Hadoop和Hive的数据处理流程

ispsh

需求
　　场景:统计每日用户登陆总数
　　每分钟的原始日志内容如下:
　　http://www.blue.com/uid=xxxxxx&ip=xxxxxx
　　假设只有两个字段,uid和ip,其中uid是用户的uid，是用户的唯一标识，ip是用户的登陆ip，每日的记录行数是10亿，要统计出一天用户登陆的总数。

处理流程

建表
　　那么我们首先要在hive里建表，建表语句如下:



CREATE TABLE login (
uid  STRING,
ip  STRING
)
PARTITIONED BY (dt STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
　　
　　其实表名是login,字段之间以,隔开,存储是TEXT,其次还以dt这个字段作为分区。
　　创建成功之后,会看到hdfs上创建了/user/hive/warehouse/login这个目录。

格式化原始日志
　　将每天的每分钟的原始日志，转换成以下文件格式



123,17.6.2.6
112,11.3.6.2
………..
　　
　　根据文件大小，合并文件，例如合并为24个文件。

入库
　　格式完毕，就可以把数据入库到hive了，假设今天是执行命令



LOAD DATA LOCAL  INPATH '/data/login/20120713/*' OVERWRITE INTO TABLE login PARTITION (dt='20120713');
　　执行成功会，转换过的文件会上传到hdfs的/user/hive/warehouse/login/dt=20120713这个目录里。

分析
　　在hive执行以下语句



select count(distinct uid) from login where dt=’ 20120713’;
　　使用dt这个分区条件查询，就可以避免hive去查询其他分区的文件，减少IO操作，这个是hive分区很重要的特性，也是以天为单位，作为login表分区的重要意义。
　　执行完毕后，就可以在命令里出现结果，一般通过管道执行hive shell命令，读取管道的内容，把结果入库到mysql里就完成了分析了。