Hadoop、Hive、Spark 实验 本实验报告主要介绍了 Hadoop、Hive、Spark 等大数据技术的应用和实践。实验中，学生需要使用 Hadoop、Hive、Spark 等环境，完成大数据开发和分析，并对拍卖成功率进行预测。 知识点： 1. Hadoop 伪分布安装部署：在 Centos 7.5 系统上安装 Hadoop 2.7.3，并配置免密钥登陆和主机名映射。 2. Hadoop 完全分布式安装部署：在多台机器上安装 Hadoop，实现分布式存储和计算。 3. Hadoop 常用命令：学习 Hadoop 的基本命令，例如启动 Hadoop 集群、查看相关进程、查看 HDFS 上文件目录、递归列出目录及文件、删除文件等。 4. HDFS：学习 HDFS 的基本概念和 API 使用，例如使用 IOUtils 方式读取文件、文件创建与写入等。 5. MapReduce 编程：学习 MapReduce 编程模型，例如单词计数、数据过滤及保存等。 6. Hive 环境搭建：学习 Hive 的基本概念和使用，例如创建 Hive 表、加载数据、执行查询等。 7. Spark 环境搭建：学习 Spark 的基本概念和使用，例如创建 Spark 程序、加载数据、执行查询等。 8. 逻辑回归和决策树预测：学习逻辑回归和决策树算法，用于预测拍卖成功率。 实验设备和环境： * 虚拟机数量：1 * 系统版本：Centos 7.5 * Hadoop 版本：Apache Hadoop 2.7.3 * Hive 版本：未指定 * Spark 版本：未指定 实验步骤： 1. 安装 Javajdk 1.8.0_131，并测试版本 2. 增加主机名和 ip 的映射 3. 配置免密钥登陆 4. 启动 Hadoop 集群，并查看节点（进程） 5. 运行 PI 实例，并查看结果 6. 实现 Hadoop 伪分布安装部署 7. 实现 Hadoop 完全分布式安装部署 8. 实现 HDFS 的基本操作，例如文件创建与写入、文件上传下载等 9. 实现 MapReduce 编程，例如单词计数、数据过滤及保存等 10. 实现 Hive 环境搭建和使用 11. 实现 Spark 环境搭建和使用 12. 实现逻辑回归和决策树预测拍卖成功率 本实验报告介绍了 Hadoop、Hive、Spark 等大数据技术的应用和实践，涉及到大数据开发、存储、计算和分析等多个方面。

### Hive数据仓库实战知识点详解 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，使得数据挖掘更加方便、快捷。它适用于处理大规模数据集，并且能够对海量数据进行存储、查询和分析。在社交应用陌陌的实际应用案例中，Hive数据仓库在处理和分析海量数据方面发挥着关键作用。 #### 数据存储与可靠性 Hive利用Hadoop的分布式存储系统存储海量数据，保证了数据的安全性和可靠性。其良好的扩展性使得存储资源能够随着数据量的增加而灵活扩展。这为处理如陌陌这样的社交平台每天产生的海量数据提供了坚实基础。 #### 数据处理与分析 通过HiveQL（Hive Query Language），可以对原始数据进行多种操作，包括数据筛选、聚合、关联等，使无序数据转化为有序、有价值的信息。这在陌陌中体现为通过分析用户的聊天记录和位置信息等，挖掘用户兴趣爱好和社交行为模式，并提供个性化推荐服务。 #### 数据分区与索引 Hive支持数据分区和索引，这些功能能够有效提升数据查询效率。对于高频访问的热点数据，Hive可以快速响应，为实时业务决策提供支持。在处理速度和查询效率方面，Hive能够满足社交应用对数据处理性能的高要求。 #### Hive数仓分层 在Hive数据仓库的实际应用中，通常会设计数据分层架构，比如ods（操作数据存储）、dw（数据仓库）、app（应用层）。每一层都有其独特的角色和作用，这有助于组织和优化数据处理流程。 - **ods层**：作为数据的入口层，通常用于存储从原始数据源导入的数据。 - **dw层**：为数据仓库层，用于存储经过清洗和转换后的数据，便于进行复杂的数据分析。 - **app层**：应用层，通常存储最终用户可以直接查询和使用的数据。 #### Hive数据仓库实战 通过具体代码示例，我们可以看到Hive数据仓库的使用方法。例如，创建数据表时，可以使用SQL语法对数据字段进行定义，并且进行一些初步的数据处理。通过创建查询表（CTAS），可以对ods层的数据进行转换，存储到dw层中，便于后续的数据分析。 #### 数据分析实例 在实战中，我们可以通过Hive进行多个维度的数据分析，例如： - 每日数据总量 - 每小时消息量趋势 - 按地区统计的发送消息总量 这些分析结果可以帮助优化用户体验，提升业务决策的准确性，增强社交平台的竞争力。 在对Hive数据仓库进行实战操作时，还可以结合可视化工具如Superset或FineBI，将分析结果以图形的方式展示，以便更直观地理解数据。 ### Seo

argodb亲测可是使用hive驱动包，国产argodb的没有什么资料，当时使用的hive的一套语法，我还发布了其他版本的jdbc包，可以查看其他资源

Dbeaver是免费和开源（GPL）为开发人员和数据库管理员通用数据库工具。 DBeaver 是一个通用的数据库管理工具和 SQL 客户端，支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle, DB2, MSSQL, Sybase, Mimer, HSQLDB, Derby, 以及其他兼容 JDBC 的数据库。DBeaver 提供一个图形界面用来查看数据库结构、执行SQL查询和脚本，浏览和导出数据，处理BLOB/CLOB 数据，修改数据库结构等等。

DBeaver 通过 JDBC 连接到数据库，可以支持几乎所有的数据库产品，包括：MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQLite、Oracle、Db2、SQL Server、Sybase、MS Access、Teradata、Firebird、Derby 等等。

《DBeaver与Apache Hive连接：64位免安装版详解》 DBeaver是一款功能强大的、跨平台的数据库管理工具，尤其适用于SQL查询和数据库开发。标题中的“dbeaver-ce-4.1.3-win32.win32.x86_64.zip”表明我们讨论的是DBeaver Community Edition的4.1.3版本，专为Windows 64位操作系统设计。"win32.win32.x86_64"这一部分可能有些混淆，通常在Windows平台上，x86_64代表64位系统，而win32可能指的是软件兼容32位系统，但这个特定的版本是为64位系统优化的。"官方64位免安装原版"意味着它是一个便携版，无需安装即可直接运行。 描述中提到的"apache hive 连接客户端"，表明DBeaver可以作为Apache Hive的数据连接工具。Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据ETL（提取、转换、加载）和大数据分析。通过DBeaver，用户可以方便地与Hive交互，执行SQL查询，管理Hive表，并进行数据处理。 标签“dbeaver”、“apache hive”、“sql”和“客户端”进一步明确了该软件的主要特性。DBeaver支持多种数据库，包括关系型数据库和NoSQL数据库，而Apache Hive标签则强调了其对Hadoop生态系统的兼容性。"sql"表明DBeaver提供了SQL支持，使得用户能用SQL语言操作各种数据库。"客户端"一词则暗示DBeaver是一个数据库访问的前端工具，为用户提供图形化的用户界面（GUI）来连接和管理数据库。 在压缩包内，唯一的文件名“dbeaver”可能是指解压后会得到一个名为DBeaver的文件夹或可执行文件，其中包含了完整的DBeaver应用程序。这个绿色版本无需安装，用户只需解压到任何位置，然后运行DBeaver可执行文件，即可启动软件开始使用。 在使用DBeaver连接Apache Hive时，首先需要配置Hive的JDBC驱动，这通常可以在Hive的官方网站上找到。配置完成后，在DBeaver中创建新的数据库连接，选择Hive驱动类型，输入Hive服务器的相关信息，如主机地址、端口、用户名和密码。一旦连接成功，用户就可以在DBeaver的直观界面上浏览Hive数据库结构，编写并执行SQL查询，查看查询结果，以及进行其他数据库管理任务。 总结来说，DBeaver的64位免安装版为开发者和数据分析师提供了一个便捷的途径来连接和操作Apache Hive，使得Hadoop生态系统的数据处理更加直观和高效。无论是在数据探索、数据分析还是数据ETL过程中，DBeaver都展现出了其作为强大数据库管理工具的价值。

随着信息技术的快速发展，数字化阅读已经成为人们获取知识和信息的重要途径。电子图书凭借其便捷性和丰富性，在市场上广受欢迎。然而，随着市场中图书种类和数量的急剧增加，用户面临着挑选合适书籍的挑战，这导致了对个性化推荐系统的需求增加。传统的单机计算模式已无法应对大数据时代对计算能力的需求，而Hadoop这一开源分布式计算平台以其高容错性、高扩展性和对大数据处理的卓越能力，成为了应对大数据挑战的首选工具。 Hadoop、Hive、Spark等技术的引入，使得豆瓣电子图书推荐系统能够处理海量的用户数据和书籍信息，并通过复杂的算法模型为用户推荐高质量的内容。该系统能够分析用户的历史阅读行为和偏好，发现用户的阅读模式，进而推荐符合个人兴趣的书籍，极大地节省了用户筛选时间，提升了阅读效率。这种个性化推荐不仅优化了用户体验，提高了用户满意度和平台的用户黏性，还能促进优质内容的分发，增加用户流量和书籍销量，从而带动平台经济效益的增长。 在技术实现方面，本系统前台采用了Java技术进行页面设计，后台数据库则使用MySQL，这样的组合不仅保证了系统的高效运营，也提升了用户体验。管理员模块包含用户管理和豆瓣高分管理等功能，而用户个人中心则提供了修改密码、我的发布等服务。系统的建立不仅提升了用户的阅读便利性，还促进了知识分享和文化交流。 国外在个性化推荐系统研究方面起步较早，已经形成了一套成熟的理论体系和实践应用。Hadoop生态系统中的其他工具如Hive、HBase等被广泛应用于数据存储和查询，丰富了推荐系统的功能和应用范围。相比之下，国内虽然起步较晚，但发展迅速。国内研究者在借鉴国外经验的同时，结合中国特有的网络环境和用户需求，优化推荐算法，并针对中文文本的复杂性进行深入研究。 在系统研究现状方面，协同过滤算法因其简洁有效而被广泛应用。为了提高推荐的准确性和多样性，研究者还探索融合内容推荐和协同过滤的混合推荐方法。随着移动互联网的发展，移动端的图书推荐也成为了研究的热点，要求推荐系统具备高精度和实时性。 在实际应用方面，国内多家大型互联网公司已将基于Hadoop的推荐系统集成到各自的电子图书平台中，取得了显著的商业效果。版权保护、数据隐私等问题在国内的敏感性，为电子图书推荐系统的研究和应用带来挑战，但同时也推动了合规性下的数据资源充分利用的研究。 本文的组织结构主要围绕豆瓣电子图书推荐系统的开发，利用Java技术和MySQL数据库，重点介绍了管理员和用户两大模块的功能实现，以及如何通过系统实现管理工作效率的提升。整体而言，基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统为电子图书市场提供了一个安全、技术强劲的系统信息管理平台，具有重要的研究价值和实际应用意义。通过需求分析和测试调整，系统与豆瓣电子图书管理的实际需求相结合，设计并实现了豆瓣电子图书推荐系统，为未来电子图书推荐系统的改进提供了理论基础和技术支持。

一、实验目的 1. 理解Hive作为数据仓库在Hadoop体系结构中的角色。 2. 熟练使用常用的HiveQL。 二、实验平台 1. 操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）。 2. Hadoop版本：3.1.3。 3. Hive版本：3.1.2。 4. JDK版本：1.8。 三、数据集 由《Hive编程指南》(O'Reilly系列，人民邮电出版社)提供，下载地址： https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/prog-hive-1st-ed-data.zip 备用下载地址： https://www.cocobolo.top/FileServer/prog-hive-1st-ed-data.zip 解压后可以得到本实验所需的stocks.csv和dividends.csv两个文件。 在大数据处理领域，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用SQL类的语言（称为HiveQL）对大规模数据进行分析和处理。在这个实验中，我们将深入理解Hive的角色以及如何执行基本操作。 Hive在Hadoop生态系统中的角色是作为一个数据仓库接口，它简化了对分布式存储的大数据进行查询和分析的过程。Hive将复杂的MapReduce任务转化为简单的SQL查询，使得非Java背景的分析师也能轻松地处理大数据。 实验平台包括Ubuntu操作系统、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2和JDK 1.8。这些组件共同构成了一个支持大数据处理的基础架构。 实验主要分为以下几个步骤： 1. 创建内部表`stocks`，它包含了关于股票交易的信息，如交易所、股票代码、交易日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量和调整后的收盘价。内部表的数据存储在HDFS上，由Hive完全管理。 2. 创建一个外部分区表`dividends`，该表用于存储股息信息，包括交易日期、股息金额、交易所和股票代码。分区表的好处在于可以根据分区字段快速定位数据，提高查询效率。 3. 导入数据到`stocks`表，这是通过LOAD DATA命令实现的，将csv文件的数据加载到Hive表中。 4. 创建未分区的外部表`dividends_unpartitioned`，然后从csv文件导入数据。外部表的元数据由Hive管理，但数据本身的位置由用户指定，这使得数据可以独立于Hive存在。 5. 利用Hive的自动分区功能，将`dividends_unpartitioned`表中的数据按特定条件插入到`dividends`的各个分区中，这样可以优化查询性能。 6-10. 这些步骤涉及到各种查询操作，包括： - 查询IBM公司从2000年起的股息支付记录。 - 查询苹果公司2008年10月的涨跌情况。 - 查找收盘价高于开盘价最多的股票记录。 - 查询Apple公司年平均调整后收盘价超过50美元的年份及价格。 - 找出每年年平均调整后收盘价前三的股票代码和价格。 通过这些操作，我们可以熟练掌握HiveQL的基本语法，如CREATE TABLE、LOAD DATA、INSERT INTO、SELECT等，以及如何利用Hive进行数据分区和复杂查询。此外，实验也强调了Hive在大数据分析中的实用性，特别是在处理大量历史交易数据时，能够提供高效的数据查询和分析能力。 实验总结指出，通过实际操作，我们不仅了解了Hive在大数据处理中的核心功能，还掌握了如何利用Hive进行数据导入、查询和分析。这对于理解大数据处理流程，提升数据分析技能，以及在实际工作中应用Hive解决复杂问题具有重要意义。

ParquetViewer_v2.3.6 是一个专为查看和查询Parquet文件设计的工具，它简化了对这种高效列式存储格式的数据进行直观检查和分析的过程。Parquet是一种广泛应用于大数据领域的文件格式，尤其在Apache Spark和Apache Hive等框架中，它以其高效的存储和查询性能而受到青睐。 让我们深入了解Parquet格式。Parquet是Google Dremel论文启发的开源列式存储格式，由Cloudera和Twitter共同开发。列式存储相比于行式存储，更适合大数据分析，因为它允许只读取所需列，从而减少了I/O操作并优化了内存使用。此外，Parquet还支持数据压缩，进一步节省存储空间，且支持复杂的数据类型，如嵌套结构。 ParquetViewer_v2.3.6 提供的功能包括： 1. **文件浏览**：用户可以直接打开Parquet文件，无需通过编程接口或命令行工具。这使得非技术人员也能查看和理解数据。 2. **数据预览**：工具允许用户查看数据表的前几行，以快速了解数据的基本结构和内容。 3. **列选择**：用户可以选择查看特定列，这在处理大型数据集时非常有用，因为可以避免加载所有列，提高性能。 4. **查询功能**：除了简单的浏览，ParquetViewer_v2.3.6 还支持对数据执行基本的查询操作，比如筛选、排序，这有助于快速定位和分析数据。 5. **元数据查看**：用户可以查看Parquet文件的元数据，包括列名、数据类型、编码方式、压缩算法等，这些信息对于理解和优化数据处理流程至关重要。 6. **兼容性**：由于Parquet是跨平台和跨语言的，ParquetViewer_v2.3.6 也适用于各种环境，包括Spark和Hive，这对于多工具集成的项目非常方便。 7. **版本升级**：版本号2.3.6表明该工具经过了多次迭代和改进，可能包含性能提升、新功能添加以及错误修复，以提供更好的用户体验。 在大数据领域，能够直观地查看和操作Parquet文件是非常有用的。ParquetViewer_v2.3.6 为此提供了直观的图形界面，使得数据分析师、数据科学家和运维人员在没有编程背景的情况下也能有效地工作。通过这个工具，用户可以更好地理解和调试数据，从而加速数据驱动的决策过程。无论是在Hadoop生态系统中还是在其他大数据处理框架中，ParquetViewer_v2.3.6 都是一个强大的辅助工具，值得在日常工作中使用。

解决Hive show create table重编译的jar包 Hive2.1.1版本