美国免费建站平台/广告传媒公司经营范围
文章目录
- 一、实战概述
- 二、提出任务
- 三、完成任务
- (一)准备数据文件
- 1、在虚拟机上创建文本文件
- 2、将文本文件上传到HDFS指定目录
- (二)实现步骤
- 1、启动Hive Metastore服务
- 2、启动Hive客户端
- 3、创建Hive表,加载HDFS数据文件
- 4、利用Hive SQL统计总分与平均分
一、实战概述
-
本次实战主要聚焦于使用Hive框架对成绩数据进行处理和分析。任务目标是基于一个包含六个字段(姓名、语文、数学、英语、物理、化学)的成绩表,计算每个学生的总分和平均分。
-
首先,我们在虚拟机上创建了一个名为
score.txt
的文本文件,其中包含了五名学生的成绩记录。然后,我们将该文件上传到HDFS的指定目录/hivescore/input
中。 -
接下来,我们启动了Hive Metastore服务,并通过执行命令行启动了Hive客户端。在客户端中,我们创建了一个名为
t_score
的内部Hive表,该表的结构与成绩表的字段相匹配。我们使用load data
命令将HDFS中的成绩数据加载到t_score
表中。 -
最后,我们编写了一条Hive SQL语句,用于计算每个学生的总分和平均分。该语句根据学生的姓名进行分组,并对每个学生的所有科目成绩进行求和和求平均值。结果集包含了每个学生的姓名、总分和平均分。
-
通过这次实战,我们展示了如何利用Hive框架处理和分析大规模数据,以及如何通过简单的SQL语句实现复杂的数据统计和计算任务。这一过程不仅体现了Hive在大数据处理中的高效性和便利性,也为我们提供了宝贵的实践经验,为进一步的数据分析工作奠定了基础。
二、提出任务
- 成绩表,包含六个字段(姓名、语文、数学、英语、物理、化学),有五条记录
- 利用Hive框架,计算每个同学的总分与平均分
吴雨涵 404 404.0
张晓红 391 391.0
李小双 444 444.0
王丽霞 418 418.0
陈燕文 458 458.0
三、完成任务
(一)准备数据文件
1、在虚拟机上创建文本文件
- 在master虚拟机上创建
score.txt
文件
2、将文本文件上传到HDFS指定目录
-
在HDFS上创建
/hivescore/input
目录
-
将
score.txt
文件上传到HDFS的/hivescore/input
目录
(二)实现步骤
1、启动Hive Metastore服务
- 执行命令:
hive --service metastore &
,在后台启动metastore
服务
2、启动Hive客户端
- 执行命令:
hive
,看到命令提示符hive>
3、创建Hive表,加载HDFS数据文件
- 创建内部表
t_score
,执行命令:create table t_score ( name string, chinese int, math int, english int, physics int, chemistry int ) row format delimited fields terminated by ' ';
- 在MySQL的
hive
数据库的TBLS
表里可以查看内部表t_score
对应的记录
- 加载成绩数据文件到内部表
t_score
,执行命令:load data inpath '/hivescore/input/score.txt' into table t_score;
- 查看成绩表全部记录,执行语句:
select * from t_score;
4、利用Hive SQL统计总分与平均分
- 编写Hive SQL语句,进行词频统计
- 执行命令:
select name, sum(chinese + math + english + physics + chemistry) as total_score, avg(chinese + math + english + physics + chemistry) as average_score from t_score group by name;
- 这个SQL语句的功能是在一个名为
t_score
的表中,根据学生的姓名(name
)进行分组,并对每个学生各科成绩进行统计计算。
SELECT name
: 选择t_score
表中的name
列,表示我们要按照姓名来显示结果。SUM(chinese + math + english + physics + chemistry) AS total_score
: 对每个学生的语文、数学、英语、物理和化学成绩进行求和,并将这一结果命名为total_score
。这将计算出每个学生的总分。AVG(chinese + math + english + physics + chemistry) AS average_score
: 对每个学生的语文、数学、英语、物理和化学成绩进行求平均值,并将这一结果命名为average_score
。这将计算出每个学生的平均分。FROM t_score
: 指定数据来源是名为t_score
的表。GROUP BY name
: 根据name
列进行分组,这意味着对于表中的每一条具有不同姓名的记录,都会分别进行总分和平均分的计算。
- 因此,这个SQL语句的最终功能是输出一个结果集,其中包含每个学生的姓名、他们的总分以及平均分。
相关文章:

Hive实战:统计总分与平均分
文章目录 一、实战概述二、提出任务三、完成任务(一)准备数据文件1、在虚拟机上创建文本文件2、将文本文件上传到HDFS指定目录 (二)实现步骤1、启动Hive Metastore服务2、启动Hive客户端3、创建Hive表,加载HDFS数据文件…...

Linux:不同计算机使用NFS共享资源
一,安装NFS文件系统 NFS即网络文件系统(network file system),它允许网络中的计算机之间通过网络共享资源。目前,NFS只用于在Linux和UNIX主机间共享文件系统。 #使用mount命令可以将远程主机的文件系统 安装到 本地: #将远程主机…...

leetcode贪心算法题总结(一)
此系列分三章来记录leetcode的有关贪心算法题解,题目我都会给出具体实现代码,如果看不懂的可以后台私信我。 本章目录 1.柠檬水找零2.将数组和减半的最少操作次数3.最大数4.摆动序列5.最长递增子序列6.递增的三元子序列7.最长连续递增序列8.买卖股票的最…...

SQL高级:窗口函数
窗口函数,顾名思义,它的操作对象是窗口,即一个小的数据范围,而不是整个结果集。并且它是一个函数,在SQL中使用,所以一定有返回值。 窗口函数是SQL中非常有趣的部分,这一节我们就来学习一下它。 辅助表 方便我们后边的讲解,这里我们要建一张学生成绩表,建表语句如下…...

Excel formulas 使用总结(更新中)
最近在写task assigment的时候学习到的,记录下。 首先它所有需要写赋值formuls都要用 开头 相等赋值 a1 这个就代表这格的数据和a1是一样的。如果希望其他格和它相同的逻辑,可以直接复制该cell或者直接拖动该cell右下角,他会自动进行匹配…...

华为OD机试 - 两个字符串间的最短路径问题(Java JS Python C)
题目描述 给定两个字符串,分别为字符串 A 与字符串 B。 例如 A字符串为 "ABCABBA",B字符串为 "CBABAC" 可以得到下图 m * n 的二维数组,定义原点为(0,0),终点为(m,n),水平与垂直的每一条边距离为1,映射成坐标系如下图。 从原点 (0,0) 到 (0,A) 为水…...

强敌环伺:金融业信息安全威胁分析——钓鱼和恶意软件
门口的敌人:分析对金融服务的攻击 Akamai会定期针对不同行业发布互联网状态报告(SOTI),介绍相关领域最新的安全趋势和见解。最新的第8卷第3期报告主要以金融服务业为主,分析了该行业所面临的威胁和Akamai的见解。我们发…...

1月1日起,贵阳市退役军人可以免费乘坐公交地铁
广大退役军人是党和国家的宝贵财富,是新时代中国特色社会主义现代化建设的重要力量。为切实增强退役军人的幸福感与获得感,贵阳市信捷科技有限公司以“心系老兵情怀,热忱服务人民”为服务宗旨,积极响应贵阳市政府号召,…...

网络隔离后,怎样建立高效安全的数据安全交换通道?
数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响,数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失。数据流动才能让其释放价值,想要保护企业核心资产,就要实现数据安全交换。 很多企业为了防止知识产权、商业机密数据泄露&am…...

Python:PyTorch
简介 PyTorch是一个开源的机器学习库,由Facebook的人工智能研究团队(FAIR)开发,用于应用于机器学习和深度学习的Python程序。PyTorch基于Torch,使用Python语言重新编写,使得它更容易使用和扩展。它支持强大…...

CentOS 5/6/7 基于开源项目制作openssh 9.6p1 rpm包—— 筑梦之路
背景介绍 开源项目地址:https://github.com/boypt/openssh-rpms.git 该项目主要支持了centos 5 、6、7版本,针对使用了比较老的操作系统进行openssh安全加固,还是不错的项目,使用简单、一件制作,欢迎大家去支持作者。…...

python的pandas数据分析处理基础学习
pandas学习 一、 pandas基础 1. 什么是pandas? 一个开源的python类库:用于数据分析、数据处理、数据可视化 高性能容易使用的数据结构容易使用的数据分析工具 很方便和其他类库一起使用: numpy:用于数学计算 scikit-learn&a…...

【Qt-容器类】
Qt编程指南 ■ 顺序容器类■ QList■ QVector■ QLinkedList■ QStack■ QQueue ■ 关联容器类■ QSet■ QMap■ QMultiMap■ QHash■ QMultiHash ■ 顺序容器类 ■ QList QList 比较常用的容器类,以数组列表的形式实现,在前、后添加数据非常快。以下为…...

2023-12-27 语音转文字的whisper应用部署
点击 <C 语言编程核心突破> 快速C语言入门 语音转文字的whisper应用部署 前言一、部署whisper二、部署whisper.cpp总结 前言 要解决问题: 需要一款开源的语音转文字应用, 用于视频自动转换字幕. 想到的思路: openai的whisper以及根据这个模型开发的whisper.cppC应用. …...

MAVLINK生成自定义消息
git clone https://github.com/mavlink/mavlink.gitcd mavlinkgit submodule update --init --recursivepython -m mavgenerate出现以下界面 XML填写自定义xml路径,内容可以参考mavlink/message_definitions/v1.0 Out为输出路径 <?xml version"1.0"…...

【MediaPlayerSource】播放器源内部的音视频sender的创建和使用
来看下声网播放中的sender相关组件设计:MediaPlayerSourceDummy 是一个MediaPlayerSourceImpl ,输入音视频帧到 播放器。player_worker_ 线程触发所有操作,由外部传递,与其他组件公用 MediaPlayerSourceDummy(base::IAgoraService* agora_service, utils::worker_type play…...

【机器学习】西瓜书第6章支持向量机课后习题6.1参考答案
【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第6章支持向量机 1.试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。 首先,直观解释二维空间内点到直线的距离: 由平面向量的有关知识,可得: 超平面的法向量为 w w w&am…...

【OpenAI Q* 超越人类的自主系统】DQN :Q-Learning + 深度神经网络
深度 Q 网络:用深度神经网络,来近似Q函数 强化学习介绍离散场景,使用行为价值方法连续场景,使用概率分布方法实时反馈连续场景:使用概率分布 行为价值方法 DQN(深度 Q 网络) 深度神经网络 Q-L…...

Vue axios Post请求 403 解决之道
前言: 刚开始请求的时候报 CORS 错误,通过前端项目配置后算是解决了,然后,又开始了新的报错 403 ERR_BAD_REQUEST。但是 GET 请求是正常的。 后端的 Controller 接口代码如下: PostMapping(value "/login2&qu…...

【Leetcode】重排链表、旋转链表、反转链表||
目录 💡重排链表 题目描述 方法一: 方法二: 💡旋转链表 题目描述 方法: 💡反转链表|| 题目描述 方法: 💡总结 💡重排链表 题目描述 给定一个单链表 L 的头节…...

RabbitMQ 报错:Failed to declare queue(s):[QD, QA, QB]
实在没想到会犯这种低级错误。 回顾整理一下吧: 原因:SpringBoot主配置类默认只会扫描自己所在的包及其子包下面的组件。其他位置的配置不会被扫描。 如果非要使用其他位置,就需要在启动类上面指定新的扫描位置。注意新的扫描位置会覆盖默…...

Neo4j 5建库
Neo4j 只有企业版可以运行多个库,社区版无法创建多个库,一个实例只能运行一个库; 如果业务需要使用多个库怎么办呢? 就是在一个机器上部署多个实例,每个实例单独一个库名 这个库的名字我们可以自己定义; …...

鲁棒最小二乘法 拟合圆
圆拟合算法_基于huber加权的拟合圆算法-CSDN博客 首次拟合圆得到采用的上述blog中的 Ksa Fit 方法。 该方法存在干扰点时,拟合得到的结果会被干扰。 首次拟合圆的方法 因此需要针对外点增加权重因子,经过多次迭代后&…...

LeetCode——动态规划
动态规划 一、一维数组:斐波那契数列 爬楼梯70简单 dp定义: dp[i]表示爬到第i阶有多少种不同的方式 状态转移方程: dp[i] dp[i-1] dp[i-1] (每次可以爬1或2个台阶) 边界条件: dp[0] 1; dp[1] 1;&#…...

opencv和gdal的读写图片波段顺序问题
最近处理遥感影像总是不时听到 图片的波段错了,一开始不明就里,都是图片怎么就判断错了。 1、图像RGB波段顺序判断 后面和大家交流,基本上知道了一个判断标准。 一般来说,进入人眼的自然画面在计算机视觉中一般是rgb波段顺序表示…...

PyQt 打包成exe文件
参考链接 Python程序打包成.exe(史上最全面讲解)-CSDN博客 手把手教你将pyqt程序打包成exe(1)_pyqt exe-CSDN博客 PyInstaller 将DLL文件打包进exe_怎么把dll文件加到exe里-CSDN博客 自己的问题 按照教程走的话,会出现找不到“mmdeploy_ort_net.dll”文件的报错…...

【Web2D/3D】SVG(第二篇)
1. 前言 SVG(Scalable Vector Graphics,可缩放矢量图形)是一种使用XML描述2D图形的语言,由于SVG是基于XML(HTML也是基于XML的),因为SVG DOM中每个元素都是可以操作的,包含修改元素属…...

leetcode18. 四数之和
题目描述 给你一个由 n 个整数组成的数组 nums ,和一个目标值 target 。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组 [nums[a], nums[b], nums[c], nums[d]] (若两个四元组元素一一对应,则认为两个四元组重复): …...

(十八)Flask之threaing.local()对象
0、引子: 如下是一段很基础的多线程代码: from threading import Threaddemo 0def task(arg):global demodemo argprint(demo)for i in range(10):t Thread(targettask, args(i, ))t. start()当程序运行时,可能会看到输出的顺序是混乱的…...

ffmpeg 硬件解码零拷贝unity 播放
ffmpeg硬件解码问题 ffmpeg 在硬件解码,一般来说,我们解码使用cuda方式,当然,最好的方式是不要确定一定是cuda,客户的显卡不一定有cuda,windows 下,和linux 下要做一些适配工作,最麻…...