利用Hive对某网站的用户数据进行分析。
1.创建dblab数据库
命令：create database dblab;
2. 在dblab数据库下创建bigdata_user表，该表中的各种属性如下：
| 字段名 | 类型 |
| id | int |
| uid | string |
| item_id | string |
| behavior_type | int |
| item_category | string |
| visit_date | date |
| province | string |
3.将用户数据导入到bigdata_user表中（数据在本地的路径为/home/hadoop/user_table.txt）
命令如下图：
注：用户数据包含7列，每列含义如下
id：记录编号，具有唯一性
uid：用户id
item_id：商品id
behavior_type：包括浏览、收藏、加购物车、购买，分别为1、2、3、4
item_category：商品分类
visit_date：该记录产生时间
province：用户所在省份
4.查看前10位用户对商品的行为
命令： select behavior_type from bigdata_user limit 10;
结果如下图：
5.查询前20位用户购买商品时的时间和商品的种类
命令：select visit_data,item_category from bigdata_user limit 20;
结果如下图：
6.用聚合函数count()计算出表内有多少条行数据
命令：select count(*) from bigdata_user;
结果如下：
7.查出uid不重复的数据有多少条
命令：select count(distinct uid) from bigdata_user;
结果如下：
8、查询2014年12月10日到2014年12月13日有多少人浏览了商品
命令：select count(*) from bigdata_user where behavior_type=’1’ and visit_date<’2014-12-13’and visit_date > ‘2014-12-10’;
结果如下：
9.查询一件商品在某天的购买比例或浏览比例
解答：求某件商品的被点击量，浏览为1，购买为4
浏览量：select count(*) from bigdata_user where visit_date = ‘2014-12-10’;
购买量：select count(*) from bigdata_user where visit_date = ‘2014-12-10’and behavior_type = ‘4’;
购买比例：购买量/浏览量
10.某个地区的用户当天浏览网站的次数(要求可以实时查询)。
命令：hive> create table scan(province string,scan int)
> row format delimited
> fields terminated by '\t'
> stored as textfile;
命令：insert overwrite table scan select province,count(behavior_type) from bigdata_user where behavior_type = '1' group by province;
hive> select * from scan;
