案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为: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 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy, 共有3883条数据对应字

下载数据包 链接:https://grouplens.org/datasets/movielens/1m/ 解压: 四个文件分别是数据介绍,电影数据表,电影评分表,用户表 进行电影数据分析 进入ipython,新建一个项目 从用户表读取用户信息 警告原因,C语言实现的引擎不支持某些特性,最终用Python引擎实现 打印列表长度,共有6040条记录 查看前五条记录   其中age对应的年龄段在readme表中有对应说明 同样方法,导入电影数据表,电影评分表 查看导入数据数量,评分表为1000209

大数据时代,一大技术特征是对海量数据采集.存储和分析的多组件解决方案.而其中对来自于传感器.APP的SDK和各类互联网应用的原生日志数据的采集存储则是基本中的基本.本系列文章将从0到1,概述一下搭建基于Kafka.Flume.Zookeeper.HDFS.Hive的海量数据分析系统的框架.核心应用和关键模块. 项目源代码存储于GitHub:源码 系统架构概述 本系列文章所介绍的数据分析系统,定位于一种通用的大数据分析系统,可用于电商.互联网和物联网的实际解决方案中.该应用主要解决从多种多样的互联

hive分析nginx日志一:http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7066230.html hive分析nginx日志二:http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7074298.html 接着来看: 1.首先编写UDF,如下: --使用String类型的replaceAll()函数: package net.dbking.hadoop.chavin_hive; import org.apache.hadoop.hive.ql.exe

以下案例是使用hive分析nginx的访问日志案例,其中字段分隔通过正则表达式匹配,具体步骤如下: 日志格式: 192.168.5.139 - - [08/Jun/2017:17:09:12 +0800] "GET //oportal/static/ui/layer/skin/default/icon.png HTTP/1.1" 200 9905 http://192.168.100.126//oportal/static/ui/layer/skin/layer.css "M

Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX Hive中提供了越来越多的分析函数,用于完成负责的统计分析.抽时间将所有的分析窗口函数理一遍,将陆续发布. 今天先看几个基础的,SUM.AVG.MIN.MAX. 用于实现分组内所有和连续累积的统计. 数据准备 CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 ( cookieid string, createtime string, --day pv INT ) RO

一.项目背景 前两年,支付宝推出的“余额宝”赚尽无数人的眼球,同时也吸引的大量的小额资金进入.“余额宝”把用户的散钱利息提高到了年化收益率4.0%左右,比起银行活期存储存款0.3%左右高出太多了,也正在撼动着银行躺着赚钱的地位. 在金融市场,如果想获得年化收益率4%-5%左右也并非难事,通过“逆回购”一样可以.一旦遇到货币紧张时(银行缺钱),更可达到50%一天隔夜回够利率.我们就可以美美地在家里数钱了!! 所谓逆回购:通俗来讲,就是你(A)把钱借给别人(B),到期时,B按照约定利息,还给你(A)

在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g

想把hadoop的进程日志导入hive表进行分析,遂做了以下的尝试. 关于hadoop进程日志的解析 使用正则表达式获取四个字段,一个是日期时间,一个是日志级别,一个是类,最后一个是详细信息, 然后在hive中建一个表,可以用来方便查询. 2015-12-18 22:23:23,357 INFO org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl: Memory usag

一.说在前面的话 上一篇,楼主介绍了使用flume集群来模拟网站产生的日志数据收集到hdfs.但我们所采集的日志数据是不规则的,同时也包含了许多无用的日志.当需要分析一些核心指标来满足系统业务决策的时候,对日志的数据清洗在所难免,楼主本篇将介绍如何使用mapreduce程序对日志数据进行清洗,将清洗后的结构化数据存储到hive,并进行相关指标的提取. 先明白几个概念: 1)PV(Page View).页面浏览量即为PV,是指所有用户浏览页面的总和,一个独立用户每打开一个页面就被记录1 次.计算方

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau

环境信息:Hive版本号为apache-hive-0.14.0-binHadoop版本号为hadoop-2.6.0Tez版本号为tez-0.7.0 创建表: ),第三个參数为默认值(当往上第n行为NULL时候.取默认值,如不指定,则为NULL) SELECT polno, eff_date, userno, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS rn, LAG(eff_date,1,'1970-01-01 00:00

<南方车站的聚会>由刁亦男执导,主要演员包括:胡歌.桂纶镁.廖凡.万茜等,该片于 2019 年 5 月 18 在戛纳电影节首映,2019 年 12 月 6 日在中国正式上映.故事灵感来自真实新闻事件,主要讲述盗窃团伙头目周泽农(胡歌饰),在重金悬赏下走上逃亡之路,艰难寻求自我救赎的故事. 影片上映了一周多,票房接近 2 亿,作为一部文艺片,这个表现应该算是属于中上水平了.下面打开豆瓣看一下评分情况,如下图所示: 从图中我们可以看到目前有 13 万多人评分,达到了 7.5 分,打 4 星和 3

数据准备 CREATE EXTERNAL TABLE lxw1234 ( cookieid string, createtime string, --day pv INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile location '/tmp/lxw11/'; DESC lxw1234; cookieid STRING createtime STRING pv INT hive> select * fro

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新)云盘目录说明:tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档<新增访客数量MR统计之MR数据输出到MySQL> hive-1.2.1的版本可以直接映射HBase已经存在的表 如果说想在hive创建表,同时HBase不存在对应的表,也想做映射,那么采用编译后的hive版本hive-1.2.1-hbase 1. Hive中创建

这里用到的nginx日志是网站的访问日志,比如日志格式: 180.173.250.74 - - [08/Jan/2015:12:38:08 +0800] "GET /avatar/xxx.png HTTP/1.1" 200 968  "http://www.iteblog.com/archives/994" 这条日志里面含有9列(为了展示的美观,我在这里面加了换行符),每列之间是用空格分割的,每列的含义分别是客户端访问IP.用户标示.用户.访问时间.请求页面(测试简

数据说明:MovieLens数据集,它包含来自于943个用户以及精选的1682部电影的100K个电影打分.每个用户至少为20部电影打分,数据类型user id | item id | rating | timestamp. 地址:https://grouplens.org/datasets/movielens/ 1.引入pandas,numpy包 2.读取数据:首先,文件如果不在默认路径下,需要更改路径,使用下面两行命令,另外要注意正反斜杠的应用. os.getcwd() os.chdir("新

概述 GROUPING SETS,GROUPING__ID,CUBE,ROLLUP 这几个分析函数通常用于OLAP中,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计,比如,分小时.天.月的UV数. 数据准备 数据格式 ,,cookie1 ,,cookie5 ,,cookie7 ,,cookie3 ,,cookie2 ,,cookie4 ,,cookie4 ,,cookie2 ,,cookie3 ,,cookie5 ,,cookie6 ,,cookie3 ,,cookie2 ,,cookie1

数据准备 数据格式 cookie4.txt cookie1, ::,url2 cookie1, ::,url1 cookie1, ::,1url3 cookie1, ::,url6 cookie1, ::,url7 cookie1, ::,url4 cookie1, ::,url5 cookie2, ::,url22 cookie2, ::,url11 cookie2, ::,1url33 cookie2, ::,url66 cookie2, ::,url77 cookie2, ::,url44

这两个序列分析函数不是很常用,这里也练习一下. 数据准备 数据格式 cookie3.txt d1,user1, d1,user2, d1,user3, d2,user4, d2,user5, 创建表 use cookie; drop table if exists cookie3; create table cookie3(dept string, userid string, sal int) row format delimited fields terminated by ','; loa

概述 本文中介绍前几个序列函数,NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK,下面会一一解释各自的用途. 注意: 序列函数不支持WINDOW子句.(ROWS BETWEEN) 数据准备 数据格式 cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie1,, cookie2,, cookie2,, cookie2,, cookie2,, cookie2,, cookie2,, cookie2,, 创建