hive 指定reduce字段

Hive 指定 Reduce 字段

引言

在 Hive 中，Reduce 阶段是 MapReduce 任务执行的最后一步。在 Reduce 阶段，Hive 会将 Map 阶段输出的数据进行合并和聚合。通常情况下，Reduce 阶段的输入字段是根据 HiveQL 语句中的聚合函数或者分组操作来自动推断的。但是，在某些情况下，我们可能希望手动指定 Reduce 阶段的输入字段，以便更好地控制任务的执行。

本文将详细介绍如何在 Hive 中指定 Reduce 字段，并提供相应的代码示例。

Hive 中指定 Reduce 字段的方法

在 Hive 中，我们可以使用 TRANSFORM 函数来实现指定 Reduce 字段的功能。TRANSFORM 函数可以通过执行外部脚本或者自定义的命令来转换数据。我们可以在 TRANSFORM 函数中指定 Reduce 字段，并将结果输出到标准输出。

下面是一个示例的 HiveQL 语句，演示了如何使用 TRANSFORM 函数来指定 Reduce 字段：

SELECT col1, col2, col3
FROM (
  SELECT TRANSFORM(col1, col2, col3)
  USING 'python my_script.py'
  AS (col1 STRING, col2 INT, col3 DOUBLE)
  FROM my_table
) t;

在上面的示例中，TRANSFORM 函数将 col1、col2 和 col3 作为参数传递给外部脚本 my_script.py。外部脚本可以按照我们的需求处理这些参数，并输出结果到标准输出。最后，我们使用 AS 子句来指定输出结果的字段名和类型。

示例：按年份统计销售额

下面以一个具体的示例来展示如何在 Hive 中指定 Reduce 字段。假设我们有一个销售数据表 sales，包含以下字段：id、date、product 和 amount。我们希望按照年份统计每年的销售总额，并指定 Reduce 阶段的输入字段为年份和销售总额。

首先，我们需要创建一个外部脚本，用于实现我们的逻辑。我们可以使用 Python 编写这个脚本，下面是一个示例：

#!/usr/bin/env python

import sys

current_year = None
current_amount = 0

for line in sys.stdin:
  year, amount = line.strip().split("\t")
  
  if current_year is None:
    current_year = year
    
  if year != current_year:
    print("{}\t{}".format(current_year, current_amount))
    current_year = year
    current_amount = 0
    
  current_amount += float(amount)

if current_year is not None:
  print("{}\t{}".format(current_year, current_amount))

以上脚本会读取标准输入的数据，并按照年份进行统计。每读取一行数据，就会将年份和销售额分别存储在 year 和 amount 变量中。如果当前年份与上一年份不同，就会输出上一年份的统计结果，并更新当前年份和销售总额。

接下来，我们可以使用以下 HiveQL 语句来执行上述逻辑，并指定 Reduce 阶段的输入字段为年份和销售总额：

SELECT year, sum(amount) AS total_sales
FROM (
  SELECT TRANSFORM(year, amount)
  USING 'python sales_script.py'
  AS (year STRING, amount DOUBLE)
  FROM sales
) t
GROUP BY year;

在上述代码中，我们先使用 TRANSFORM 函数调用外部脚本 sales_script.py，传递 year 和 amount 字段作为参数。脚本会按照我们的逻辑进行统计，并将结果输出到标准输出。然后，我们使用 AS 子句来指定输出结果的字段名和类型。最后，我们使用 GROUP BY 子句按照年份进行分组，并使用 sum 函数计算每年的销售总额。

结论

通过使用 TRANSFORM 函数，我们可以在 Hive 中指定 Reduce 阶段的输入字段，以便更好地控制任务的执行。