基于Hive的大数据实战项目

该博客详细介绍了基于Hive的大数据实战项目,包括项目需求、数据介绍、表结构创建、数据清洗与加载,以及业务数据分析。重点分析了视频观看数、类别热度、视频属性等多个维度,提供数据清洗及原始数据的下载链接。

目录

 

一、项目需求

二、数据介绍

三、创建表结构

四、数据清洗

五、数据加载

六、业务数据分析

七、原始数据


一、项目需求

1.统计视频观看数 Top10

2.统计视频类别热度Top10

3.统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含这Top20视频的个数

4.统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别的热度排名

5.统计每个类别中的视频热度Top10,以 Music为例

6.统计每个类别中视频流量 Top10 ,以 Music为例

7.统计上传视频最多的用户Top10以及他们上传的观看次数在前20的视频

8.统计每个类别视频观看数Top10(分组取topN)

二、数据介绍

1.视频数据表:

2.用户表:

三、创建表结构

1.视频表:

create table youtube_ori(
videoId string,
uploader string,
age int,
category array<string>,
length int,
views int,
rate float,
ratings int,
comments int,
relatedId array<string>)
row format delimited 
fields terminated by "\t" 
collection items terminated by "&" ;
create table youtube_orc(
videoId string,
uploader string,
age int,
category array<string>,
length int,
views int,
rate float,
ratings int,
comments int,
relatedId array<string>)
clustered by (uploader) into 8 buckets
row format delimited 
fields terminated by "\t" 
collection items terminated by "&" 
stored as orc;

2.用户表:

create table youtube_user_ori(
uploader string,
videos int,
friends int)
clustered by (uploader) into 24 buckets
row format delimited fields terminated by "\t";
### Hadoop大数据实战项目案例与教程 Hadoop 是一种分布式计算框架,能够处理大规模数据集。通过实际项目练习可以更好地掌握其核心功能和技术栈。以下是关于如何利用 Hadoop 进行大数据实战项目的建议以及一些具体案例。 #### 创建目录结构 在 Hadoop 中可以通过命令 `hadoop fs -mkdir -p /hadooptaiyuan/test` 来创建多级嵌套的文件夹[^1]。此命令允许用户快速构建所需的存储路径以便后续的数据加载和分析工作。 #### 数据导入到 Hive 表中 对于已经清洗好的 CSV 文件 `/home/hadoop/db/cleaned_output.csv` ,可以直接使用 SQL 命令将其载入 Hive 的表 movies 中[^3]: ```sql LOAD DATA INFILE '/home/hadoop/db/cleaned_output.csv' INTO TABLE movies FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n' IGNORE 1 ROWS (title, url, poster_url, rank, details, rating, num_reviews, comments); ``` 上述语句展示了如何定义字段分隔符、字符串包裹字符以及其他必要的参数来匹配原始数据格式并忽略首行作为列名。 #### 推荐学习资源 除了官方文档外,《Hadoop 大数据实践》提供了丰富的理论基础与动手实验指导;而《18个大数据实战项目》则涵盖了多个行业领域内的真实应用场景,例如电商数据分析全流程开发等[^2]。这些资料可以帮助初学者逐步深入理解整个生态系统的工作原理及其应用价值。 #### 注意事项 当下载外部链接中的课程材料时,请确保遵循合法途径获取授权内容,并妥善保管个人信息安全。
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