在大数据分析领域，基于 Hive 的电影数据分析是一项越来越受到重视的任务。使用 Hive，我们能够方便地处理海量数据，为电影相关的各类问题提供数据支持。在这篇博文中，我将详细介绍如何进行“基于 Hive 的电影数据分析”，包括从环境配置到参数调优的各个步骤。
### 环境配置
首先，确保你的环境已经配置好 Apache Hive。在安装 Hive 之前，您需要确保 Hadoop 已经正确安装
目录概述安装MYSQL安装Hive 元数据配置到 MySQL使用 JDBC 方式访问 HiveHive 其他命令操作常见配置数据类型类型转化DDL 数据定义管理表（内部表）外部表管理表与外部表的互相转换修改表DML数据导出查询笛卡尔积排序分区 Distribute By分区表二级分区动态分区调整分桶抽样查询函数行转列列转行窗口函数（开窗函数）自定义函数自定义UDTF函数压缩和存储压缩参数配置开启
文章目录一、项目需求二、数据介绍三、创建表结构四、数据清洗五、数据加载六、业务数据分析 数据链接: 链接：https://pan.baidu.com/s/10P1Bmjx-y17R8jmy4q685g 提取码：79a0
一、项目需求1.统计视频观看数 Top102.统计视频类别热度Top103.统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含这
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2021-12-30 16:43:39
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数据链接:链接：https://pan.baidu.com/s/10P1Bmjx-y17R8jmy4q685g提取码：79a
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2022-01-12 14:52:11
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题目要求有如此三份数据： 1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072 对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String 对应字段中文解释：用户id，性别，年龄，职业，邮政编码2、movies.dat  
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2024-01-12 13:18:33
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# 基于Hive的电影数据分析系统入门指南
作为一名开发者，构建一个基于Hive的电影数据分析系统是一个很有趣且富有挑战性的项目。下面是整个流程的概述，将帮助您逐步实现这一目标。
## 项目流程
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
|------|------------------------|---------|
| 1 | 数据准备
查询哪种电影类型最多（利用两次查询）：利用切片将电影类型进行分割：SELECT explode(split(genres,'\\|'))as type from movies；利用计数统计最多的电影类型：SELECT type,COUNT(1)
FROM(
SELECT explode(split(genres,'\\|'))as type from movies
)t
GROUP BY typ
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2023-06-19 16:11:10
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IMDB电影数据分析#0 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#1数据导入
imdb = pd.read_csv('.\\tmdb_5000_movies.csv')
#大概看一下数据是什么样的
imdb.head(3)
#imdb.inf
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2023-07-31 17:16:39
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Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。“90％的世界数据在过去的几年中产生”。由于新技术，设备和类似的社交网站通信装置的出现，人类产生的数据量每年都在迅速增长。美国从一开始的时候到2003年产生的数据量为5十亿千兆字节。如果以堆放的数据磁盘的形式，它可以填补整个
文章目录电影数据分析数据读取数据合并核心数据结构Series从 ndaray 创建从字典创建从标量创建Series 是类 ndarray 对象Series 是类字典对象标签对齐操作name 属性DataFrame从字典创建从结构化数据中创建从字典列表创建从元组字典创建从 Series 创建列选择/增加/删除使用 assign() 方法来插入新列索引和选择数据对齐使用 numpy 函数Panel
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2024-04-12 14:32:45
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一、项目需求根据给出数据样例统计以下指标 1.统计各商品的浏览数量（PV） 2.统计各商品的访客数（UV） 3.统计商品分类的浏览数（PV） 4.统计商品分类的访客数（UV） 5.统计商品、分类页面的会话数 6.统计各个外部来源渠道的访客数（UV）二、数据介绍（access.log文件）access.log为某东网站一天的访问数据，通过制表符“\t”分隔每个字段的数据 其中数据的含义如下： 第1列
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2024-08-14 20:47:59
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## 基于Hive的电影评分数据分析
电影评分数据分析是一种常见的数据分析任务，通过分析用户对电影的评分数据，可以揭示电影的受欢迎程度、用户的偏好以及不同电影类别的表现等信息。在本文中，我们将使用Hive来处理和分析电影评分数据，并展示一些常见的数据分析操作。
### 数据集介绍
我们使用的是MovieLens数据集，它包含了用户对电影的评分数据、电影的元数据以及用户的个人信息。其中，评分数
原创
2023-08-16 15:53:01
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欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。
文章目录一项目简介系统主要内容二、功能组成3.2.1 系统功能需求分析3.2.2 各功能用例分析三、系统展示关键词分析观众看点从豆瓣评分趋势的角度分析最近热门中国大陆作品质量从不同类型的电影数量角度分析观众喜欢的电影类型6.4 电影评价人数六. 总结
一项目简介 本课题首先利用Python+Scrapy建立一套
利用Hive进行数据分析2016年07月06日 21:30:20 wh_springer 阅读数：16516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。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据，利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Hadoop的热点应用之一。达观数据团队长期致力于研究和积累Hadoop系统
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2024-08-21 22:32:52
80阅读
文章目录一、准备数据二、数据分析小题目三、开始分析问题四、完整代码 一、准备数据电影数据 提取码：nxi7二、数据分析小题目获取评分的平均分获取导演数量呈现Rating、Runtime的分布情况对电影进行分类统计genre三、开始分析问题首先使用pandas中的read_csv读取表格中的数据。data = pd.read_csv('./IMDB-Movie-Data.csv')
dat
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2023-09-26 21:39:46
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笔者的论文项目部分分享，主要内容为使用Neo4j构建知识图谱，使用python实现融合知识图谱推荐算法与相关的简单交互界面。 内容脑图如下图：主要学习自项亮的推荐系统实践与唐宇迪的推荐系统实战 其中不足 望多多指正 文章目录1.项目的环境配置2.数据源分析2.1 TMDB 5000 数据2.2Netflix Prize data数据3.数据处理3.1TMDB 5000 数据处理3.2Netflix
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2023-12-02 20:32:21
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# 基于Spark的电影数据分析
## 引言
随着互联网的迅速发展，数字化娱乐行业也蓬勃发展。作为数字娱乐的一种重要形式，电影产业吸引了广大观众和投资者的关注。然而，电影市场竞争激烈，如何根据观众的喜好和市场趋势来制定电影策略，成为电影制片方和投资者面临的重要问题。本文将介绍如何使用Spark进行电影数据分析，以帮助我们了解电影市场和观众喜好，从而做出更明智的决策。
## 数据准备和处理
原创
2023-08-15 13:09:49
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pandas+pyecharts实战1（附代码）导入模块数据准备&预处理数据可视化1、评分等级分布2、每日评论量3、每小时评论量4、一周各天评论量5、角色热度6、观众地域分布 导入模块# 导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter
from pyecharts.charts imp
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2024-01-13 22:45:15
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# 基于Hive的电影评分数据分析系统实现流程
## 1. 系统概述
该系统是基于Hive的电影评分数据分析系统。通过对电影评分数据的分析，可以获取电影的评分情况、用户对电影的喜好等信息。这将有助于电影行业了解用户需求，作出更好的决策。
## 2. 系统流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据导入 | 将原始电影评分数据导入Hive的数据表中 |
| 2.
原创
2023-08-17 10:57:38
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# 基于Hive技术的电影评分数据分析教程
## 概述
本文将教会你如何使用Hive技术对电影评分数据进行分析。Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基建工具，可以方便地对大规模数据进行处理和分析。
## 流程
下面是完成该任务的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 下载电影评分数据集，并将其导入Hive表中 |
| 2. 数据清洗
原创
2023-08-13 06:49:26
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