Hive中如何进行数据清洗操作？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

在Hive中,我们可以使用以下方式进行数据清洗操作:

1. DROP:

  • DROP TABLE/VIEW可以删除脏数据表或视图。
  • 这可以彻底删除Problem数据,是一种较为激进的清洗方法。
    例如:
DROP TABLE dirty_table;  -- 删除脏数据表dirty_table

2. DELETE:

  • DELETE可以删除表中指定行的脏数据。
  • 这需要指定过滤条件来标识脏数据行。
    例如:
DELETE FROM table_name 
WHERE col IS NULL;     -- 删除col字段值为NULL的脏数据行

3. FILL:

  • FILL可以填充表中字段的空值。
  • 这需要指定要填充的字段和填充的值。
    例如:
SELECT FILL(col, 0) AS col 
FROM table_name;     -- 使用0填充col字段的空值

4. REPLACE:

  • REPLACE可以替换表中字段的值。
  • 这需要指定要替换的字段,搜索值和替换值。
    例如:
SELECT REPLACE(col, 'a', 'x') AS col
FROM table_name;   -- 将col字段中的'a'替换为'x'

5. FILTER:

  • FILTER可以过滤掉脏数据行。
  • 这需要自定义Filter UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)来定义过滤逻辑。
    例如:
SELECT *
FROM table_name 
LATERAL VIEW filter_udtf() filter 
AS col;  -- 使用自定义filter_udtf()过滤函数过滤掉脏数据行

6. URL Compliance:

  • Hive内置了一些URL合规性检查函数,可以用于URL数据的清洗。
  • 这包括is_url(), url_encode()等。
    例如:
SELECT 
is_url(col) AS is_valid,    -- 判断col是否为有效URL 
url_encode(col) AS encoded   -- 对col进行URL编码 
FROM table_name;

数据清洗是数据分析项目成功的关键,熟练掌握Hive清洗工具可以让我们轻松处理各类脏数据和无效数据,确保我们的数据分析和模型训练基于准确可靠的数据集。