本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖。至此，我们通过Python网络爬虫手段进行数据抓取，将我们网站数据（2013-05-30,2013-05-31）保存为两个日志文件，由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围，故借助Hadoop来完成本次的实践。 使用python对原始数据进行清洗，以便后续进行统计分析； 使用Hive对清洗后的数据进行统计分析； 使用Sqoop把Hive产生的统计结果导出到mysql中； 两个日志文件，一共有200MB，符合大数据量级，可以作为推荐系统数据集和hadoop测试集。

可以作为大数据预处理的MapReduce代码的参考！！！ -执行脚本文件： cd /home/hadoop/logfiles/ source format_run_2013_o5_30.sh source format_run_2013_o5_31.sh 执行我们的脚本文件，可以用source或者./

使用hadoop-streaming运行Python编写的MapReduce程序.rar

hive安装资料手册.rar

实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖。至此，我们通过Python网络手段进行数据抓取，将我们网站数据（2013-05-30,2013-05-31）保存为两个日志文件，由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围，故借助Hadoop来完成本次的实践。

1、apache-hive-2.3.5-bin.tar.gz 2、hadoop-2.7.3.tar.gz 3、jdk-8u162-linux-x64.tar.gz 4、mysql-connector-java-5.1.24.tar.gz 5、sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz

Hadoop网站日志分析源码（hive命令）.txt

基于Hadoop部署实践对网站日志分析 1. 项目概述 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖。至此，我们通过Python网络爬虫手段进行数据抓取，将我们网站数据（2013-05-30,2013-05-31）保存为两个日志文件，由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围，故借助Hadoop来完成本次的实践。 2. 总体设计 2.1 Hadoop插件安装及部署 第一步：Hadoop环境部署和源数据准备 安装好VMware（查看） 第二步：使用python开发的mapper reducer进行数据处理。 第三步：创建hive数据库，将处理的数据导入hive数据库 第四步：将分析数据导入mysql 3. 详细实现步骤操作纪要 3.1 hadoop环境准备 首先开启Hadoop集群：start-all.sh：开启所有的Hadoop所有进程，在主节点上进行 NameNode它是Hadoop 中的主服务器，管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。 Secondary NameNode.....

spark-2.4.7-bin-without-hadoop 记得先解压

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