Bigdata-movie 本项目以电影数据为主题，以数据采集、处理、分析及数据可视化为项目流程，可实现百万级电影数据离线处理与计算。 项目详解：. 开发环境：IDEA+Pycharm+Python3+hadoop2.8+hive2.3.0+mysql5.7+sqoop+spark 1.数据采集(pachong.py)、预处理： 采集豆瓣电影top250电影信息，采集电影名称、电影简介、电影评分、其他信息、电影连接等字段，抓取电影票房总收入排名情况（取前20），删除冗余和空值字，利用Python的PyMysql库连接本地Mysql数据库并导入movies表，可以将数据保存到本地，从而进行数据可视化展示，也可将数据导入到大数据的Hive数仓工具中，用于大数据分析。 采集数据展示： 排序 影片名称 类型 总票房（万） 场均人次 上映日期 1 战狼2 动作 567928 38 2017/7/27

Hadoop MapReduce 与 Python 和 Hive 在 python 中为 Hadoop 编写 MapReduce 程序，并使用 Hive 使用类似 SQL 的查询执行 MapReduce 的教程。 这使用带有 python 的 Hadoop Streaming API 来教授使用 MapReduce 框架的基础知识。 主要思想和结构基于。 然而，该教程已经过时，并且在设置和运行 Hadoop 时，有相当多的步骤不再起作用。 这是一个更新和扩展的教程，结合了 Hive 教程。 您可以在 python 中编写 map 和 reduce 函数，并将它们与 Hadoop 的流 API 一起使用，如下所示。 这为您提供了很大的灵活性。 然而，在许多情况下，您尝试从分布在集群上的数据中获取的信息可以用 SQL 查询来表达。 Hive 是一个程序，它接受这样的 SQL 查询，自动

程序功能： 在excel模板中填写自己表的字段英文名、字段类型、字段中文名、分区英文名、分区数据类型、分区中文名、表英文名、表中文名，自动生成建表语句和查询语句，提高日常数据效率。 前提：本机安装java1.7，并且配置了环境变量。

HDFS+MapReduce+Hive+HBase十分钟快速入门，包括这几个部分的简单使用

代码演示，如何编写基本的Airflow以实现从Mysql到Hive的增量导入。 ＃问题陈述：-MySQL具有名为'employee_profile'的表，该表具有雇员信息，包括名字，姓氏和SSN。 脚本应检查表中是否有新记录和修改过的记录，并使用修改后的更新记录更新相应的配置单元表，并且配置单元中还应具有带有屏蔽的社会安全号（SSN）的附加表。 使用Sqoop实现增量导入，并使用Airflow自动化该过程。 1）设定数据 我）在MySQL中创建表 CREATE TABLE `employee_profile` ( `profile_id` VARCHAR(255) NOT NULL, `first_name` VARCHAR(45) NULL, `last_name` VARCHAR(45) NULL, `modified_date` DATETIME NULL, `

大数据技术之Hive笔记

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