的压缩和编码机制，适合存储大量数据

查看表结构：

使用分区表

为了提高查询效率，张三可以根据实际需求对音乐榜单数据进行分区。例如，可以按照年份进行分区：

查看分区表结构：

在插入数据时，指定分区字段的值：

查看表中分区：

这样，Hive会根据分区字段的值将数据存储在相应的目录下，查询时也可以只扫描指定的分区，从而提高查询速度。

使用外部表

如果音乐榜单数据存储在HDFS或其他存储系统上，张三可以使用外部表来直接访问这些数据，而不需要将数据导入Hive中。外部表的定义与普通表类似，但需要在CREATE TABLE语句中加上EXTERNAL关键字：

这样，Hive会直接读取HDFS中指定路径下的数据，而不会将其存储在Hive的默认仓库中。

使用视图

为了简化复杂的查询逻辑，张三可以创建视图来封装一些常用的查询操作。例如，可以创建一个视图来展示每年播放量最高的歌曲：

分析：这个视图使用了窗口函数来计算每年每首歌曲的排名，并通过子查询和WHERE子句筛选出每年播放量最高的歌曲。

通过视图统计数据：

补充练习：导入数据

分析表和查询视图都已经定义好了，那么现在张三需要很多数据来测试效果。

尝试在MySQL中生成模拟数据并将其导入到music_charts表中

步骤 1: 定义数据表

在MySQL中定义数据表music_charts且具有适当的列和数据类型：

步骤 2: 生成模拟数据

使用MySQL的内置函数来生成10000行模拟数据：

分析：存储过程InsertRandomMusicData接受一个参数rowCount，表示要插入的行数。存储过程内部使用WHILE循环重复插入数据行，每一行由生成随机的歌曲标题、艺术家名称、发布日期和播放次数组成。

步骤 3: 检查数据

执行存储过程后查询music_charts表来检查数据是否已经成功插入：

步骤 4: 导出到csv文件

分析：csv文件中字段（也就是列）之间用逗号分隔，行之间用换行符分隔。

完成导出后，回到Linux的命令行，使用命令查看文件的前20行数据：

分析：导出的数据中每一列上都使用引号引起来，所以第一列和第五列可以使用awk脚本来处理去掉引号，此处略去该操作过程

步骤 5: 在Hive中加载数据

此处可以尝试将csv文件导入到HDFS中，然后在Hive中创建外部表直接引用这个csv文件（否则也可以使用别的方式加载数据）：

这样数据已经全部存在外部表music_charts_external中了。

分析：在真实的数据仓库应用中，通常整个过程通过编写Java或者Scala程序完成。