舆情热点分析项目流程

最新推荐文章于 2025-06-05 11:51:57 发布

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#舆情项目热点分析项目

本文详细介绍了在Hive中进行舆情热点分析的完整流程，包括数据导入、表创建、数据清洗、分词处理、停用词过滤、倒排表生成以及热点词表的创建。涉及到的关键步骤包括使用unzip命令解压原始数据，创建weibo_origin和weibo_product表，利用UDF函数进行词性过滤，以及生成倒排表和停用词表以排除无用信息。

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舆情热点分析项目流程

**
数据导入hive表
1.拿到原始爬虫数据（.zip格式）
ls weibo/*.zip | xargs -n1 unzip -d /data1/corpus/weibo_unzip
2.新建weibo_origin,把数据导入weibo_origin
新建weibo_origin表
create table weibo_origin(
mid string,
retweeted_status_mid string,
uid string,
retweeted_uid string,
source string,
image string,
text string,
geo string,
created_at string,
deleted_last_seen string,
permission_denied string
)
comment ‘weibo content table’
partitioned by (week_seq string comment ‘the week sequence’)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’ LINES TERMINATED BY ‘\n’
STORED AS textfile;

新建weibo_product表

CREATE TABLE weibo_product(
mid string,
retweeted_status_mid string,
uid string,
retweeted_uid string,
source string,
image string,
text string,
geo string,
created_at string,
deleted_last_seen string,
permission_denied string
)
comment 'weibo content table'
partitioned by (week_seq string comment 'the week sequence')
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS rcfile

textfile是Hive默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用（系统自动检查，执行查询时自动解压），但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。
RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。它遵循“先按列划分，再垂直划分”的设计理念。当查询过程中，针对它并不关心的列时，它会在IO上跳过这些列。需要说明的是，RCFile在map阶段从远端拷贝仍然是拷贝整个数据块，并且拷贝到本地目录后RCFile并不是真正直接跳过不需要的列，并跳到需要读取的列，而是通过扫描每一个row group的头部定义来实现的，但是在整个HDFS Block 级别的头部并没有定义每个列从哪个row group起始到哪个row group结束。所以在读取所有列的情况下，RCFile的性能反而没有SequenceFile高。

新建脚本load_to_weibo_origin.sh，把数据导入weibo_origin表

#! /bin/sh
#设置zip源文件所在的本地数据目录
parent_zip_dir= /data1/corpus/weibo_unzip
#/将分区值转换成shell数组
partition_name_array=`ls $parent_zip_dir | xargs -n1 echo | cut -d . -f1`
#设置数据库名称
db_name=wqdb
#设置数据表名称
table_name=weibo_origin
#遍历每个分区数据，加载到对应的hive分区表当中
for one_partition in $partition_name_array; do
#打印当前正在处理的分区
  echo $one_partition
#正式执行导入代码
  hive -e "
        use $db_name;
        LOAD DATA LOCAL INPATH '$parent_zip_dir/$one_partition.csv' OVERWRITE INTO  
TABLE $table_name PARTITION (week_seq='$one_partition');
  "
  #break
done
#脚本执行完成

3.数据过滤把表头去掉，新建weibo_product，去掉表头数据导入weibo_product

数据清洗，去掉表头

from weibo_origin
insert overwrite table weibo_product partition(week_seq) select * where mid!='mid';
;

数据清洗，得到有用的数据
1.ansj分词器创建UDF函数

Ansj 分词器应用集成，maven导入依赖jar包，pom.xml修改如下：
<!-- ansj依赖jar配置  ==start -->
      <dependency>
            <groupId>org.ansj</groupId>
            <artifactId>ansj_seg</artifactId>
            <version>5.1.1</version>
        </dependency>
        <!-- ansj依赖jar配置  ==end -->

Ansj分词UDF编码
public class CwsUDF extends UDF {
   
   
   public String evaluate(String input) {
       // 采用nlp分词，具备(用户自定义词典/数字识别/人名识别/机构名识别/新词发现)功能
       Result result = NlpAnalysis.parse(input);
       //如果处理结果为null，则直接返回一个null即可
       if (result == null || result.getTerms() == null) {
          return null;
       }
       // 将分词结果集合返回给变量itemList
       List<Term> termList = result.getTerms();
       // 存储每次分词完成后的词序列集合，词之间以'\001'分隔
       StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
       // 循环记数器，当counter>0的时候，每次添加元素前先添加分隔符
       int counter = 0;
       // 遍历集合,加入结果集中
       for (Term term : termList) {
          if (counter > 0) {
             stringBuilder.append('\001');
          }
          // 只要分词的名字结果，不要词性部分
          stringBuilder.append(term.getName());
          counter++;
       }
       return stringBuilder.toString();
   }
   //测试代码，可以去掉
   public static