Обработка больших данных

– `LOCATION '/user/hadoop/web_logs'` указывает на директорию в HDFS, где хранятся данные.

2. Выполнение запросов

Теперь, когда таблица создана, мы можем выполнять запросы для анализа данных. Например, чтобы получить количество запросов по статусам HTTP:

```sql

SELECT status, COUNT(*) AS count

FROM web_logs

GROUP BY status;

```

Пояснение:

– `SELECT status, COUNT(*) AS count` выбирает статус HTTP и количество запросов с этим статусом.

– `FROM web_logs` указывает на таблицу, с которой мы работаем.

– `GROUP BY status` группирует результаты по статусу HTTP, что позволяет подсчитать количество запросов для каждого статуса.

3. Использование пользовательских функций (UDF)

Если стандартных функций Hive недостаточно, можно использовать пользовательские функции. Например, предположим, что мы хотим подсчитать количество слов в запросе:

```java

// Java код для UDF

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

import org.apache.hadoop.io.Text;

public class WordCountUDF extends UDF {

public int evaluate(Text text) {

if (text == null) return 0;

String[] words = text.toString.split("\\s+");

return words.length;

}

}

```

Пояснение:

– Этот код определяет пользовательскую функцию `WordCountUDF`, которая подсчитывает количество слов в строке.

– Функция принимает текстовый параметр и возвращает количество слов.

После компиляции и развертывания UDF в Hive, можно использовать ее в запросах:

```sql

ADD JAR /path/to/udf.jar;

CREATE TEMPORARY FUNCTION word_count AS 'com.example.WordCountUDF';

SELECT word_count(request) AS word_count

FROM web_logs;

```

Пояснение:

– `ADD JAR /path/to/udf.jar;` добавляет JAR-файл с вашей UDF в Hive.

– `CREATE TEMPORARY FUNCTION word_count AS 'com.example.WordCountUDF';` регистрирует вашу UDF в Hive.