Hive实战：实现数据去重

一、实战概述

• 在本实战任务中，我们将利用Apache Hive数据仓库工具处理大规模数据集中的IP地址去重问题。具体来说，我们有三个文本文件（ips01.txt, ips02.txt, ips03.txt），每个文件都包含可能重复的IP地址。通过Hive的强大SQL查询功能以及与Hadoop的良好集成，我们将实现高效的数据加载、外部表创建和IP地址去重操作。

二、提出任务

• ips01.txt

192.168.1.1
172.16.0.1
10.0.0.1
192.168.1.2
192.168.1.3
172.16.0.2
10.0.0.2
192.168.1.1
172.16.0.1
10.0.0.3

• ips02.txt

192.168.1.4
172.16.0.3
10.0.0.4
192.168.1.5
192.168.2.1
172.16.0.4
10.0.1.1
192.168.1.1
172.16.0.1 
10.0.0.1 

• ips03.txt

192.168.1.6
172.16.1.1
10.0.2.1
192.168.1.7
192.168.3.1
172.16.0.5
10.0.0.5
192.168.1.1
172.16.0.1
10.0.0.3

• 目标是将这三个文本文件中的IP地址整合并去除重复项，最终得到一个仅包含唯一IP地址的结果集。

192.168.1.1
172.16.0.1
10.0.0.1
192.168.1.2
192.168.1.3
172.16.0.2
10.0.0.2
192.168.1.4
172.16.0.3
10.0.0.3
192.168.1.5
192.168.2.1
172.16.0.4
10.0.1.1
192.168.1.6
172.16.1.1
10.0.2.1
192.168.1.7
192.168.3.1
172.16.0.5
10.0.0.5

三、完成任务

（一）准备数据

1. 在master虚拟机上使用文本编辑器创建三个文件：ips01.txt, ips02.txt, ips03.txt，并确保每个文件内存储的是纯文本格式的IP地址列表。
2. 登录到Hadoop集群环境，创建HDFS上的/deduplicate/input目录，用于存放待处理的原始数据文件。

   hdfs dfs -mkdir -p /deduplicate/input
   

3. 将本地创建的三个文本文件上传至HDFS的/deduplicate/input目录下：

   hdfs dfs -put ips01.txt /deduplicate/input/
   hdfs dfs -put ips02.txt /deduplicate/input/
   hdfs dfs -put ips03.txt /deduplicate/input/
   

（二）实现步骤

1. 启动Hive Metastore服务，确保Hive可以正确管理和访问元数据信息。

2. 打开Hive客户端或通过Beeline等方式连接到Hive服务。

3. 基于HDFS数据文件创建Hive外部表

   CREATE EXTERNAL TABLE unique_ips (ip STRING)
   ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\n'
   LOCATION '/deduplicate/input';
   

   这里创建了一个名为unique_ips的外部表，字段为单列ip，每一行代表一个IP地址。由于我们的数据文件中每个IP地址占一行，所以字段间用换行符\n分隔。

4. 利用Hive SQL实现去重

   CREATE TABLE deduplicated_ips AS
   SELECT DISTINCT ip FROM unique_ips;
   

   通过上述SQL语句，我们在Hive内部创建了一个新的表deduplicated_ips，其中存储了从unique_ips表中提取的所有不重复的IP地址。

5. 最后，检查deduplicated_ips表的内容以确认去重是否成功执行

   SELECT * FROM deduplicated_ips;
   

   若输出结果中没有重复的IP地址，则说明去重任务已经顺利完成。

通过以上步骤，我们成功地利用Hive框架完成了对多个文本文件中的IP地址进行去重的任务，展示了Hive在大数据处理中的强大能力和便捷性。