大数据Hive仓库是什么

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL查询功能；其本质是将HQL转化成MapReduce程序。

构建在Hadoop之上的数据仓库：

使用HQL作为查询接口

使用HDFS存储

使用MapReduce计算

灵活性和扩展性比较好：支持UDF，自定义存储格式等：

适合离线数据处理

目标：

1、掌握HQL中的各种连接及其组合使用；

2、掌握数据分析中业务指标思路转换的技巧；

3、区分好full join 和 union all 的使用场景；

4、在多表连接时，注意各种细节和业务逻辑；

5、复杂表连接要学会分步骤处理

需注意：

1、表连接时，必须进行重命名；

2、on后面使用的连接条件必须起到 唯一键值 的作用（有时会有多个字段组合）；

3、inner可省略不写，效果是一样的

4、表连接时不能使用 a join b join c这种方式，不然会极度浪费电脑的资源和延长查询时间，要在子查询的表里先做好筛选之后在连接；

1）找出在2019年购买后又退款的用户（记得要去重）

注意：一定要先去重，再做表连接，养成良好的习惯（虽然可以先连接再去重，但是那么做会使执行效率很低）

2）在2017年和2018年都购买的用户

3）在2017年、2018年、2019年都有交易的用户

进行左连接之后，以左表为全集，返回能够匹配上的右边表的匹配结果，没有匹配上的则显示NULL。

拓展：

right join：以右表为全集，返回能够匹配上的左边表的匹配结果，没有匹配上的则显示NULL，可以由left join改写出同样的结果。

4）在2019年购买，但是没有退款的用户

5）在2019年由购买的用户的学历分布

6）在2017年和2018年都购买，但是没有在2019年购买的用户

查询两个表的所有用户时使用full join是一个比较好的方法（需要用到coalesce函数：

注：coalesce函数，coalesce(expression1,expression2,,expression n)，依次参考各参数表达式，遇到非null值即停止并返回该值，如果所有的表达式都是空值，最终将返回一个空值。

注：表合并时字段名称必须一致，字段顺序必须一致，而且不用填写连接条件

7）2017-2019年由交易的所有用户数

union all 和 union 的区别：

union all 不会去重，不会排序，效率较快；union 会去重且排序，效率较慢。

如果表很大时，推荐先去重，再进行 union all ，不能直接对表进行 union all，不然效率很慢。

8）2019年每个用户的支付和退款金额汇总

也可以使用 full join 的方式：

9）2019年每个支付用户的支付金额和退款金额

10）首次激活时间在2017年，但是一直没有支付的用户年龄段分布

步骤总结：

1、先筛选出年份为2017注册的用户；

2、没有支付的人；

3、年龄段分布

注意：由于age也是在user_info的表格里，第三步用的字段需要在第一步进行预处理，所以在限制时间的时候需要同时对年龄段进行预处理，这样在第三步的时候才会由年龄段这个字段；需要注意对 case when 的字段进行重命名才能进行后续的 *** 作

11）2018、2019年交易的用户，其激活时间段分布

步骤总结：

1 取出2018和2019年所有的交易用户的交集

2 取出所有用户的激活时间

3 统计时间分布

sqoop导入mysql中表不需要手动创建。连接到hive的默认数据库后会自动创建的。Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如

：

MySQL

,Oracle

,Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中

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