一.需求描述 利用MapReduce清洗视频网站的原数据,用Hive统计出各种TopN常规指标: 视频观看数 Top10 视频类别热度 Top10 视频观看数 Top20 所属类别包含这 Top20 视频的个数 视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别的热度排名 每个类别中的视频热度 Top10,以Music为例 每个类别中视频流量 Top10,以Music为例 上传视频最多的用户 Top10 以及他们上传的视频 每个类别视频观看数 Top10 2.数据源结构说明 数据源1: user.tx…

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得…

题目要求: 具体操作: ①hive路径下建表:sale create table sale (day_id String, sale_nbr String, buy_nbr String, cnt String, round String) ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE; ②导入数据: load data local inpath '/opt/module/data/sales.csv' into…

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客…

GitBook整理 ECMAScript 6 -- 中文文档 Apache 2.2 --中文官方文档 Redux --React配套架构 英文 express --Node.js 服务端框架 Hexo --Nodejs的一个开源博客 Go语言 -- Selenium --功能自动化测试工具 zepto --类似jquery的api,但似乎不是十分高效 nw.js --将nodejs 应用于浏览器的框架 C#与Aspnet -- 有详细介绍, libs --一个比较杂的知识库 前端 前端开发者手册…

Hadoop生态系统的特点 1)源代码开源 2)社区活跃,参与者多 3)涉及分布式存储和计算的各方面 4)已得到企业界的验证 Hadoop构成 1) 分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System) ------------提供了高可靠性.高扩展性和高吞吐率的数据存储服务 2)资源管理系统YARN(Yet Another Resource Negotiator) -----------负责集群资源的统一管理和调度 3)分布式计算框架(MapReduce) -…

原 荐 使用Spring Boot Actuator.Jolokia和[可视化]Grafana实现准实时监控.   监控系统:          日志- 基础处理 - 表格 - 可视化一体化解决方案. 不需要业务代码变动.            1. 基础数据,各个维度信息都有. 有些可能还不全.                  基于这些数据去做时时可视化.         缺点: 基于历史源数据的新建分析没有用. 无法数据补全? 可做.   hive 数据分析: 1. 统计类问题的维度类比…

大数据时代,一大技术特征是对海量数据采集.存储和分析的多组件解决方案.而其中对来自于传感器.APP的SDK和各类互联网应用的原生日志数据的采集存储则是基本中的基本.本系列文章将从0到1,概述一下搭建基于Kafka.Flume.Zookeeper.HDFS.Hive的海量数据分析系统的框架.核心应用和关键模块. 项目源代码存储于GitHub:源码 系统架构概述 本系列文章所介绍的数据分析系统,定位于一种通用的大数据分析系统,可用于电商.互联网和物联网的实际解决方案中.该应用主要解决从多种多样的互联…

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/hadoop-ten-years-part03 编者按:Hadoop于2006年1月28日诞生,至今已有10年,它改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,形成了自己的极其火爆的技术生态圈,并受到非常广泛的应用.在2016年Hadoop十岁生日之际,InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章,为大家梳理Hadoop这十年的变化,技术圈的生态状况,回顾以前,激励以后. 近十年来,随着Hadoop生态系统…

大数据分析处理架构图 数据源: 除该种方法之外,还可以分为离线数据.近似实时数据和实时数据.按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性: 计算层: 内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算.而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实…