2024年全国职业院校技能大赛中职组大数据应用与服务赛项题库参考答案陆续更新中，敬请期待…_behavior2024-01-01(2)

（一）任务一：数据获取与清洗

1．子任务一：数据获取
（1）启动Hadoop集群，使用HDFS Shell指令，在HDFS根目录下级联创建一个名为/behavior/origin_log的目录，用于存储采集到的用户行为日志；
答：hadoop fs -mkdir -p /behavior/origin_log
（2）目录创建完成，使用HDFS Shell指令，将本地/root/eduhq/data/app_log/behavior目录下的所有用户行为日志文件采集至HDFS的/behavior/origin_log目录下；
答：hadoop fs -put /root/eduhq/data/app_log/behavior/* /behavior/origin_log
（3）采集完成，在本机打开浏览器，访问http://本机主机名:9870或http://本机IP地址:9870进入HDFS WebUI界面，查看是否成功将数据采集到HDFS上。
答：使用浏览器访问即可。
2．子任务二：数据清洗
（1）使用Windows操作系统上的Excel软件，打开名为
"behavior2023-01-01.csv"的文件；
（2）对数据进行清洗，专注处理名为"behavior2023- 01-01.csv"的文件中的"time"列。将时间日期格式进行分列，分别处理为日期和时间两列。
答：

（二）任务二：数据标注

开 发 一 个 简 单 的 Java 类 IpToLocUdf ， 继 承
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF ，重载initialize()、evaluate()和 getDisplayString()方法；该类需要实现通过 IP 从/root/eduhq/data/area.json文件中随机获取“省份”和“城市”信息，完成数据的分类标注。
答：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.StringObjectInspector;
import org.codehaus.jackson.JsonNode;
import org.codehaus.jackson.map.ObjectMapper;
import org.codehaus.jackson.node.ObjectNode;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class IpToLocUdf extends GenericUDF {
    private StringObjectInspector stringInspector;
    private ObjectInspector outputOI;
    // 初始化函数，用于设置函数参数和输出类型
    /*
    这个initialize方法的主要作用是验证输入参数的数量和类型，并设置输出类型为字符串。
    如果输入参数不符合要求，它将抛出异常。
    最后，它返回一个输出类型的ObjectInspector，供其他方法使用。
     */
    @Override
    public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {
        // 检查参数数量是否为1，如果不是则抛出异常
        if (arguments.length != 1) {
            throw new UDFArgumentLengthException(
                    "The function iptoloc(ip) takes exactly 1 argument.");
        }

        // 检查第一个参数是否为StringObjectInspector类型，如果不是则抛出异常
        if (!(arguments[0] instanceof StringObjectInspector)) {
            throw new UDFArgumentTypeException(0,
                    "The argument must be a string, but " + arguments[0].getTypeName()
                            + " was given.");
        }

        // 将第一个参数设置为字符串类型的ObjectInspector
        this.stringInspector = (StringObjectInspector) arguments[0];

        // 设置输出类型为字符串，通过反射创建ObjectInspector实例
        this.outputOI = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(String.class,
                ObjectInspectorFactory.ObjectInspectorOptions.JAVA);

        // 打印输出类型的ObjectInspector信息
        System.out.println(outputOI);
        return outputOI; // 返回输出类型的ObjectInspector，供其他方法使用
    }

    @Override
    public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {
        // 获取传入的IP地址参数
        String ip = stringInspector.getPrimitiveJavaObject(arguments[0].get());

        // 从指定文件中读取地区信息
        //File file = new File("/root/eduhq/data/area.json");
        File file = new File("/resources/area.json");
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        List<String> provinces = new ArrayList<>();
        List<String> cities = new ArrayList<>();

        try {
            // 解析JSON文件
            JsonNode rootNode = mapper.readTree(file);

            // 遍历JSON节点，获取省份和城市信息
            for (JsonNode node : rootNode) {
                String province = node.path("province").getTextValue();
                String city = node.path("city").getTextValue();

                provinces.add(province);
                cities.add(city);
            }
        } catch (IOException e) {
            throw new HiveException("Failed to read area.json file: " + e.getMessage(), e);
        }

        // 根据IP地址进行分类标注
        int index = ipToIndex(ip);
        String province = provinces.get(index);
        String city = cities.get(index);

        // 返回分类标注结果
        ObjectNode result = mapper.createObjectNode();
        result.put("province", province);
        result.put("city", city);

        return result.toString();
    }
    @Override
    public String getDisplayString(String[] children) {
        return "iptoloc(" + children[0] + ")";
    }

    private int ipToIndex(String ip) {
        // 根据IP地址的某种算法得到索引值
        // 这里简单地使用IP地址的字符长度模拟算法
        return ip.length() % 7;
    }
}
<dependency>
            <groupId>org.apache.hive</groupId>
            <artifactId>hive-exec</artifactId>


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