外卖大数据案例

原创 已于 2023-10-17 15:04:39 修改 · 734 阅读 · 2 ·
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#大数据 #hadoop #hive #hbase #spark

于 2023-10-16 19:46:34 首次发布
文章介绍了在Hadoop、Hive、Spark和HBase环境中处理外卖平台SPU数据的过程，包括数据上传、使用Spark进行数据分析（如店铺商品统计、销售额计算和排序），以及将结果存储到HBase中进行后续查询的操作。

一、环境要求 Hadoop+Hive+Spark+HBase 开发环境。

二、数据描述

meituan_waimai_meishi.csv 是某外卖平台的部分外卖 SPU（Standard Product Unit ， 标准产品单元）数据，包含了外卖平台某地区一时间的外卖信息。具体字段说明如下：

字段名称

中文名称

数据类型

spu_id

商品spuID

String

shop_id

店铺ID

String

shop_name

店铺名称

String

category_name

类别名称

String

spu_name

SPU名称

String

spu_price

SPU商品售价

Double

spu_originprice

SPU商品原价

Double

month_sales

月销售量

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