是大数据课程大作业，基于Hadoop的电影影评数据分析，需要安装Hadoop，了解MapReduce 和HDFS。

数据仓库Hive伪分布式部署与应用

1.支持分桶键导入和分区键导入。 2.建表通过EXCLE自带宏编辑进行处理，可修改源代码，灵活度较高。 3.使用方式：打开EXCEL—>视图—>宏—>执行（编辑可查看源码）

基于Hadoop的汽车销售数据分析

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive连接工具waterdrop4.2免认证

内容概要：包含spark2.2的升级包以及原始的spark1.6的包，其他的组件都可以使用 适用人员：在校大学生、数据开发、大数据开发、数仓开发、数据架构师等

随着移动智能操作系统技术的突破,智能手机的普及,移动互联网时代的到来,web app每天都在产生TB甚至PB级的web日志,如何从这些海量日志信息中提取用户的个人爱好及其他信息,为用户提供个性化推荐服务,为人们的生活带来便利,成为各大互联网公司和科研机构研究人员的研究热点。由于开源云计算平台Hadoop的出现,解决海量web日志信息的数据挖掘成为可能。 本文的研究内容主要包含以下几个方面： 一、对Hadoop云计算平台进行研究。Hadoop是Apache下的顶级开源项目,该平台能够利用成千上万的廉价计算机提供并行计算与存储服务。本文主要深入研究了Hadoop平台下的HDFS分布式文件系统,并行编程模型MapReduce,分布式列型存储数据库HBase。 二、对聚类分析进行研究。聚类分析是数据挖掘中应用极为广泛的一类,本文主要研究了聚类分析的起源、定义和样本相似距离,并详细介绍了聚类分析的常用方法。 三、基于Hadoop平台,设计并实现了数据挖掘系统,.,系统封装了底层的Hadoop系统接口,提供了本文介绍的几种聚类算法服务。系统自顶向下的逻辑层次分别为用户层、服务引擎层、挖掘引擎层、底层Hadoop驱动层。 四、研究分析了K-Means和PAM聚类算法

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Hive优化（思维导图）