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

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

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

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

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

作业来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3363 1.把python爬取的数据传到linux 2.把数据的逗号代替为 \t转义字符 3.启动hadoop集群 4.启动hive 5.创建数据库 6.创建表并把hdfs的数据导入表中  7.统计数据一共有1124条 8.列出前20名观众分数和时间 9.列出前20名观众的评论 10.统计评论分数大于4分(总5分)的评论条数,大部分是大于4分,说明 <千与千寻>的好评率很

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

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner         对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型       

最近工作工作有用到hadoop 和storm,最近看到一个网站上例句的hadoop 和storm的知识体系.所以列出来供大家了解和学习.来自哪个网站就不写了以免以为我做广告额. 目录结构知识点还是挺全的,可以按照点学习. 一.Hadoop入门,了解什么是Hadoop 二.分布式文件系统HDFS,是数据库管理员的基础课程 1.Hadoop产生背景 2.Hadoop在大数据.云计算中的位置和关系 3.国内外Hadoop应用案例介绍 4.国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍 5.分布式系统概述

这个是项目一来是数据库大作业,另一方面也算是再对falsk和python熟悉下,好久不用会忘很快. 界面相比上一个项目好看很多,不过因为时间紧加上只有我一个人写,所以有很多地方逻辑写的比较繁琐,如果是想学习flask还是推荐之前的项目,地址:http://www.cnblogs.com/INnoVationv2/p/5837495.html 寒假回去我会重构下代码,然后再po出来. 不知道怎么做数据库大作业的也可以参考: 所有功能: 三类用户模式: 一.管理员 1.查看所有档案 2.修改档案信息

鸽了那么久总算期中过[爆]去[炸]了...该是时候写写大作业了 [总不能丢给他们不会写的来做吧 一.三阶魔方的几个基本定义 ↑就像这样,可以定义面的称呼:上U下D左L右R前F后B UD之间的叫E,LR之间的叫S,FB之间的叫M 这样子棱就可以定义为UF啊UR啊之类的[咦?UR? 角就是用三个面定义:UFR.URB.DBR[按照逆时针来写三个面 然后就是各种旋转,对于一个面有三种旋转方式(以U为例):U,U',U2分别表示上面顺时针旋转90°,逆时针旋转90°,旋转180° 所以各种公式就是一串U

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

大作业NABC分析结果 这次的大作业计划制作一款关于七巧板的游戏软件.关于编写的APP的NABC需求分析: N:需求 ,本款软件主要面向一些在校的大学生,他们在校空闲时间比较多,而且热衷于一些益智类游戏来锻炼自己思维的灵活性 A:方法 ,游戏主要包括两个板块,其一,是采用常规的闯关模式;另一方面,是采用论坛交流的方式,游戏用户,可以上传任何图片,供其他游戏者拼出图片的图形 B:给用户带来的利益或好处是界面简单容易操作,满足了大学生锻炼思维的需求,同时为他们提供了迎接挑战的机会,可以获得成功的成就

明天就要去上海大学参加 2015赛季 ACM/ICPC最后一场比赛 —— EC-Final,在这之前,顺利地把期末大作业赶出来了. 在这种期末大作业10个人里面有9个是从网上下载的国内计算机水平五六流大学里学习编程,我感到压力很大. (Update:前几天交了一份移动开发技术的期末大作业,老师说文档比App重要) 但我依然选择作死——纯手工打造.庆幸的是,历时四天,翘课无数,现在基本完工了. 做个作业真不容易,音乐要自己找,图片要自己P,代码也要自己写... ... 早起晚睡,脖子酸... ..

<Hadoop金融大数据分析> Hadoop for Finance Essentials 使用Hadoop,是因为数据量大数据量如此之多,以至于无法用传统的数据处理工具和应用来处理的数据称主大数据 3V定义:即“大量Volume,多样Variety,高速Velocity是与大数据相关的三个属性或维度.大量指的是数据的量很大,多样指的是数据的类型很多,高速指的是数据处理的速度很快 对于一家处理GB级数据的小公司来说,TB级的数据可能被认为是大数据,对于处理TB级数据的大公司来说,PB级的数据,