# Hadoop数据分析案例实现流程 ## 1. 准备工作 在开始实现Hadoop数据分析案例之前,你需要先准备以下工作: - 安装Hadoop集群,并确保集群正常运行; - 准备需要分析数据集,并上传到Hadoop集群的HDFS中; - 确保你已经了解了Hadoop的基本概念和使用方法。 ## 2. 数据分析案例实现步骤 下面是实现Hadoop数据分析案例的基本步骤: | 步骤 |
原创 2023-08-15 09:12:41
128阅读
一、项目背景与数据情况1.1 项目来源  本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖、回帖,如图1所示。图1 项目来源网站-技术学习论坛  本次实践的目的就在于通过对该技术论坛的apache common日志进行分析,计算该论坛的一些关键指标,供运营者进行决策时参考。PS:开发该系统的目的是为了获取一些业务相关的指标,这些指标在第三方
转载 2024-04-23 09:46:55
53阅读
本文主要是对数据倾斜的一些问题以及前面的一些常见案例做一些汇总: 1、   解决数据倾斜思路MapReduce本身是分布式程序,比如:一个程序在某个服务器上运行,将其中的一部分jar文件放在另一个服务器上,可以进行运行;Wc.jar文件放在客户端,然后通过socket直接传给其他的服务器,然后再客户端运行wc.jar文件,让各个wc.jar文件在各个服务器上独立运行,
一、天气案例:细粒度介绍计算框架(1)需求:找出每个月气温最高的2天(2)思路每年每个月最高2天1天多条记录?进一部思考:年月分组温度升序key中要包含时间和温度呀!MR原语:相同的key分到一组,通过GroupCompartor设置分组规则(3)实现具体思路自定义数据类型Weather:包含时间包含温度自定义排序比较规则自定义分组比较:年月相同被视为相同的key那么reduce迭代时,相同年月的
转载 2023-08-31 13:08:58
67阅读
Hadoop分组统计计算案例假如现在有一个用户流量使用情况的日志表,需要对用户的上行流量,下行流量和总流量进行统计;同时还要按照号码的前3位不同进行分别输出。日志记录如下:(【2】号码,【8】上行流量,【9】下行流量,中间Tab隔开)思路:1、设计一个对象,记录手机号,上行流量,下行流量,总流量。2、设计分组规则3、遍历所有行得到每一行的字符串。4、分割字符串,取出第一个,第八个,第九个数据,封装
一.配置安装环境1> 在虚拟机Vmware上搭建三台Red Hat Enterprise linux,其中一台为master,另外两台位slaves。2> 下载相关的软件,如java jdk、hadoop-0.20.2等。二.安装和配置步骤1> 要是hadoop能过正常的免密码在各个节点中连接传输数据,最重要的是配置SSH,生成密钥。2> jdk的安装,修改/etc/pro
转载 2023-07-27 20:58:35
151阅读
Hadoop模式HDFS概述优点缺点基本组成NameNodeSecondary NameNodeDataNodeYARNYARN调度器(Scheduler)FIFO SchedulerCapacity ScheduleFair SchedulerMapReduce设计思想编程模型初识MapReduce模型MapReduce模型简单示例MapReduce编程模型编程模型实例-分析好友关注Hive体系
文章目录Hadoop(伪分布)+ Spark(Local)软件安装及环境配置前言一、安装虚拟机1.下载Ubuntu16.04镜像二、Hadoop安装及配置(伪分布式)1.创建hadoop用户2.更新apt3.安装SSH、配置SSH无密码登陆4.安装Java环境5.安装Hadoop3.1.36.Hadoop伪分布式配置三、安装 Spark2.4.01.下载Spark2.4.02.安装Spark(L
转载 2023-08-30 15:38:31
3阅读
一、分析背景和数据来源分析背景:随着互联网购物的发展,越来越多的人进行网上购物。在所得的数据中,2012年至2015年间用户的购买次数达到29971人次,但复购率较低。为了能够更清楚的知道用户的购买行为倾向,以及商品的销售走势。需要从商品以及用户购买需求的角度进行分析,意图为商家后续的商品销售进行指导,获取更多的客流以及销售量。数据来源:阿里巴巴天池Baby Goods Info Data-数据
随着国家开放二胎政策,婴儿市场规模也在不断的扩大,根据淘宝天猫的婴儿用品购买情况,对产品进行多维度分析分析市场需求,定位产品方向,从而在满足市场需求的同时,提高销量。1.理解数据数据源来自阿里天池:<https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45包含两张表,购买商品表和婴儿信息表购买商品表字段信息:用户ID 商品ID 商品二级
转载 2023-09-14 16:45:18
125阅读
今天和大家分享一下数据分析的一些基本思想,我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得,比较肤浅!如有不足之处,希望大家谅解!废话不说了,现在咱正式开始。用数据说话,就是用真实的数据说真实的话!真实也可以理解为求真务实。那么,数据分析就是不断地求真,进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用数据说话,用真实的数据说话,说真话、说实话、说管用的话。1.用数据说话数据本不会说话,但是面对不同的
数据挖掘和数据分析核心就是用科学的手段验证两个东西,就是a和b之前是否存在相关性以及因果性。很多报告、甚至研究都只发现了相关性,利用相关性系数就能得出;还要用假设检验来得出因果性关系才算完整。1.分析背景数据集背景介绍政策:2011年11月,中国各地全面实施双独二孩政策;2013年12月,中国实施单独二孩政策;2015年10月,十八届五中全会公报提出实施全面二孩政策。技术:自2012年起,母婴AP
大家早上好,本人姓吴,如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界,一起学习!感兴趣的朋友可以关注我或者我的数据分析专栏,里面有许多优质的文章跟大家分享哦。今天给大家分享一个数据分析案例:线下连锁水果店销售数据分析案例分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家,真正意义上做到收藏即学会。 目录1 案例背景2 问题确认与指标拆解题3 问题解决思路4 案例实操4.1 利用
目录:1.hadoop入门须知2.hadoop环境搭建3.hadoop mapreduce之WordCount例子4.idea本地调试hadoop程序5.hadoop 从mysql中读取数据写到hdfs 1)基本介绍 hadoop是什么?Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分不是应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事
转载 2023-11-08 18:41:26
137阅读
文章目录一、商业数据分析概念1.商业数据分析引入2.什么是商业数据分析?3.所需技能4.基本分析流程和供应链各个环节5.商业理解6.需要用到的工具二、数据特性1.数据粒度2.数据质量与形式3.数据隐性三、数据分析类型、可视化与数据驱动开发团队1.不同类型的分析2.数据可视化3.数据驱动开发团队 一、商业数据分析概念1.商业数据分析引入先列举几个案例: (1)请估计一下2020年八月份在北京卖出有
数据分析在我们的日常生活中起到的作用越来越重要,应用的场景也越来越多,在各个行业,都有数据分析的身影,数据分析的应用,提高了行业内的竞争力,同时对于消费者而言也是有利的。商家的活动针对性更强,同时节约了成本。下面,我将通过几个案例,举例在各个行业中数据分析的应用,感受数据分析背后的价值。数据分析案例1.医疗行业在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据
大家早上好,本人姓吴,如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界,一起学习!本周给大家分享的数据分析案例是泰坦尼克号幸存者预测的项目,没记错的话,这应该是很多朋友写在简历上的项目经历。如果你目前正在找工作,自身缺少项目经历并且想要充实项目经历的话,可以考虑一下这个项目!完整文本介绍、代码以及数据集下载链接放在文末! 目录泰坦尼克号幸存者预测1 获取数据集1.1 探
完整数据及操作记录数据的下载链接放在文末。 目录项目简介1 数据理解2 数据清洗3 确定思路4 分析过程4.1 年龄4.2 失信状况default4.3 个人资产balance4.4 housing&loan4.5 上次营销结果poutcome5 总结 项目简介利用最近一次的营销活动的信息,分析什么对推销结果的影响最大,如何确定银行定期产品推销中最具价值的客户。PS: 这是最初上传到UCI
我最近发现很多人都走进了这样一个误区:觉得业务数据分析是专业的数据分析岗位的人才需要做的事情,业务人员只需要给他们提需求就可以了。但实际上业务人员一点数据分析都不会就是只会打仗,不会算账,缺乏了统筹决策的必备能力。因此一个优秀的业务人员是需要一定的数据分析的能力的,不需要多精通,但起码要懂基础的内容。今天就通过FineBI来带大家做一个简单的药品销售情况数据分析,帮助大家了解数据分析
目录1、聊天软件数据分析案例需求2、基于Hive数仓实现需求开发2.1 建库2.2 建表2.3 加载数据2.4 ETL数据清洗2.5 需求指标统计---都很简单3、FineBI实现可视化报表3.1 FineBI介绍3.2 FineBI配置数据3.3 构建可视化报表 1、聊天软件数据分析案例需求MR速度慢—引入hive背景:大量的用户在线,通过对聊天数据分析,构建用户画像,为用户提供更好的服务、
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5