hive 练习影评案列

一、案列说明:

现有如此三份数据：

1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072，

共有6040条数据
对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String
对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码

2、movies.dat 数据格式为： 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children’s|Fantasy，

共有3883条数据
对应字段为：MovieID BigInt, Title String, Genres String
对应字段中文解释：电影ID，电影名字，电影类型

3、ratings.dat 数据格式为： 1::1193::5::978300760，

共有1000209条数据
对应字段为：UserID BigInt, MovieID BigInt, Rating Double, Timestamped String
对应字段中文解释：用户ID，电影ID，评分，评分时间戳

题目要求
　　数据要求：
　　　　（1）写shell脚本清洗数据。（hive不支持解析多字节的分隔符，也就是说hive只能解析’:’, 不支持解析’::’，所以用普通方式建表来使用是行不通的，要求对数据做一次简单清洗）
　　　　（2）使用Hive能解析的方式进行

Hive要求：
　　　　（1）正确建表，导入数据（三张表，三份数据），并验证是否正确

（2）求被评分次数最多的10部电影，并给出评分次数（电影名，评分次数）

（3）分别求男性，女性当中评分最高的10部电影（性别，电影名，影评分）

（4）求movieid = 2116这部电影各年龄段（因为年龄就只有7个，就按这个7个分就好了）的平均影评（年龄段，影评分）

（5）求最喜欢看电影（影评次数最多）的那位女性评最高分的10部电影的平均影评分（观影者，电影名，影评分）

（6）求好片（评分>=4.0）最多的那个年份的最好看的10部电影

（7）求1997年上映的电影中，评分最高的10部Comedy类电影

（8）该影评库中各种类型电影中评价最高的5部电影（类型，电影名，平均影评分）

（9）各年评分最高的电影类型（年份，类型，影评分）

（10）每个地区最高评分的电影名，把结果存入HDFS（地区，电影名，影评分）

二、数据下载

(https://files.cnblogs.com/files/qingyunzong/hive%E5%BD%B1%E8%AF%84%E6%A1%88%E4%BE%8B.zip)
解析
之前已经使用MapReduce程序将3张表格进行合并，所以只需要将合并之后的表格导入对应的表中进行查询即可.

三、前提准备

1、正确创建表,导入数据(三张表,三份数据),并验证是否正确.

1.分析需求

需要创建一个数据库movie,在movie数据库中创建3张表,t_user,t_movice,t_rating

t_user: userid bigint, sex string, age int, occupation string, zipcode string
t_movie: movieid bigint, moviename string, movietype string
t_rating: userid bigint, movieid bigint, rate double, times string

原数据是以::进行切分的,所以需要使用能解析多字节分隔符的Serde即可
使用RegexSerde, 需要两个参数：

input.regex = "(.*)::(.*)::(.*)"
output.format.string = "%1$s %2$s %3$s"

2.创建数据库

drop database if exists movie;
create database if not exists movie;
use movie;

3.创建t_user表

create table t_user(
userid bigint,
sex string,
age int,
occupation string,
zipcode string) 
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe' 
with serdeproperties('input.regex'='(.*)::(.*)::(.*)::(.*)::(.*)','output.format.string'='%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s')
stored as textfile;

4.创建t_movie表

create table t_movie(
movieid bigint,
moviename string,
movietype string) 
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe' 
with serdeproperties('input.regex'='(.*)::(.*)::(.*)','output.format.string'='%1$s %2$s %3$s')
stored as textfile;

5.创建t_rating表

create table t_rating(
userid bigint,
movieid bigint,
rate double,
times string) 
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe' 
with serdeproperties('input.regex'='(.*)::(.*)::(.*)::(.*)','output.format.string'='%1$s %2$s %3$s %4$s')
stored as textfile;

四、导入数据

上传文件目录



查询所有导入文件

select t.* from t_user t;
select t.* from t_movie t;
select t.* from t_rating t;

五、分析查询数据

5.1 求被评分次数最多的10部电影,并给出评分次数(电影名,评分次数)

HIVE显示表头:set hive.cli.print.header=true;

(1) 思路分析:

1.需求字段: 电影名 t_movie.moviename
评分次数 t_rating.rate count()
2.核心SQL:按电影名进行分组统计,求出每部电影的评分次数并按照评分次数降序排序.

(2)完整SQL

create table answer2 as 
select a.moviename as moviename,count(a.moviename) as total 
from t_movie a join t_rating b on a.movieid=b.movieid 
group by a.moviename 
order by total desc 
limit 10;

select * from answer2;

5.2 分别求男性，女性当中评分最高的10部电影（性别，电影名，影评分）

(1) 分析思路:

1、需求字段：性别 t_user.sex
　　　　　　 电影名　 t_movie.moviename
　　　　　　 影评分 t_rating.rate
　　　　　　
2、核心SQL：三表联合查询，按照性别过滤条件，电影名作为分组条件，影评分作为排序条件进行查询

(2)完整SQL

女性当中评分最高的10部电影（性别，电影名，影评分）评论次数大于等于50次

create table answer3_F as 
select "F" as sex, c.moviename as name, avg(a.rate) as avgrate, count(c.moviename) as total  
from t_rating a 
join t_user b on a.userid=b.userid 
join t_movie c on a.movieid=c.movieid 
where b.sex="F" 
group by c.moviename 
having total >= 50
order by avgrate desc 
limit 10;

select * from answer3_F

5.3 男性当中评分最高的10部电影(性别,电影名,影评分)评分次数大于等于50次.

create table answer3_M as 
select "M" as sex, c.moviename as name, avg(a.rate) as avgrate, count(c.moviename) as total  
from t_rating a 
join t_user b on a.userid=b.userid 
join t_movie c on a.movieid=c.movieid 
where b.sex="M" 
group by c.moviename 
having total >= 50
order by avgrate desc 
limit 10;

select * from answer3_M;

5.4 求movieid=2116这部电影各年龄段(因为年龄就只有7个,就按这个分就好了)的平均影评(年龄段,影评分)

(1) 分析思路:

1、需求字段：年龄段　　t_user.age
影评分　t_rating.rate

2、核心SQL：t_user和t_rating表进行联合查询，用movieid=2116作为过滤条件，用年龄段作为分组条件

(2)完整SQL:

create table answer4 as 
select a.age as age, avg(b.rate) as avgrate 
from t_user a join t_rating b on a.userid=b.userid 
where b.movieid=2116 
group by a.age;

select * from answer4;

5.5、求最喜欢看电影(影评次数最多)的那位女性评分最高的10部电影的平均影评分(观影者,电影名,影评分)

(1)分析思路

1、需求字段：观影者　t_rating.userid
电影名　t_movie.moviename
影评分　t_rating.rate

2、核心SQL：
A.需要先求出最喜欢看电影的那位女性
需要查询的字段：性别：t_user.sex
影次数：count(t_rating.userid)
　　　
　　　　B.根据A中求出的女性userid作为where过滤条件，以看过的电影的影评分rate作为排序条件进行排序，求出评分最高的10部电影需要查询的字段：电影的ID：t_rating.movieid
　　　　
　　　　C.求出B中10部电影的平均影评分
　　　　 需要查询的字段：电影的ID：answer5_B.movieid
　　　　 影评分：t_rating.rate

(2)完整SQL

A 求需要先求出最喜欢看电影的那位女性

select a.userid, count(a.userid) as total 
from t_rating a join t_user b on a.userid = b.userid 
where b.sex="F" 
group by a.userid 
order by total desc 
limit 1;

B 根据A中求出的女性userid作为where过滤条件,以看过的电影的评分rate作为排序条件进行排序,求出评分最高的10部电影.

create table answer5_B as 
select a.movieid as movieid, a.rate as rate  
from t_rating a 
where a.userid=1150 
order by rate desc 
limit 10;

select * from answer5_B;

C.求出B中10部电影的平均影评分.

create table answer5_C as 
select b.movieid as movieid, c.moviename as moviename, avg(b.rate) as avgrate 
from answer5_B a 
join t_rating b on a.movieid=b.movieid 
join t_movie c on b.movieid=c.movieid 
group by b.movieid,c.moviename;

select * from answer5_C;

5.6、求好评(评分>=4.0)最多的那个年份的最好看的10部电影.

(1)分析思路:

1、需求字段：电影id　t_rating.movieid
　　　　　　 电影名　t_movie.moviename（包含年份）
影评分　t_rating.rate
上映年份　xxx.years

2、核心SQL：
A.需要将t_rating和t_movie表进行联合查询，将电影名当中的上映年份截取出来，保存到临时表answer6_A中
需要查询的字段：电影id　t_rating.movieid
电影名　t_movie.moviename（包含年份）
影评分　t_rating.rate

B.从answer6_A按照年份进行分组条件，按照评分>=4.0作为where过滤条件，按照count(years)作为排序条件进行查询
　　　　 需要查询的字段：电影的ID：answer6_A.years

            C.从answer6_A按照years=1998作为where过滤条件，按照评分作为排序条件进行查询
            需要查询的字段：电影的ID：answer6_A.moviename
            影评分：answer6_A.avgrate

(2) 完整SQL

A.需要将t_rating和t_movie表进行联合查询，将电影名当中的上映年份截取出来

create table answer6_A as
select  a.movieid as movieid, a.moviename as moviename, substr(a.moviename,-5,4) as years, avg(b.rate) as avgrate
from t_movie a join t_rating b on a.movieid=b.movieid 
group by a.movieid, a.moviename;

select * from answer6_A;

B.从answer6_A按照年份进行分组,按照评分>40作为where的过滤条件,按照count(years)作为排序条件进行查询.

select years, count(years) as total 
from answer6_A a 
where avgrate >= 4.0 
group by years 
order by total desc 
limit 1;

C.从answer6_A按照years=1998作为where过滤条件,按照评分作为排序条件进行查询.

create table answer6_C as
select a.moviename as name, a.avgrate as rate 
from answer6_A a 
where a.years=1998 
order by rate desc 
limit 10;

select 	* from answer6_c;

5.7求1997年上映的电影中,评分最高的10部Comedy类电影

(1)分析思路:

1、需求字段：电影id　t_rating.movieid
电影名　t_movie.moviename（包含年份）
影评分　t_rating.rate
上映年份　xxx.years（最终查询结果可不显示）
电影类型　xxx.type（最终查询结果可不显示）

2、核心SQL：
A.需要电影类型，所有可以将第六步中求出answer6_A表和t_movie表进行联合查询
需要查询的字段：电影id　answer6_A.movieid
电影名　answer6_A.moviename
影评分　answer6_A.rate
电影类型　t_movie.movietype　
　　　　　　　　　　　上映年份　answer6_A.years

B.从answer7_A按照电影类型中是否包含Comedy和按上映年份作为where过滤条件，按照评分作为排序条件进行查询，将结果保存到answer7_B中
　　　　要查询的字段：电影的ID：answer7_A.id
电影的名称：answer7_A.name
电影的评分：answer7_A.rate

完整SQL:

A.需要电影类型，所有可以将第六步中求出answer6_A表和t_movie表进行联合查询

create table answer7_A as 
select b.movieid as id, b.moviename as name, b.years as years, b.avgrate as rate, a.movietype as type 
from t_movie a join answer6_A b on a.movieid=b.movieid;

select t.* from answer7_A t;

B.从answer7_A按照电影类型中是否包含Comedy和按照评分>=4.0作为where过滤条件，按照评分作为排序条件进行查询，将结果保存到answer7_B中

create table answer7_B as 
select t.id as id, t.name as name, t.rate as rate 
from answer7_A t 
where t.years=1997 and instr(lcase(t.type),'comedy') >0 
order by rate desc
limit 

select * from answer7_B;

5.8 该影片库中各种类型电影中平均最高的5部电影(类型,电影名,平均影评分)

(1) 分析思路

1、需求字段： 电影id　movieid
电影名　moviename
影评分　rate（排序条件）
电影类型　type（分组条件）

2、核心SQL：
A.需要电影类型，所有需要将answer7_A中的type字段进行裂变，将结果保存到answer8_A中
需要查询的字段：电影id　answer7_A.id

电影名　answer7_A.name（包含年份）

上映年份　answer7_A.years

影评分　answer7_A.rate

                            电影类型　answer7_A.movietype　

B.求TopN，按照type分组，需要添加一列来记录每组的顺序，将结果保存到answer8_B中

row_number() ：用来生成 num字段的值
distribute by movietype ：按照type进行分组
sort by avgrate desc ：每组数据按照rate排降序
num：新列， 值就是每一条记录在每一组中按照排序规则计算出来的排序值

C.从answer8_B中取出num列序号<=5的

(2)完整SQL:

A.需要按照电影类型和上映年份进行分组，按照影评分进行排序，将结果保存到answer9_A中

create table answer8_A as 
select a.id as id, a.name as name, a.years as years, a.rate as rate, tv.type as type 
from answer7_A a 
lateral view explode(split(a.type,"\\|")) tv as type;

select * from answer8_A;

B.求TopN，按照type分组，需要添加一列来记录每组的顺序，将结果保存到answer8_B中

create table answer8_B as 
select id,name,years,rate,type,row_number() over(distribute by type sort by rate desc ) as num
from answer8_A;

select * from answer8_B;

C.从answer8_B中取出num列序号<=5的

5.9、求年评分最高的电影类型(年份，类型，影评分）

(1)分析思路

1、需求字段：电影id　movieid

电影名　moviename

影评分　rate（排序条件）

电影类型　type（分组条件）

上映年份　years（分组条件）
2、核心SQL：

A.需要按照电影类型和上映年份进行分组，按照影评分进行排序，将结果保存到answer9_A中

需要查询的字段：

上映年份　answer7_A.years

影评分　answer7_A.rate

电影类型　answer7_A.movietype

B.求TopN，按照years分组，需要添加一列来记录每组的顺序，将结果保存到answer9_B中

C.按照num=1作为where过滤条件取出结果数据

（2）完整SQL

A.需要按照电影类型和上映年份进行分组，按照影评分进行排序，将结果保存到answer9_A中

create table answer9_A as 
select a.years as years, a.type as type, avg(a.rate) as rate 
from answer8_A a 
group by a.years,a.type 
order by rate desc;

select * from answer9_A

B.求TopN，按照years分组，需要添加一列来记录每组的顺序，将结果保存到answer9_B中

create table answer9_B as 
select years,type,rate,row_number() over (distribute by years sort by rate) as num
from answer9_A;

select * from  answer9_B;

C.按照num=1作为where过滤条件取出结果数据

5.10、每个地区最高评分的电影名,把结果存入HDFS(地区,电影名,影评分)

(1) 分析思路

1、需求字段：电影id　t_movie.movieid

电影名　t_movie.moviename

影评分　t_rating.rate（排序条件）

地区　t_user.zipcode（分组条件）

2、核心SQL：
A.需要把三张表进行联合查询，取出电影id、电影名称、影评分、地区，将结果保存到answer10_A表中

需要查询的字段：电影id　t_movie.movieid

电影名　t_movie.moviename

影评分　t_rating.rate（排序条件）

地区　t_user.zipcode（分组条件）

B.求TopN，按照地区分组，按照平均排序，添加一列num用来记录地区排名，将结果保存到answer10_B表中

C.按照num=1作为where过滤条件取出结果数据

(2)完整的SQL

A.需要把三张表进行联合查询，取出电影id、电影名称、影评分、地区，将结果保存到answer10_A表中

create table answer10_A as
select c.movieid, c.moviename, avg(b.rate) as avgrate, a.zipcode
from t_user a 
join t_rating b on a.userid=b.userid 
join t_movie c on b.movieid=c.movieid 
group by a.zipcode,c.movieid, c.moviename;

select t.* from answer10_A t;

B.求TopN，按照地区分组，按照平均排序，添加一列num用来记录地区排名，将结果保存到answer10_B表中

create table answer10_B as
select movieid,moviename,avgrate,zipcode, row_number() over (distribute by zipcode sort by avgrate) as num 
from answer10_A; 

select t.* from answer10_B t;

C.按照num=1作为where过滤条件取出结果数据并保存到HDFS上

insert overwrite directory "/movie/answer10/" select t.* from answer10_B t where t.num=1;