在 Hive 中搭建数据仓库架构，对接 HDFS 中原始数据表，执行数据清洗任务，包括空值处理、格式标准化、异常检测（如极端值剔除）、日期字段转换等流程，并构建分析型宽表。

<think>首先，用户的问题是：在Hive中搭建数据仓库架构，对接HDFS中原始数据表，执行数据清洗任务，包括空值处理、格式标准化、异常检测（如极端值剔除）、日期字段转换等流程，并构建分析型宽表。我需要用中文回答问题。回答完后，必须提出3-5个相关问题。这些相关问题必须以“§§相关问题§§”开头，并且是完整的一行。然后列出3-5个问题，每个问题用数字点开头，比如“1.···”。关键点： -回答必须完整。 -末尾必须有“§§相关问题§§”，然后是相关问题列表。-禁止换行分散输出，意思是相关问题应该紧凑输出。现在，构建我的回答：1.**理解问题**：用户询问如何在Hive中搭建数据仓库，对接HDFS数据，执行数据清洗（空值处理、格式标准化、异常检测、日期转换），并构建分析型宽表。 2. **回答结构**：-先解释整体流程。-然后分步描述：搭建架构、对接数据、清洗任务、构建宽表。-提供一些示例代码或命令，因为示例中显示了Python代码。3.**使用中文**：所有内容用中文。4.**末尾相关问题**：提出3-5个相关问题。相关问题应基于用户的问题和我的回答。例如，关于优化、特定函数、错误处理等。 **步骤分解**：- **搭建数据仓库架构**：在 Hive中创建数据库、表等。 -**对接HDFS原始数据表**：使用外部表指向HDFS位置。 -**数据清洗任务**：-空值处理：使用COALESCE、CASE WHEN等处理 NULL。-格式标准化：如字符串转换、日期格式化。-异常检测：使用 WHERE子句或UDFs剔除极端值。-日期字段转换：使用日期函数如TO_DATE、DATE_FORMAT。 -**构建分析型宽表**：创建新表或视图，整合清洗后的数据，可能使用JOINs或聚合。**提供代码示例**：由于示例中有Python代码，我应该提供Hive SQL示例。例如： -创建外部表。 -执行清洗的SQL查询。 -创建宽表。 **相关问题**：提出3-5个。例如：1.如何优化 Hive查询性能？ 2.如何处理海量数据时的清洗效率？3.在Hive中使用哪些函数处理日期？ 4.如何监控清洗过程？5.构建宽表时有哪些最佳实践？ 确保回答完整。**最终输出结构**：-回答内容。 -一行“§§相关问题§§”。-然后1.2.3. ...相关问题。</think>在 Hive 中搭建数据仓库架构并执行数据清洗任务，涉及多个步骤：首先创建数据仓库架构（包括数据库和表），然后对接 HDFS 原始数据，执行清洗流程（如空值处理、格式标准化、异常检测和日期转换），最后构建分析型宽表。以下是详细流程和示例代码： ### 1. **搭建数据仓库架构** - 在 Hive 中创建数据库和表结构，使用外部表（External Table）指向 HDFS 存储位置，确保数据不重复存储。 - 示例：创建外部表对接 HDFS 原始数据。 ```sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS dw; USE dw; -- 创建外部表指向 HDFS 路径（假设路径为 '/user/hive/raw_data'） CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS raw_data ( id INT, name STRING, value DOUBLE, date_string STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/user/hive/raw_data'; ``` ### 2. **执行数据清洗任务** - **空值处理**：使用 `COALESCE` 或 `CASE WHEN` 填充或过滤 NULL 值。 - **格式标准化**：使用 `LOWER()`, `UPPER()` 或 `REGEXP_REPLACE()` 统一格式（如字符串大小写）。 - **异常检测**：通过 `WHERE` 子句剔除极端值（如基于标准差或范围过滤）。 - **日期字段转换**：使用 `TO_DATE()` 或 `DATE_FORMAT()` 将字符串转为标准日期格式。 - 示例：创建一个临时视图或表执行清洗。 ```sql -- 创建清洗后的视图 CREATE VIEW cleaned_data AS SELECT id, COALESCE(name, 'Unknown') AS cleaned_name, -- 空值处理：填充为 'Unknown' LOWER(REGEXP_REPLACE(value, '[^0-9.]', '')) AS standardized_value, -- 格式标准化：移除非数字字符并转为小写 CASE WHEN value < 0 OR value > 100 THEN NULL -- 异常检测：剔除超出 0-100 范围的极端值 ELSE value END AS filtered_value, TO_DATE(date_string, 'yyyy-MM-dd') AS converted_date -- 日期转换：字符串转日期 FROM raw_data WHERE date_string IS NOT NULL; -- 过滤空日期 ``` ### 3. **构建分析型宽表** - 基于清洗后的数据，创建宽表（Wide Table）整合多个维度，便于分析。使用 `CREATE TABLE AS SELECT` (CTAS) 或插入到新表。 - 示例：构建宽表，聚合数据并添加衍生字段。 ```sql -- 创建宽表，整合清洗结果 CREATE TABLE analysis_wide_table AS SELECT id, cleaned_name, AVG(filtered_value) OVER (PARTITION BY cleaned_name) AS avg_value, -- 聚合分析 converted_date, YEAR(converted_date) AS year -- 衍生日期字段 FROM cleaned_data; ``` ### 关键注意事项 - **性能优化**：在大数据场景下，使用分区（`PARTITIONED BY`）和分桶（`CLUSTERED BY`）加速查询。 - **错误处理**：在清洗中，添加 `TRY_CAST()` 或自定义 UDF 处理转换错误。 - **监控**：通过 Hive 日志或工具（如 Apache Atlas）跟踪任务状态。