Hive中如何进行数据归一化操作？代码举例讲解

在Hive中,我们可以使用以下方式进行数据归一化操作:

1. NORMALIZE:

• NORMALIZE函数可以用于数值字段的归一化。
• 我们可以指定归一化的方法为MIN-MAX,Z-SCORE等。
  例如:

SELECT 
NORMALIZE(salary, 'MIN-MAX', 10000, 100000)  -- 按MIN-MAX方法,在10000到100000范围归一化salary
FROM employees;

这会将salary字段的值映射到0到1之间。

2. NORM_MIN_MAX:

• NORM_MIN_MAX是NORMALIZE的MIN-MAX方法的具体实现。
• 这需要指定最小值和最大值,会将值映射到0到1之间。
  例如:

SELECT
NORM_MIN_MAX(salary, 10000, 100000) AS norm_salary  
FROM employees; 

3. NORM_Z_SCORE:

• NORM_Z_SCORE是NORMALIZE的Z-SCORE方法的具体实现。
• 这会将值按平均值和标准差进行归一化,映射到-3到3之间。
  例如:

SELECT  
NORM_Z_SCORE(salary) AS norm_salary  
FROM employees;

4. BUCKET:

• BUCKET子句可以将值按等宽桶进行划分,这也是一种归一化的方法。
• 这会将值映射到各个桶,我们可以指定桶的数量和范围。
  例如:

SELECT 
ename, 
CASE  
WHEN BUCKET(3, salary, ARRAY(0, 10000, 20000, 30000)) = 1 THEN 'low'  
WHEN BUCKET(3, salary, ARRAY(0, 10000, 20000, 30000)) = 2 THEN 'middle'
WHEN BUCKET(3, salary, ARRAY(0, 10000, 20000, 30000)) = 3 THEN 'high'
END AS salary_bucket
FROM employees;

这会将工资按3个桶(0-10000,10000-20000,20000-30000)进行归一化。