Hadoop综合大作业 要求: 用Hive对爬虫大作业产生的文本文件(或者英文词频统计下载的英文长篇小说)词频统计. 用Hive对爬虫大作业产生的csv文件进行数据分析 1. 用Hive对爬虫大作业产生的文本文件 这里的具体操作步骤如下: 将网页上的歌词段落爬取下来 通过jieba分词后将结果用txt文件保存, 将txt文件放入Hadoop分布式文件系统 使用hive将文件作为表数据导入 使用hive查询统计歌词中单词的出现次数 首先,Python爬虫程序代码如下: import jieba i

作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 Hadoop综合大作业 1.以下是爬虫大作业产生的csv文件 把csv上传到HDFS 2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件 3.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中,在Hive中查看并分析数据. 4.用Hive对爬虫大作业产生的进行数据分析 查询公司的类型,对公司的整体情况进行一个对比,了解哪些公司更具发展性: 根据岗位的类型查询.此处

1.数据准备 2.把CSV添加到/bigdatacase/dataset中 3.检查前5行并删除第一行 4.将csv文件导入hadoop并检查前10行数据情况 5.数据文件导入hive 6.在Hive中查看并分析数据 统计出用户所找小区数量最多的10个小区 可见未来世界花园小区深受人们居住的首选 7.:出现的问题解决:在HIVE中进行查询时,会出现“无法分配内存”,后来内存调了解决问题 8.使用jieba根据字典分词,字典中存放了东莞所有镇区名字, wordcloud生成词云图. 9.XGeoc

作业要求来自于https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075 爬虫综合大作业 选择一个热点或者你感兴趣的主题. 选择爬取的对象与范围. 了解爬取对象的限制与约束. 爬取相应内容. 做数据分析与文本分析. 形成一篇文章,有说明.技术要点.有数据.有数据分析图形化展示与说明.文本分析图形化展示与说明. 文章公开发布. 1. 数据爬取 爬虫部分主要是调用官方API,本次用到的API主要有两个: ①获取评论:http://musi

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 Hadoop综合大作业 要求: 1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 此处选取的是爬虫大作业——对猫眼电影上<小偷家族>电影的影评. 此处选取的是comment.csv文件,共计20865条数据. 将comment.csv上传到HDFS 2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件 编辑pre_deal.sh文件对csv文件进行数据预处理. 使得pr

作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 一.Hadoop综合大作业 要求: 1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 爬取的数据总共有10个表格(分别是不同类别) 2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件 对字段进行预处理: 查看生成的table.txt: 3.把hdfs中的文本文件最终导入到数据仓库Hive中 启动hdfs: 4.在Hive中查看并分析数据 5.用Hive对爬虫大作业产生的

作业要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 我主要的爬取内容是关于热门微博文章“996”与日剧<我要准时下班>的联系,其中包括两个csv文件— —996与<我要准时下班>.csv与996与<我要准时下班>uid.csv.其中996与<我要准时下班>.csv的内容是用户的id.发表微博的内容.微博的点赞数,996与<我要准时下班>.csv的内容是基于996

本次作业的要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 前言 本次作业是在<爬虫大作业>的基础上进行的,在<爬虫大作业>中,我主要对拉勾网python岗位的招聘信息进行的数据爬取,最终得到了2641条数据存在一个名为lagoupy.xls中.本次作业的任务主要有以下三点: 1.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件,将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 2.把hdfs中的文本文件最终导入到

Hadoop综合大作业 作业来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3363 1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 爬取豆瓣网战狼2电影的影评数据 把爬取到的csv文件存放到ubuntn系统中,并创建存放的文件夹bigdatacase.dataset: 把下载好的影评test.csv文件文本拷贝到dataset目录下并查看文件 查看文件的前五条数据 删除表头 2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件 每个

作业要求来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 本次作业是在期中大作业的基础上利用hadoop和hive技术进行大数据分析 1. 准备数据(下图为SCV截图): 把CSV添加到/bigdatacase/dataset中 查看前十条数据看是否添加成功 可以看到已经添加成功了 表格预处理: 删除第一行表头并查看是否删除成功: 编辑pre_deal.sh以进行文件预处理: #!/bin/bashinfile=$1o

作业要求来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 此次作业选取的是爬虫<人性的弱点全集>短评数据生成的cm.csv文件:爬取的数据总数为10991条. cm.csv文件数据如下图所示: 将cm.csv文件上存到HDFS 2.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件 csv文件数据预处理,删除第一行字段名称 编辑pre_deal.sh文件进行数据的取舍处理 让p

本次作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3363 一.课程评分标准: 分数组成: 考勤 10 平时作业 30 爬虫大作业 25 Hadoop生态安装与配置 10 分布式文件系统HDFS 分布式并行计算MapReduce Hadoop综合大作业 25 评分标准: 难易程度 数据量 文章质量:描述.分析与总结 1.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS

作业要求源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3363 一.将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS (1)在/usr/local路径下创建bigdatacase目录,bigdatacase下创建dataset目录,再在 windows 通过共享文件夹将爬取的census_all_data.csv文件传进 Ubuntu ,使用cp命令讲census_all_data.csv文件复制到/usr/local/bigda

https://github.com/alibaba/zeus 宙斯(zeus)是什么 宙斯是一个完整的Hadoop的作业平台从Hadoop任务的调试运行到生产任务的周期调度 宙斯支持任务的整个生命周期 从功能上来说,支持:Hadoop MapReduce任务的调试运行Hive任务的调试运行Shell任务的运行Hive元数据的可视化查询与数据预览Hadoop任务的自动调度完整的文档管理 完整的学习文档请进入: 文档首页 安装指导文档 用户入门手册 用户进阶手册 管理员配置手册 宙斯开源,不仅仅是

Hadoop的编程可以是在Linux环境或Winows环境中,在此以Windows环境为示例,以Eclipse工具为主(也可以用IDEA).网上也有很多开发的文章,在此也参考他们的内容只作简单的介绍和要点总结. Hadoop是一个强大的并行框架,它允许任务在其分布式集群上并行处理.但是编写.调试Hadoop程序都有很大难度.正因为如此,Hadoop的开发者开发出了Hadoop Eclipse插件,它在Hadoop的开发环境中嵌入了Eclipse,从而实现了开发环境的图形化,降低了编程难度.在安装

学习慕课网的视频:Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇http://www.imooc.com/learn/391 一.第一章 #,Hadoop的两大核心:     #,HDFS,分布式文件系统,存储海量的数据:     #,MapReduce,并行计算框架,实现任务分解和调度: #,Hadoop的优势有哪些呢?     #,高扩张:     #,低成本,不依赖于高端硬件,只要普通pc就可以了,使用软件的容错就可以保证系统的可靠性:     #,有成熟的生态圈,主要是依赖于开源的力量,比如

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Hadoop大数据——随着计算机技术的发展,互联网的普及,信息的积累已经到了一个非常庞大的地步,信息的增长也在不断的加快.信息更是爆炸性增长,收集,检索,统计这些信息越发困难,必须使用新的技术来解决这些问题.大数据由巨型数据组成,这些数据集大小超出人类在可接受时间下的收集,使用,管理和处理能力.把数据集合并进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来察觉商业趋势,判定研究质量,避免疾病扩散,打击犯罪或测定及时交通路况等,这样的用途正是大型数据集盛行的原因.从各种各样类型的数据中,快速获得有价

第1章 概述 1.1 Hello简介 hello的源码hello.c文件,要生成可执行文件,首先要进行预处理,其次要进行编译生成汇编代码,接着进行汇编处理生成目标文件,目标文件通过链接器形成一个可执行文件,可执行文件需要一个执行环境,它可以在linux下通过shell进行运行,与计算机其他经常文件同步运行,并通过异常处理机制相应信号.在运行的过程中,程序通过Intel内存管理机制一步步访问逻辑地址.虚拟地址.物理地址,从而进行数据交换,还可以通过IO机制进行输入输出交互 1.2 环境与工具 环境

一.Hadoop原理介绍 1.请参考原理篇:Hadoop1-认识Hadoop大数据处理架构 二.centos7单机部署hadoop 前期准备 1.创建用户 [root@web3 ~]# useradd -m hadoop -s /bin/bash #---创建hadoop用户 [root@web3 ~]# passwd hadoop #---创建密码 Changing password for user hadoop. New password: BAD PASSWORD: The passwo