使用 Hadoop 探索古代宝藏

引言

想象一下，你是一名海洋考古学家，正在探索“沉宝湾”的深处。这个神秘的港湾据传隐藏着古代文明的秘密，他们的宝藏和文物都沉没在波涛之下。你的目标是揭开这些宝藏，拼凑出隐藏在海洋表面之下的历史谜团。

当你开始你的水下探险时，你需要分析你发现的各种文物和遗迹，仔细研究它们的特征和模式。这正是 Hadoop 窗口函数（Window Functions）发挥作用的地方，它允许你进行复杂的数据分析，揭开过去的谜团。

Skills Graph

设置数据

在这一步骤中，我们将创建一个数据集，模拟你在水下探索过程中发现的文物和遗迹。这个数据集将作为我们使用 Hadoop 窗口函数进行分析的基础。

首先，确保你以 hadoop 用户身份登录，通过在终端中运行以下命令：

su - hadoop

然后，在 /home/hadoop 目录下创建一个名为 artifacts 的新目录：

mkdir /home/hadoop/artifacts
cd artifacts/

接下来，在 artifacts 目录中创建一个名为 artifacts.txt 的新文件，内容如下：

1,Gold,2500,15,A1
2,Silver,1800,20,B2
3,Bronze,3000,12,A1
4,Ceramic,1200,18,C3
5,Gold,2800,22,B2
6,Silver,2000,16,A1
7,Bronze,2500,25,C3
8,Ceramic,1500,14,A1
9,Gold,3200,21,B2
10,Silver,1700,19,C3

该文件表示一组文物的集合，包含诸如材料、年代、发现深度和位置坐标等详细信息。

使用窗口函数探索数据

现在我们已经准备好了数据集，接下来让我们使用 Hadoop 窗口函数来探索它。我们将使用 Apache Hive，这是一个数据仓库软件，用于查询和管理存储在分布式存储中的大型数据集。

首先，通过在终端中执行以下命令来启动 Hive shell：

hive

接下来，创建一个名为 artifacts 的新表来存储我们的数据集：

CREATE TABLE artifacts (
  artifact_id INT,
  material STRING,
  age INT,
  depth INT,
  location STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

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

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

让我们从使用 RANK() 和 DENSE_RANK() 窗口函数探索 age 列开始。这些函数将帮助我们识别文物的相对年龄排名：

SELECT
  artifact_id,
  material,
  age,
  RANK() OVER (ORDER BY age DESC) AS rank_age,
  DENSE_RANK() OVER (ORDER BY age DESC) AS dense_rank_age
FROM
  artifacts;

该查询将输出文物的详细信息以及基于 RANK() 和 DENSE_RANK() 函数的年龄排名。

接下来，让我们使用 LAG() 和 LEAD() 函数来比较连续文物的年龄：

SELECT
  artifact_id,
  material,
  age,
  LAG(age, 1) OVER (ORDER BY age DESC) AS prev_age,
  LEAD(age, 1) OVER (ORDER BY age DESC) AS next_age
FROM
  artifacts;

该查询将显示文物的详细信息以及按顺序排列的前一个和后一个文物的年龄。

分析文物模式

在这一步骤中，我们将使用窗口函数来分析模式，并根据各种标准识别重要的文物。

首先，让我们找出每种材料类型中最古老和最新的文物：

CREATE TABLE result_1
AS
SELECT
  material,
  artifact_id,
  age,
  FIRST_VALUE(artifact_id) OVER (PARTITION BY material ORDER BY age DESC) AS oldest_artifact,
  LAST_VALUE(artifact_id) OVER (PARTITION BY material ORDER BY age ASC RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS newest_artifact
FROM
  artifacts;

SELECT * FROM result_1;

该查询使用 FIRST_VALUE() 和 LAST_VALUE() 函数分别识别每种材料类型中最古老和最新的文物。

接下来，让我们找出那些与其材料类型的平均年龄相比显著更古老或更年轻的文物：

CREATE TABLE result_2
AS
SELECT
  artifact_id,
  material,
  age,
  AVG(age) OVER (PARTITION BY material) AS avg_age_by_material,
  CASE
    WHEN age > AVG(age) OVER (PARTITION BY material) + 200 THEN 'Significantly Older'
    WHEN age < AVG(age) OVER (PARTITION BY material) - 200 THEN 'Significantly Younger'
    ELSE 'Average'
  END AS age_category
FROM
  artifacts;

SELECT * FROM result_2;

该查询使用 AVG() 窗口函数计算每种材料类型的平均年龄，然后根据文物是否显著更古老、显著更年轻或接近平均年龄对其进行分类。

总结

在本实验中，我们以海洋考古探险为背景，探索了 Hadoop 窗口函数的强大功能。通过模拟文物和遗迹的数据集，我们学习了如何利用各种窗口函数，如 RANK()、DENSE_RANK()、LAG()、LEAD()、FIRST_VALUE()、LAST_VALUE() 和 AVG()，来分析和揭示数据中的模式。

通过动手实践，我们深入了解了如何识别年龄排名、比较连续文物的年龄、找出每种材料类型中最古老和最新的文物，以及根据文物年龄与材料平均年龄的关系对其进行分类。本实验提供了一个实用且引人入胜的体验，展示了如何使用 Hadoop 窗口函数揭开“沉宝湾”的神秘面纱。

本实验的设计旨在将引人入胜的场景与实际编码练习相结合，让学习者在探索虚构冒险的同时，更深入地理解 Hadoop 窗口函数。通过将学习者置于逼真的情境中，本实验营造了一个更具吸引力和记忆深刻的学习体验。