计算机二级全套资源，点击下载，必过考试的神器！！！！
前面我们介绍了 Hadoop 环境下，分析淘宝大数据案例的过程及方法，根据分析效果还不错，实验效果也体现了大数据的数据集大的一个特点。本次实验我们假设了一个实际场景：假设现在有一个省份的学生选课数据需要你去分析，那么在数据集复杂和庞大的面前，我们的 Hadoop 是否还实用，这里所说的数据集复杂是因为有多个数据表需要你去采集，分析也需要进行多表连接。
对 Hadoop 里面的 hive 的认识，我觉得没有 MySQL 智能和方便，那么为什么我们还要去使用 Hadoop 里面的 hive 呢，因为大数据集，后面我们会引入 spark 这个引擎，会极大地方便我们开始新的旅途！
项目简介
假设一个数据集十分庞大的学生选课数据集，当然我们这里只是模拟了一个数据集，便于我们使用，我们在 Python 环境下面产生一些虚拟数据集，有四个表分别是学生表，选课表，课程表，课程_班级表，当然现实生活中真的需要你去分析，那么也至少是千万级的数据集。
分析数据：a、男女生比例 b、及格率 c、每门课程的平均分，要求显示出课程的中文名字 d、有 2 门课不及格的学生 e、在 mysql 中创建结果表，把结果用 sqoop 写入到表中，并显示结果。
思路其实之前类似：
一些基本的操作和配置在之前的淘宝案例里面我们都有介绍，这里我就不做过多的赘述了，有需要的小伙伴请移步到上一篇文章
需要注意的是，之前我们发现导入导出进行查询的时候，显示中文是？？？本次我们修改了一些数据参数，现在可以显示正常了操作步骤如下：
在 useSSL=false 后面添加下面参数即可：
&allowPublicKeyRetrieval=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
复制代码
考虑到有的人容易打错，所以只需要将下面的代码全选覆盖之前的也可以
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8</value></property><property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value></property>
<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value></property>
<property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>root</value></property>
<property> <name>hive.support.concurrency</name> <value>true</value></property><property> <name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name> <value>nonstrict</value></property><property> <name>hive.txn.manager</name> <value>org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager</value></property><property> <name>hive.compactor.initiator.on</name> <value>true</value></property><property> <name>hive.compactor.worker.threads</name> <value>1</value> <!--这里的线程数必须大于0 :理想状态和分桶数一致--></property><property> <name>hive.enforce.bucketing</name> <value>true</value></property>
</configuration>
复制代码
创建文件夹，便于后续操作（和之前的一样）
mkdir -p /home/hadoop/xsxk/datamkdir -p /home/hadoop/xsxk/tmp/point
复制代码
创建四个配置文件，帮助我们导入到 hive 里面（flume 组件配置）
#定义agent名， source、channel、sink的名称agent3.sources = source3agent3.channels = channel3agent3.sinks = sink3#具体定义sourceagent3.sources.source3.type = spooldiragent3.sources.source3.spoolDir = /home/hadoop/xsxk/dataagent3.sources.source3.fileHeader=false
#设置channel类型为磁盘agent3.channels.channel3.type = file#file channle checkpoint文件的路径agent3.channels.channel3.checkpointDir=/home/hadoop/xsxk/tmp/point# file channel data文件的路径agent3.channels.channel3.dataDirs=/home/hadoop/xsxk/tmp
#具体定义sinkagent3.sinks.sink3.type = hiveagent3.sinks.sink3.hive.metastore = thrift://hadoop:9083agent3.sinks.sink3.hive.database = xsxkagent3.sinks.sink3.hive.table = tb_courseagent3.sinks.sink3.serializer = DELIMITEDagent3.sinks.sink3.serializer.delimiter = ","agent3.sinks.sink3.serializer.serdeSeparator = ','agent3.sinks.sink3.serializer.fieldnames = code,name,period,creditagent3.sinks.sink3.batchSize = 90
#组装source、channel、sinkagent3.sources.source3.channels = channel3agent3.sinks.sink3.channel = channel3
复制代码
vi tb_course_class.properties
复制代码
#定义agent名， source、channel、sink的名称agent3.sources = source3agent3.channels = channel3agent3.sinks = sink3#具体定义sourceagent3.sources.source3.type = spooldiragent3.sources.source3.spoolDir = /home/hadoop/xsxk/dataagent3.sources.source3.fileHeader=false
#设置channel类型为磁盘agent3.channels.channel3.type = file#file channle checkpoint文件的路径agent3.channels.channel3.checkpointDir=/home/hadoop/xsxk/tmp/point# file channel data文件的路径agent3.channels.channel3.dataDirs=/home/hadoop/xsxk/tmp
#具体定义sinkagent3.sinks.sink3.type = hiveagent3.sinks.sink3.hive.metastore = thrift://hadoop:9083agent3.sinks.sink3.hive.database = xsxkagent3.sinks.sink3.hive.table = tb_course_classagent3.sinks.sink3.serializer = DELIMITEDagent3.sinks.sink3.serializer.delimiter = ","agent3.sinks.sink3.serializer.serdeSeparator = ','agent3.sinks.sink3.serializer.fieldnames = code,semester,teacher_id,course_codeagent3.sinks.sink3.batchSize = 90
#组装source、channel、sinkagent3.sources.source3.channels = channel3agent3.sinks.sink3.channel = channel3
复制代码
vi tb_electives.properties
复制代码
#定义agent名， source、channel、sink的名称agent3.sources = source3agent3.channels = channel3agent3.sinks = sink3#具体定义sourceagent3.sources.source3.type = spooldiragent3.sources.source3.spoolDir = /home/hadoop/xsxk/dataagent3.sources.source3.fileHeader=false
#设置channel类型为磁盘agent3.channels.channel3.type = file#file channle checkpoint文件的路径agent3.channels.channel3.checkpointDir=/home/hadoop/xsxk/tmp/point# file channel data文件的路径agent3.channels.channel3.dataDirs=/home/hadoop/xsxk/tmp
#具体定义sinkagent3.sinks.sink3.type = hiveagent3.sinks.sink3.hive.metastore = thrift://hadoop:9083agent3.sinks.sink3.hive.database = xsxkagent3.sinks.sink3.hive.table = tb_electivesagent3.sinks.sink3.serializer = DELIMITEDagent3.sinks.sink3.serializer.delimiter = ","agent3.sinks.sink3.serializer.serdeSeparator = ','agent3.sinks.sink3.serializer.fieldnames = course_class_code,student_id,scoreagent3.sinks.sink3.batchSize = 90
#组装source、channel、sinkagent3.sources.source3.channels = channel3agent3.sinks.sink3.channel = channel3
复制代码
#定义agent名， source、channel、sink的名称agent3.sources = source3agent3.channels = channel3agent3.sinks = sink3#具体定义sourceagent3.sources.source3.type = spooldiragent3.sources.source3.spoolDir = /home/hadoop/xsxk/dataagent3.sources.source3.fileHeader=false
#设置channel类型为磁盘agent3.channels.channel3.type = file#file channle checkpoint文件的路径agent3.channels.channel3.checkpointDir=/home/hadoop/xsxk/tmp/point# file channel data文件的路径agent3.channels.channel3.dataDirs=/home/hadoop/xsxk/tmp
#具体定义sinkagent3.sinks.sink3.type = hiveagent3.sinks.sink3.hive.metastore = thrift://hadoop:9083agent3.sinks.sink3.hive.database = xsxkagent3.sinks.sink3.hive.table = tb_studentagent3.sinks.sink3.serializer = DELIMITEDagent3.sinks.sink3.serializer.delimiter = ","agent3.sinks.sink3.serializer.serdeSeparator = ','agent3.sinks.sink3.serializer.fieldnames = id,name,gender,birthdate,phonenumber,major_classagent3.sinks.sink3.batchSize = 90
#组装source、channel、sinkagent3.sources.source3.channels = channel3agent3.sinks.sink3.channel = channel3
复制代码
注意在 vi 里面的操作，不知道的请移步上一篇文章。这样我们创建了四个文件，到时候我们只需要启动四个不同监听就可以同时都四个表的数据了
在 hive 里面创建相应的四个表
启动 hive
create table `xsxk`.`tb_course` ( `code` varchar(255) , `name` varchar(255) , `period` varchar(255) , `credit` varchar(255) ) clustered by(code) into 3 bucketsrow format delimited fields terminated by ','stored as orc tblproperties('transactional'='true');
复制代码
create table `xsxk`.`tb_course_class` ( `code` varchar(255) , `semester` varchar(255) , `teacher_id` varchar(255) , `course_code` varchar(255) ) clustered by(code) into 3 bucketsrow format delimited fields terminated by ','stored as orc tblproperties('transactional'='true');
复制代码
create table `xsxk`.`tb_electives` ( `course_class_code` varchar(255) , `student_id` varchar(255) , `score` varchar(255)) clustered by(course_class_code) into 3 bucketsrow format delimited fields terminated by ','stored as orc tblproperties('transactional'='true');
复制代码
create table `xsxk`.`tb_student` ( `id` varchar(255) , `name` varchar(255) , `gender` varchar(255) , `birthdate` varchar(255), `phonenumber` varchar(255) , `major_class` varchar(255)) clustered by(id) into 3 bucketsrow format delimited fields terminated by ','stored as orc tblproperties('transactional'='true');
复制代码
hive 里面创建结果表
create table `xsxk`.`xsxk_result` ( `key` varchar(255) , `value` varchar(255)) ;
复制代码
MySQL 里面创建接收表
create table `xsxk`.`xsxk_result` ( `key` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL, `value` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
复制代码
导入数据，准备四个 flume 导入监听代码
首先运行该代码启动
hive --service metastore -p 9083
复制代码
依次运行下面的代码，每次导入成功都需要，关闭依次终端（或者启动多个终端）:
flume-ng agent --conf conf --conf-file tb_course.properties -name agent3 -Dflume.hadoop.logger=INFO,console
复制代码
flume-ng agent --conf conf --conf-file tb_course_class.properties -name agent3 -Dflume.hadoop.logger=INFO,console
复制代码
flume-ng agent --conf conf --conf-file tb_electives.properties -name agent3 -Dflume.hadoop.logger=INFO,console
复制代码
flume-ng agent --conf conf --conf-file tb_student.properties -name agent3 -Dflume.hadoop.logger=INFO,console
复制代码
以上就把四个表格全部导入进去了，下面我们在 hive 里面查询一下这些东西是否真的成功了
select count(*) from tb_course;select count(*) from tb_course_class;select count(*) from tb_electives;select count(*) from tb_student;
复制代码
数据分析
这一步是最重要的，我们之前在 MySQL 里面测试了的，所以我们直接把这些结果插入到我们的 hive 结果表里面注意每次查询的时候最好先执行这个代码，因为这个是 hive 的特性，在多表查询的时候需要进行等值连接
set hive.mapred.mode=nonstrict;
复制代码
男女比例
INSERT INTO xsxk_result(SELECT '男女比例',c.`男女比例` FROM(SELECT a.`男生人数`/b.`女生人数` as `男女比例` from (SELECT count(*) as `男生人数` from tb_student WHERE gender='男') as a,(SELECT count(*) as `女生人数` from tb_student WHERE gender='女') as b) as c);
复制代码
男女结果近似 1:1.说明模拟的数据还是比较合理，虽然男生高于女生数量，但是也不是特别的高。对于男女比例失调的当今社会，我只想说“你有多大的磁场就会有多大的引力，温水煮青蛙，只能坐井观天，你想要的只有自己才能给自己”
及格率
INSERT INTO xsxk_result(SELECT '及格率',c.`及格率` FROM(SELECT b.`及格人数`/a.`总数` as `及格率` FROM (SELECT count(*) as `总数` from tb_electives) as a,(SELECT count(*) as `及格人数` from tb_electives WHERE SCORE>='60') as b) as c);
复制代码
查询一下刚刚插入到结果表里面的信息：
select * from xsxk_result;
复制代码
每门课程的平均分，要求显示出课程的中文名字
select q.`NAME`,ff.`课程平均分` from tb_course as q,(SELECT ee.`课程编号`,AVG(ee.`分数`) as `课程平均分` from (SELECT cc.`COURSE_CODE` as `课程编号`,dd.`平均分` as `分数`from tb_course_class as cc,(select course_class_code as `班号`,AVG(SCORE)as `平均分` from tb_electives group by course_class_code order by `平均分` DESC) as dd WHEREcc.`CODE`=dd.`班号`) as ee GROUP BY ee.`课程编号`) as ff WHERE q.`CODE`=ff.`课程编号`
复制代码
INSERT INTO xsxk_result(SELECT c.`name` as `课程名称`,AVG(SCORE) as `平均分` from tb_course as c,tb_electives as e,tb_course_class as cc WHERE cc.`CODE`=e.COURSE_CLASS_CODE and cc.COURSE_CODE=c.`CODE` GROUP BY c.`CODE` ORDER BY `平均分` DESC);
复制代码
有 2 门课不及格的学生
INSERT INTO xsxk_result(SELECT s.`NAME` as `姓名` ,'挂科两门' from tb_student as s JOIN tb_electives as e on s.ID=e.STUDENT_ID WHERE e.SCORE<60 GROUP BY s.`NAME` HAVING COUNT(s.`NAME`)=2);
复制代码
把结果导出到 MySQL 里面
sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/xsxk --username root -P --table xsxk_result --export-dir /user/hive/warehouse/xsxk.db/xsxk_result -m 1 --input-fields-terminated-by '\001'
复制代码
？？？，为什么 MySQL 无法显示中文，这个问题如何解决呢？请把方法留言在评论区，欢迎交流！！学而不思则罔，思而不学则殆。我这里就不提出解决方法了，我们下期文章会解决该问题，介绍一些常见的工具和采坑解决方法！
Hive 操作——删除表(drop、truncate)
Hive 删除操作主要分为几大类：删除数据（保留表）、删除库表、删除分区。
一、仅删除表中数据，保留表结构
hive> truncate table 表名;
truncate 操作用于删除指定表中的所有行，相当于 delete from table where 1=1.表达的是一个意思。
注意：truncate 不能删除外部表！因为外部表里的数据并不是存放在 Hive Meta store 中。创建表的时候指定了 EXTERNAL，外部表在删除分区后，hdfs 中的数据还存在，不会被删除。因此要想删除外部表数据，可以把外部表转成内部表或者删除 hdfs 文件。
二、删除表
hive> drop table if exists 表名;
drop table if exists table_name;
三、删除库
hive> drop database if exists 库名;
注意如果库里有表会报错
解决这个错误有两种方法：一、就是很简单的将所有表先删除完，再删除库。
另外一种就是使用下述的方法：使用 cascade 关键字执行强制删库。
drop database if exists 库名 cascade;
四、删除 hive 分区
alter table table_name drop partition (partition_name='分区名')
每文一语
低级的欲望靠放纵 高级的欲望靠自律
评论