宇宙赛车数据优化

介绍

在未来，一场高风险的星际赛车锦标赛在宇宙中一系列险峻的赛道上举行。作为一名太空赛车安全官员，你的主要职责是通过密切监控赛道和参赛的宇宙飞船，确保这些宇宙比赛的安全性和公平性。

任务是通过分析从赛道各个部分收集的遥测数据，识别潜在的危险、追踪违规行为，并为参赛者和观众优化比赛体验。通过利用 Hadoop 强大的数据处理能力，你可以发现宝贵的见解，帮助维护宇宙比赛的完整性和刺激性。

Skills Graph

探索 Hive 中的集合操作函数

在这一步中，你将学习如何使用 Hive 中的集合操作函数来处理和分析从赛道收集的遥测数据。

首先，确保你以 hadoop 用户身份登录，在终端中运行以下命令：

su - hadoop

然后，让我们创建一个示例数据集。打开文本编辑器并创建一个名为 racetrack_data.txt 的新文件，内容如下：

1,Sector1,Benny,32.5,12.7,45.2
2,Sector2,Zara,28.9,14.1,43.0
3,Sector1,Alex,30.2,11.5,41.7
4,Sector3,Benny,35.7,10.2,45.9
5,Sector2,Zara,31.1,12.8,43.9
6,Sector3,Alex,29.8,15.7,45.5

该数据集表示来自赛道不同区域的遥测数据，列分别表示记录 ID、区域名称、赛车手名称、速度、高度和总分。

现在，启动 Hive CLI：

hive

接下来，创建一个新的 Hive 表来存储这些数据：

CREATE TABLE racetrack_data (
    id INT,
    sector STRING,
    racer STRING,
    speed DOUBLE,
    altitude DOUBLE,
    total_score DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

将 racetrack_data.txt 文件中的数据加载到 Hive 表中：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/racetrack_data.txt' OVERWRITE INTO TABLE racetrack_data;

现在，让我们探索一些 Hive 中的集合操作函数：

1. 获取唯一的赛车手名称列表。

SELECT DISTINCT racer FROM racetrack_data;

2. 获取区域名称列表以及每个区域的记录数量。

SELECT sector, COUNT(*) AS record_count FROM racetrack_data GROUP BY sector;

3. 获取每个赛车手的最高速度。

SELECT racer, MAX(speed) AS max_speed FROM racetrack_data GROUP BY racer;

4. 获取赛车手列表及其平均得分。

SELECT racer, AVG(total_score) AS avg_score FROM racetrack_data GROUP BY racer;

这些示例展示了如何使用 DISTINCT、COUNT、MAX 和 AVG 等函数来分析遥测数据并提取有价值的见解。

使用命名结构集合分析数据

在这一步中，你将学习如何在 Hive 中使用 named_struct 函数创建复杂的数据结构，并更有效地分析遥测数据。

首先，让我们创建一个具有嵌套结构的新 Hive 表，用于存储额外的赛车手信息：

CREATE TABLE racer_info (
    id INT,
    racer STRUCT<name:STRING, team:STRING, age:INT>,
    performance STRUCT<speed:DOUBLE, altitude:DOUBLE, total_score:DOUBLE>
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '#'
STORED AS TEXTFILE;

现在，向 racer_info 表中插入一些示例数据：

INSERT INTO TABLE racer_info
VALUES
    (1, named_struct('name', 'Benny', 'team', 'Cosmic Racers', 'age', 28), named_struct('speed', CAST(32.5 AS DOUBLE), 'altitude', CAST(12.7 AS DOUBLE), 'total_score', CAST(45.2 AS DOUBLE))),
    (2, named_struct('name', 'Zara', 'team', 'Stellar Speeders', 'age', 32), named_struct('speed', CAST(28.9 AS DOUBLE), 'altitude', CAST(14.1 AS DOUBLE), 'total_score', CAST(43.0 AS DOUBLE))),
    (3, named_struct('name', 'Alex', 'team', 'Galactic Gliders', 'age', 25), named_struct('speed', CAST(30.2 AS DOUBLE), 'altitude', CAST(11.5 AS DOUBLE), 'total_score', CAST(41.7 AS DOUBLE))),
    (4, named_struct('name', 'Benny', 'team', 'Cosmic Racers', 'age', 28), named_struct('speed', CAST(35.7 AS DOUBLE), 'altitude', CAST(10.2 AS DOUBLE), 'total_score', CAST(45.9 AS DOUBLE))),
    (5, named_struct('name', 'Zara', 'team', 'Stellar Speeders', 'age', 32), named_struct('speed', CAST(31.1 AS DOUBLE), 'altitude', CAST(12.8 AS DOUBLE), 'total_score', CAST(43.9 AS DOUBLE))),
    (6, named_struct('name', 'Alex', 'team', 'Galactic Gliders', 'age', 25), named_struct('speed', CAST(29.8 AS DOUBLE), 'altitude', CAST(15.7 AS DOUBLE), 'total_score', CAST(45.5 AS DOUBLE)));

现在，让我们使用 named_struct 函数分析数据：

1. 获取赛车手名称及其所属团队。

SELECT racer.name, racer.team FROM racer_info;

2. 获取赛车手名称及其最高速度。

SELECT racer.name, performance.speed AS max_speed FROM racer_info;

3. 获取赛车手名称、所属团队及其平均得分。

SELECT racer.name, racer.team, AVG(performance.total_score) AS average_score
FROM racer_info
GROUP BY racer.name, racer.team;

这些示例展示了如何使用 named_struct 函数创建复杂的数据结构并分析数据。

使用集合函数分析数据

在这一步中，你将学习如何在 Hive 中使用 collect_set 函数对遥测数据执行集合操作。

首先，让我们创建一个新的 Hive 表来存储赛车手排名：

CREATE TABLE racer_rankings (
    race_id INT,
    sector STRING,
    racer_names ARRAY<STRING>
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '#'
STORED AS TEXTFILE;

现在，向 racer_rankings 表中插入一些示例数据：

INSERT INTO TABLE racer_rankings
VALUES
    (1, 'Sector1', ARRAY('Benny', 'Alex')),
    (2, 'Sector2', ARRAY('Zara', 'Alex')),
    (3, 'Sector3', ARRAY('Benny', 'Zara', 'Alex')),
    (4, 'Sector1', ARRAY('Benny', 'Zara')),
    (5, 'Sector2', ARRAY('Zara', 'Alex')),
    (6, 'Sector3', ARRAY('Benny', 'Alex'));

现在，让我们使用 collect_set 函数分析数据：

1. 获取所有区域中唯一的赛车手列表。

SELECT DISTINCT racer_name
FROM racer_rankings
LATERAL VIEW EXPLODE(racer_names) rn AS racer_name;

2. 获取在所有区域中都参与的赛车手列表。

SELECT racer_name
FROM (
  SELECT collect_set(racer_names) AS all_racers
  FROM racer_rankings
) t
LATERAL VIEW EXPLODE(all_racers) rn AS racer_name;

3. 获取至少参与两个区域的赛车手列表。

SELECT racer_name
FROM (
  SELECT racer_name, COUNT(DISTINCT sector) AS num_sectors
  FROM racer_rankings LATERAL VIEW explode(racer_names) exploded_table AS racer_name
  GROUP BY racer_name
) t
WHERE num_sectors >= 2;

这些示例展示了如何使用 collect_set 函数对遥测数据执行诸如 DISTINCT、INTERSECTION 和 UNION 等集合操作。

总结

在本实验中，我们探索了 Hive 中的各种集合操作函数，例如 DISTINCT、COUNT、MAX、AVG、named_struct、LATERAL VIEW、EXPLODE 和 collection_set。通过处理代表宇宙赛车锦标赛遥测数据的示例数据集，我们学习了如何从复杂的数据结构中分析和提取有价值的见解。

通过动手实践，我们获得了创建嵌套数据结构、执行集合操作以及根据特定条件聚合数据的实际经验。这些知识将对我们作为太空赛车安全官员的角色非常宝贵，使我们能够有效地监控赛道、识别潜在危险，并确保宇宙比赛的公平性和完整性。

总的来说，本实验全面介绍了 Hive 的集合操作函数，为我们提供了在 Hadoop 生态系统中高效分析和处理大型数据集的必要技能。