大数据——综合案例，执行结果：2.关键字
大数据——综合案例，执行结果：2.关键字
一、本地数据集上传到到数据仓库Hive
1、 实验数据集的下载
1. 将user.zip下载到指定目录
2.给hadoop用户赋予针对bigdatacase目录的各种操作权限
3.创建一个dataset目录用于保存数据集
4.解压缩user.zip文件
5.可以看到dataset目录下由两个文件
6.查看文件前五条记录
2、 数据集的预处理
1. 删除文件第一行记录（即字段名称）
2. 对字段进行预处理
1）新建一个脚本文件pre_deal.sh并放在dataset目录下
2）在pre_deal.sh下面加入以下代码
3）执行pre_deal.sh脚本文件，对small_user.csv进行数据预处理操作
4）用head命令查看前10行数据
3、 导入数据库
1. 启动hdfs
执行jps命令查看当前运行的进程
2.把user_table.txt上传到hadoop中
1）在hdfs根目录下创建新目录
2）把本地文件系统中的user_table.txt上传到hdfs系统的目录下
3）查看HDFS中的user_table.txt的前10条记录
3. 在Hive上创建数据
1）启动MySQL数据库
2）进入hive
3）在Hive中创建一个数据库dblab
4. 创建外部表
5. 查询数据
1）查看bigdata_user表的信息
2）查看表的简单结构
3）查询相关数据
二、 Hive数据分析
1、 简单查询分析
1. 查看前10位用户对商品的行为
2.查询前20位用户购买商品时的时间和商品的种类
3.设置列的别名
2、 查询条数统计分析
1.用聚合函数count()计算出表内由多少行数据
2.在函数内部加上distinct,查出uid不重复的数据由多少条
3.查询不重复的数据有多少条（为了排除客户刷单情况）
3、关键字条件查询分析
1.以关键字的存在区间为条件的查询
（1）查询2014年12月10日到2014年12月13日有多少人浏览了商品
执行结果：
（2）以月的第n天为统计单位，依次显示第n天网站卖出去的商品的个数。
执行结果：
2.关键字赋予定值为条件，对其他数据进行分析
取给定时间和给定地点，求当天发出到该地点的货物的数量。
执行结果：
4、 根据用户行为分析
1.查询一件商品在某天的购买比例
执行结果：
查询一件商品在某天的浏览比例
执行结果：
2.查询某个用户在某一天点击网站占该天所有点击行为的比例
3.给定购物商品的数量范围，查询某一天在该网站的购买该数量商品的用户id
5、 用户实时查询分析
查询某个地区的用户当天浏览网站的次数，语句如下：
创建新的数据表进行存储
导入数据
显示结果
执行结果如下：
三、 Hive、MySQL、HBase数据互导
1、 Hive预操作
1.创建临时表user_action
查看是否创建成功
2.将bigdata_user表中的数据插入到user_action
查看是否插入成功
2、 使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL
1.将前面生成的临时表数据从Hive导入到MySQL中
1）、登录MySQL
新建终端，执行以下命令
2）、创建数据库
使用以下命令查看数据库编码是否utf8
3）创建表
在MySQL数据库中dblab中创建一个新表user_action，并设置编码为utf8
Exit
查看是否创建成功
4）导入数据
2.查看MySQL中的user_action表数据
启动MySQL数据库
执行命令查询user_action表中的数据
3、使用sqoop将数据从MySQL导入HBase
1.启动Hadoop、MySQL、HBase
因为前面的操作所以除了HBase以外都启动了，故此次启动HBase，新建一个终端
2.启动Hbase shell
3.创建表user_action
4.新建终端，进入sqoop,导入数据
5.查看hbase中user_action表数据
4、 使用HBase Java API 把数据从本地导入到HBase中
1.启动Hadoop、HBase
2.数据准备
将之前的user_action数据从hdfs复制到linux系统的本地文件系统中，操作如下
先进入/usr/local/bigdatacase/dataset中
将hdfs上的user_action数据复制到本地当前目录中
查看前10行数据
将00000*文件复制一份重命名为user_action.output（*表示通配符）
查看user_action.output前十行
3.编写数据导入程序
启动eclipse
创建java project并命名为ImportHBase
新建HBaseImportTest class,并输入以下代码
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
public class HBaseImportTest extends Thread {
public Configuration config;
public HTable table;
public HBaseAdmin admin;
public HBaseImportTest() {
config = HBaseConfiguration.create();
// config.set("hbase.master", "master:60000");
// config.set("hbase.zookeeper.quorum", "master");
try {
table = new HTable(config, Bytes.toBytes("user_action"));
admin = new HBaseAdmin(config);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length == 0) { //第一个参数是该jar所使用的类，第二个参数是数据集所存放的路径
throw new Exception("You must set input path!");
}
String fileName = args[args.length-1]; //输入的文件路径是最后一个参数
HBaseImportTest test = new HBaseImportTest();
test.importLocalFileToHBase(fileName);
}
public void importLocalFileToHBase(String fileName) {
long st = System.currentTimeMillis();
BufferedReader br = null;
try {
br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(
fileName)));
String line = null;
int count = 0;
while ((line = br.readLine()) != null) {
count++;
put(line);
if (count % 10000 == 0)
System.out.println(count);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (br != null) {
try {
br.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
try {
table.flushCommits();
table.close(); // must close the client
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
long en2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Total Time: " + (en2 - st) + " ms");
}
@SuppressWarnings("deprecation")
public void put(String line) throws IOException {
String[] arr = line.split("\t", -1);
String[] column = {"id","uid","item_id","behavior_type","item_category","date","province"};
if (arr.length == 7) {
Put put = new Put(Bytes.toBytes(arr[0]));// rowkey
for(int i=1;i<arr.length;i++){
put.add(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes(column[i]),Bytes.toBytes(arr[i]));
}
table.put(put); // put to server
}
}
public void get(String rowkey, String columnFamily, String column,
int versions) throws IOException {
long st = System.currentTimeMillis();
Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowkey));
get.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(column));
Scan scanner = new Scan(get);
scanner.setMaxVersions(versions);
ResultScanner rsScanner = table.getScanner(scanner);
for (Result result : rsScanner) {
final List<KeyValue> list = result.list();
for (final KeyValue kv : list) {
System.out.println(Bytes.toStringBinary(kv.getValue()) + "\t"
+ kv.getTimestamp()); // mid + time
}
}
rsScanner.close();
long en2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Total Time: " + (en2 - st) + " ms");
}
}
在/usr/local/bigdatacase下新建hbase子目录，用来存放导出的ImportHBase.jar
打包成可执行jar包并导出至/usr/local/bigdatacase/hbase目录下
4.数据导入
在导入数据前，先把user_action表清空
运行hadoop jar命令来运行刚刚的jar包
5.查看HBase中user_action表数据
四、利用R进行数据可视化分析
1、安装R
用vim编辑器打开/etc/apt/sources.list文件
在文件的最后一行添加厦门大学的镜像源
保存文件退出vim编辑器，执行如下命令更新软件源列表
执行如下命令安装R语言
用vim编辑器打开/etc/apt/sources.list文件
在文件最后一行添加下列语句
保存文件退出vim编辑器，执行如下命令更新软件源列表
执行如下命令安装R语言
启动R
执行以下命令退出
2、安装依赖库
进入R命令模式，输入以下命令
出现以下错误信息
执行下列语句
再次执行RMySQL下载命令
执行如下命令安装绘图包ggplot2
运行以下命令安装devtools
安装相应的包
Install.packages(‘相应的依赖’)
再次尝试下载devtools，成功。
最后执行如下命令安装taiyun/recharts.
3、可视化分析
1、连接MySQL，并获取数据
新建终端，并启动mysql
进入mysql命令提示符状态
输入SQL语句查询数据
切换到R命令窗口，连接到MySQL数据库
2、分析消费者对商品的行为
使用summary()函数查看MySQL数据库表user_action的字段behavior_type的类型
看出user_action表中字段behavior_type的类型是字符型，这样不方便作比较，需要将其转换为数值型，命令与执行结果如下
用柱状图展示消费者的行为类型的行为类型分布情况
3、分析销量排名前十的商品及其销量
获取子数据集，排序，并获取第1个到第10个排序结果（第一行是商品分类，第二行表示该类的销量）
采用散点图展示上面的分析结果
将count矩阵结果转换成数据框，完成散点图绘制
4、分析每年的哪个月销量最大
在数据集中增加一列关于月份的数据
visti_date变量中截取月份，user_ation中增加一列月份数据
用柱状图展示消费者在一年的不同月份的购买量情况
5、分析国内哪个省份的消费者最有购买欲望
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