hive获取去年同期某一天 hive去年年末

文章目录

• hive sql案例练习一
• 一、各年评分最高的电影类型（年份，类型，影评分）

• 1、思路
• 2、代码

• 二、该影评库中各种类型电影中评价最高的 5 部电影（类型，电影名，平均影评分）

• 1.思路
• 2.代码

• 三、1997 年上映的电影中，评分最高的 10 部 Comedy 类电影

• 1、思路
• 2、代码

• 四、求好片（评分>=4.0）最多的那个年份的最好看的 10 部电影

• 1、思路
• 2、代码

• 总结

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hive sql案例练习一

数据源
该数据集包含了1000209条匿名评分数据，大约3900部电影数据，6040名电影用户的数据。
数据解释
t_movie
电影ID：：电影名（年份）：：标签1|标签2…
movieid moviename movietype
t_rating
用户ID：：电影ID：：评分：：评分的时间
userid movieid rate String
t_user
用户ID：：性别：：年龄：：职业：：邮编
userid sex age occupation zipcode

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一、各年评分最高的电影类型（年份，类型，影评分）

1、思路

1、各年评分最高的电影类型（年份，类型，影评分）
2、t_movie：(电影id，年份，类型)
3、t_rating：(电影id，评分)
4、评分最高：同类型同年份，求平均值
5、最高：row_number 排序第一

2、代码

将数据表处理成这样的
（年份，类型，评分）

with tmp as  (
   select year,type,rate
   from (
     select b.year,b.movietype,a.rate
     from
     (select movieid,rate
     from t_rating) as a
     left join
     (select movieid,moviename,movietype,substr(moviename,-5,4) as year
     from t_movie) as b
     on a.movieid=b.movieid
   ) t1
   lateral view explode(split(movietype,"\|")) as type
         )

知识点

1. 等值连接 （left join）
2. 列转行（lateral view）

按年份、类型分组，选每组平均分最高的

select year,type,avg_rate
from (
  select year,type,avg_rate,
  row_number() over(partition by year order by avg_rate desc) as rn
  from (
    select year,type,avg(rate) as avg_rate
    from tmp
    group by year,type
  )t2
)t3
where rn=1

知识点

1. rank函数、窗口函数

二、该影评库中各种类型电影中评价最高的 5 部电影（类型，电影名，平均影评分）

1.思路

*****注意转义字符\（要2个\，用双反斜杠是因为sql需要解释一个，正则表达式需要解释一个）
1、t_movie：(电影id，电影名，类型)
2、t_rating：(电影id，评分)
3、将上面2表处理成这样的：(电影类型，电影名字，平均分)
选各种类型电影中，平均分最高的5部==>每种类型的电影，都要选5部分高的出来 row_number12345

2.代码

select type,moviename
from (
  select type,moviename,
  row_number() over(partition by type order by avg_rate desc) as rn
  from (
    select b.type,b.moviename,avg(a.rate) as avg_rate
    from
      (select movieid,rate
      from t_rating) as a
      left join
      (select movieid,moviename,type
      from t_movie
      lateral view explode(split(movietype,"\|")) as type) as b
      on a.movieid=b.movieid
    group by b.type,b.moviename
  ) t1
)t2
where rn<=5

知识点

1. rank函数、窗口函数
2. 列转行（lateral view）
3. 等值连接（left join）

三、1997 年上映的电影中，评分最高的 10 部 Comedy 类电影

1、思路

1、t_movie：(电影id，年份，类型)
2、t_rating：(电影id，评分)
2、1997年的电影 Comedy 类
3、评分最高（平均分的降序） 前10

2、代码

select a.moviename,a.movietype,avg(b.rate) as avg_rating
from
	(select movieid,moviename,substr(moviename,-5,4) as year,movietype
	from t_movie) a
	 left join
	(select movieid,rate
	from t_rating) b
on a.movieid=b.movieid and year=="1997" and a.movietype like "Comedy"
group by a.moviename,a.movietype
order by avg(b.rate) desc
limit 10

知识点

1. 非等值连接–范围匹配

四、求好片（评分>=4.0）最多的那个年份的最好看的 10 部电影

1、思路

1、求好片（评分>=4.0）最多的那个年份
2、最好看(平均影评分top10)的 10 部电影

2、代码

求好片（评分>=4.0）最多的那个年份：1999

with t1 as (
    select year
    from (
      select *
      from (
        (select movieid,rate
        from t_rating) as a
        left join
        (select movieid,moviename,substr(moviename,-5,4) as year
        from t_movie) as b
        on a.movieid=b.movieid
      )
    )
    where rate>=4.0
    group by year
    order by count(*) desc
    limit 1
  )

select * from t1

最好看(平均影评分top10)的 10 部电影

select moviename,avg(rate)
from (
    (select movieid,rate
     from t_rating) as a
     left join
     (select movieid,moviename,substr(moviename,-5,4) as year
     from t_movie) as b
     on a.movieid=b.movieid
 )
 where year ="1999"
 group by moviename
 order by avg(rate) desc
 limit 10

知识点

1.等值连接（left join）

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总结

以上是基于spark开发完成的SQL语句，本文完成的知识点有列转行（lateral view）、rank函数、窗口函数、非等值连接–范围匹配