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大数据分析实训
实训报告
班级：大数据2103
学号： 100211620
姓名： 罗顺
2022年12月
HIVE概述
Hive是基于?Hadoop的数据仓工,主要用来对数据进行抽取,转换、加载操作。 Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为ive,它可以将结构化的数据文件映射为一张数据表,允许熟悉SQL的用广查询数据,也允许悉?Mapkedce的开发者开发自定义的mapper和?reducer处理内建的?mappe和?reder无完成的复杂的分析工作,相对Java代码编写的?MapReduce来说,Hive的优势加明显。
Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce 执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。
HIVE部署
1.初始化成功
2.安装mysql5.7版本成功
3.启动MySQL成功
4. mysql密码修改成功
5. 配置Hive成功
6. 配置hive
7. 配置Hive环境变量
8. 初始化mysql成功
9. hive启动成功
10. 启动Hive客户端工具
11.验证hive远程连接
部署Sqoop
部署Sqoop：下载?安装Sqoop
（1-7）部署Sqoop?04配置??05配置环境变量??06添加JDBC驱动包??07测试Sqoop
实现数据仓库分层设计
源数据层
2.数据仓库层
数据采集
上传数据库文件2.导入数据库文件
3.导入依赖包?4.导入hive配置文件
5.开启mysql数据库远程访问
6.实现数据迁移. 7.验证数据迁移
数据转换
（1）截取会话创建时间字段create_time的年、月和小时，便于后续根据月和小时的维度进行统计。
（2）将用户发送消息数字段msg_count中的null值填充为数值0。
（3）保持会话创建时间字段create_time的格式统一。
（4）编辑YARN配置文件yarn-site.xml。
（5）编辑MapReduce配置文件mapred-site.xml。
（6）在Hadoop集群的所有节点都需要修改配置文件mapred-site.xml和yarn-site.xml，修改完成后，在虚拟机hadoop01执行“stop-yarn.sh”关闭YARN集群，并且需要在虚拟机hadoop02中执行“yarn-daemon.sh stop resourcemanager”命令关闭ResourceManager。
实现图如下所示。
数据分析
实现地区访问用户量统计
实现会话页面排行榜
实现访问用户量统计
实现来源渠道访问用户量统计
（5）实现咨询率统计
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