<think>好的，我需要帮用户找到关于Hadoop新能源车销售数据分析平台的代码实现。用户之前已经询问过如何构建这样的平台，现在他想要具体的代码示例。
首先，我得回顾之前的对话，用户提到使用Hadoop生态系统中的工具，比如Hive、Spark、Flume、Sqoop等。之前的回答已经给出了一些代码片段，比如Sqoop导入数据、MapReduce去重、Spark SQL处理数据以及Hive建表语句。用户现在可能希望看到更详细的代码实现，或者更多不同组件的代码示例。
接下来，我需要确保提供的代码符合用户的要求，并且涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化各个环节。用户可能对某个环节特别感兴趣，比如数据清洗或机器学习预测，所以应该分模块给出代码。
然后，检查用户提供的引用内容。引用[1]提到系统使用Python、Hive、Hadoop和Spark，并且需要可视化。引用[2]提到Hive用于分析查询，比如销售趋势、品牌比较等。因此，代码示例需要涵盖这些方面，比如HiveQL查询、Spark ML模型、Python可视化代码。
还要注意用户提到的“尽可能多的参考用户上一次的问题和回答”，所以需要复用之前提到的组件，比如Flume、Kafka、Sqoop，并补充更多细节。例如，在数据采集部分，可以给出Flume的配置文件示例，或者Kafka生产者的代码。
同时，用户可能需要代码的注释和解释，确保他们理解每段代码的作用。例如，在MapReduce去重的代码中，解释Mapper和Reducer的工作原理，以及如何应用于新能源车销售数据。
另外，用户可能关心性能优化，比如使用ORC格式、Hive分区、Spark缓存等，所以在代码示例中需要包含这些优化措施的具体实现，比如创建Hive表时指定ORC格式，或者在Spark中启用缓存。
最后，确保代码格式正确，符合之前提到的系统级指令，比如行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能不涉及数学公式，所以主要关注代码块和中文解释。同时，生成相关问题，帮助用户进一步探索，比如优化方法、扩展功能等。
总结步骤：
1. 分模块提供代码：数据采集、清洗、分析、可视化。
2. 结合之前提到的工具，补充更多代码示例，比如Flume配置、Kafka生产者/消费者。
3. 包括Hive查询示例，如销售趋势分析。
4. 添加Spark ML模型训练的详细代码。
5. 提供Python可视化代码，使用ECharts或Matplotlib。
6. 解释每段代码的作用，帮助用户理解。
7. 确保代码语法正确，符合Hadoop生态系统的最佳实践。
8. 生成相关问题，引导用户深入。</think>### Hadoop新能源车销售数据分析平台代码实现详解
#### 一、数据采集模块
1. **Flume实时采集配置**
```properties
# agent01.conf
agent01.sources = src_4s_logs
agent01.channels = ch_memory
agent01.sinks = sk_kafka
# 定义日志源
agent01.sources.src_4s_logs.type = exec
agent01.sources.src_4s_logs.command = tail -F /var/log/vehicle_sales.log
# 配置Kafka接收端
agent01.sinks.sk_kafka.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent01.sinks.sk_kafka.kafka.topic = vehicle_sales
agent01.sinks.sk_kafka.kafka.bootstrap.servers = kafka01:9092,kafka02:9092
# 连接组件
agent01.channels.ch_memory.type = memory
agent01.sources.src_4s_logs.channels = ch_memory
agent01.sinks.sk_kafka.channel = ch_memory
```
2. **Sqoop数据迁移脚本**
```bash
#!/bin/bash
# 每日增量导入MySQL数据到Hive
sqoop job --create vehicle_import \
-- import \
--connect jdbc:mysql://dbserver/salesdb \
--username hiveuser \
--password-file /user/hive/.password \
--table sales_records \
--hive-import \
--hive-table vehicle_sales \
--incremental append \
--check-column sale_date \
--last-value "2023-01-01" \
--split-by dealer_id
```
#### 二、数据处理核心代码
1. **Spark结构化数据清洗**
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
spark = SparkSession.builder.appName("VehicleDataCleaning").enableHiveSupport().getOrCreate()
# 读取原始数据
raw_df = spark.read.format("parquet").load("hdfs:///raw_data/vehicle_sales")
# 数据清洗逻辑
cleaned_df = raw_df.select(
col("vin").cast("string"),
to_date(col("sale_date"), "yyyyMMdd").alias("sale_date"),
regexp_replace(col("model"), "[^0-9A-Za-z]", "").alias("model"),
col("sale_price").cast("double")
).filter(
(col("sale_price") > 10000) & # 过滤异常价格
(col("sale_date") >= "2020-01-01") &
(col("vin").isNotNull())
).dropDuplicates(["vin"]) # 基于车架号去重
# 写入清洗后分区表
cleaned_df.write.partitionBy("year").format("orc").mode("overwrite").saveAsTable("vehicle_sales_clean")
```
2. **Hive数据仓库建设**
```sql
-- 创建分区表（按年份分区）
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS vehicle_analysis (
vin STRING,
sale_date DATE,
model STRING,
region STRING,
battery_capacity INT,
mileage INT
) PARTITIONED BY (year INT)
STORED AS ORC
LOCATION '/hive/warehouse/vehicle_analysis'
TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY");
-- 动态分区插入
SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
INSERT INTO TABLE vehicle_analysis PARTITION(year)
SELECT
vin,
sale_date,
model,
region,
battery_capacity,
mileage,
YEAR(sale_date) AS year
FROM vehicle_sales_clean;
```
#### 三、数据分析实现
1. **销售趋势分析（HiveQL）**
```sql
-- 按月统计各车型销量
SELECT
model,
DATE_FORMAT(sale_date, 'yyyy-MM') AS sale_month,
COUNT(vin) AS total_sales,
AVG(sale_price) AS avg_price
FROM vehicle_analysis
WHERE year >= 2022
GROUP BY model, DATE_FORMAT(sale_date, 'yyyy-MM')
ORDER BY sale_month DESC, total_sales DESC;
```
2. **Spark ML销量预测**
```python
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer
from pyspark.ml.regression import GBTRegressor
from pyspark.ml import Pipeline
# 加载特征数据
feature_df = spark.sql("""
SELECT
month,
holiday_flag,
marketing_budget,
competitor_price,
sales_volume
FROM vehicle_sales_features
""")
# 特征工程
indexer = StringIndexer(inputCol="month", outputCol="month_index")
assembler = VectorAssembler(
inputCols=["month_index", "holiday_flag", "marketing_budget", "competitor_price"],
outputCol="features"
)
# 构建GBDT模型
gbt = GBTRegressor(
featuresCol="features",
labelCol="sales_volume",
maxIter=50,
maxDepth=5
)
pipeline = Pipeline(stages=[indexer, assembler, gbt])
model = pipeline.fit(feature_df)
# 保存模型
model.save("hdfs:///models/sales_forecast_gbt")
```
#### 四、可视化接口（Python Flask）
```python
from flask import Flask, render_template
from pyhive import hive
import pandas as pd
import json
app = Flask(__name__)
@app.route('/sales_trend')
def sales_trend():
conn = hive.connect(host='hiveserver', port=10000)
query = """
SELECT sale_month, SUM(total_sales) as sales
FROM monthly_sales
GROUP BY sale_month
ORDER BY sale_month
"""
df = pd.read_sql(query, conn)
return json.dumps({
'xAxis': df['sale_month'].tolist(),
'series': df['sales'].tolist()
})
@app.route('/map_distribution')
def regional_distribution():
# 连接Hive获取区域数据
conn = hive.connect()
df = pd.read_sql("SELECT region, sales FROM regional_sales", conn)
return json.dumps({
'regions': df.set_index('region')['sales'].to_dict()
})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
```
#### 五、性能优化代码示例
1. **Spark缓存优化**
```python
# 缓存常用数据集
spark.sql("""
CACHE TABLE vehicle_analysis AS
SELECT * FROM vehicle_analysis
WHERE year BETWEEN 2021 AND 2023
""")
# 调整shuffle分区数
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 200)
```
2. **Hive索引优化**
```sql
-- 为常用查询字段创建索引
CREATE INDEX model_index
ON TABLE vehicle_analysis (model)
AS 'COMPACT'
WITH DEFERRED REBUILD;
```
本文记录了使用Flume从JSON格式的日志文件读取并写入Hive表时遇到的问题及解决方案。主要内容包括：创建Hive桶表，注意Flume默认行长度限制为2048可能导致数据截取，测试时清除历史数据，以及Flume配置中调整deserializer.maxLineLength参数防止日志行被截断导致的JSON解析异常。
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