Hive实战 - 词频统计

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

1. 实战概述

本实战项目聚焦于使用Hive实现词频统计，通过构建外部表来读取存储在HDFS上的文本数据。利用内置函数对文本进行单词拆分，并创建视图以封装处理逻辑，进而完成分组计数与结果排序。整个流程涵盖了数据加载、单词展开、视图定义及词频统计等关键环节。

explode(split(...))

2. 实战步骤

3. 实战总结

本次Hive词频统计实践成功实现了从原始文本数据到最终词频结果的完整链路。首先通过创建外部表

t_word

将HDFS中的文本文件接入Hive环境，随后借助

split

和

explode

函数，将每一行句子拆解为独立的单词项，形成扁平化的词汇结构。基于此转换逻辑，建立了可复用的视图

v_word

从而简化后续分析语句的编写。在此基础上，运用

GROUP BY

与

ORDER BY

操作完成了词频的聚合统计与降序排列，并验证了嵌套查询以及脚本化批量执行（

.hql

）的有效性。

通过对元数据信息的检查发现，由于脚本中采用了“先删除后创建”的表管理方式，导致系统中的TBL_ID持续递增，这反映了Hive元数据管理的动态特性。整体流程充分体现了Hive在处理大规模文本数据时的优势，包括高效的数据批处理能力、逻辑抽象机制（如视图）、自动化脚本支持以及元数据的一致性维护，为日志分析、文本挖掘等典型大数据应用场景提供了可复用的技术范式。

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：Hive HIV split Group 大数据应用