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
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col_name |
data_type |
|
exchange |
string |
|
symbol |
string |
|
ymd |
string |
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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
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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
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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。
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