实验数据集下载

下载实验数据集

data_format.zip数据集
用户行为日志user_log.csv，日志中的字段定义如下：

1. user_id | 买家id
2. item_id | 商品id
3. cat_id | 商品类别id
4. merchant_id | 卖家id
5. brand_id | 品牌id
6. month | 交易时间:月
7. day | 交易事件:日
8. action | 行为,取值范围{0,1,2,3},0表示点击，1表示加入购物车，2表示购买，3表示关注商品
9. age_range | 买家年龄分段：1表示年龄<18,2表示年龄在[18,24]，3表示年龄在[25,29]，4表示年龄在[30,34]，5表示年龄在[35,39]，6表示年龄在[40,49]，7和8表示年龄>=50,0和NULL则表示未知
10. gender | 性别:0表示女性，1表示男性，2和NULL表示未知
11. province| 收获地址省份

回头客训练集train.csv和回头客测试集test.csv，训练集和测试集拥有相同的字段，字段定义如下：

user_id | 买家id
age_range | 买家年龄分段：1表示年龄<18,2表示年龄在[18,24]，3表示年龄在[25,29]，4表示年龄在[30,34]，5表示年龄在[35,39]，6表示年龄在[40,49]，7和8表示年龄>=50,0和NULL则表示未知
gender | 性别:0表示女性，1表示男性，2和NULL表示未知
merchant_id | 商家id
label | 是否是回头客，0值表示不是回头客，1值表示回头客，-1值表示该用户已经超出我们所需要考虑的预测范围。NULL值只存在测试集，在测试集中表示需要预测的值。

建立一个用于运行本案例的目录dbtaobao

把data_format.zip进行解压缩，我们需要首先建立一个用于运行本案例的目录dbtaobao

cd /usr/local
ls
sudo mkdir dbtaobao
# 这里会提示你输入当前用户（本教程是hadoop用户名）的密码
# 下面给hadoop用户赋予针对dbtaobao目录的各种操作权限
sudo chmod -R 777 ./dbtaobao
cd dbtaobao
# 下面创建一个dataset目录，用于保存数据集
mkdir dataset
# 下面就可以解压缩data_format.zip文件
cd ~/下载
ls
unzip data_format.zip -d /usr/local/dbtaobao/dataset
cd /usr/local/dbtaobao/dataset
ls

取出user_log.csv前面5条记录看一下

head -5 user_log.csv

数据集的预处理

删除文件第一行记录，即字段名称

cd /usr/local/dbtaobao/dataset
# 下面删除user_log.csv中的第1行
sed -i '1d' user_log.csv # 1d表示删除第1行，同理，3d表示删除第3行，nd表示删除第n行
# 下面再用head命令去查看文件的前5行记录，就看不到字段名称这一行了
head -5 user_log.csv

获取数据集中双11的前100000条数据

由于数据集中交易数据太大，这里只截取数据集中在双11的前10000条交易数据作为小数据集small_user_log.csv
建立一个脚本文件完成上面截取任务，请把这个脚本文件放在dataset目录下和数据集user_log.csv:

cd /usr/local/dbtaobao/dataset
vim predeal.sh

使用vim编辑器新建了一个predeal.sh脚本文件，请在这个脚本文件中加入下面代码：

#!/bin/bash
#下面设置输入文件，把用户执行predeal.sh命令时提供的第一个参数作为输入文件名称
infile=$1
#下面设置输出文件，把用户执行predeal.sh命令时提供的第二个参数作为输出文件名称
outfile=$2
#注意！！最后的$infile > $outfile必须跟在}’这两个字符的后面
awk -F "," 'BEGIN{id=0;}{if($6==11 && $7==11){id=id+1;print $1","$2","$3","$4","$5","$6","$7","$8","$9","$10","$11if(id==10000){exit}}}' $infile > $outfile

执行predeal.sh脚本文件，截取数据集中在双11的前10000条交易数据作为小数据集small_user_log.csv，命令如下：

chmod +x ./predeal.sh
./predeal.sh ./user_log.csv ./small_user_log.csv

导入数据仓库

启动HDFS
把user_log.csv上传到HDFS中

# 在HDFS的根目录下面创建一个新的目录dbtaobao，并在这个目录下创建一个子目录dataset，如下
cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /dbtaobao/dataset/user_log# 把Linux本地文件系统中的small_user_log.csv上传到分布式文件系统HDFS的“/dbtaobao/dataset”目录下，命令如下：
cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -put /usr/local/dbtaobao/dataset/small_user_log.csv /dbtaobao/dataset/user_log# 下面可以查看一下HDFS中的small_user_log.csv的前10条记录，命令如下：
cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -cat /dbtaobao/dataset/user_log/small_user_log.csv | head -10

在Hive上创建数据库

# 请在Linux系统中，再新建一个终端（可以在刚才已经建好的终端界面的左上角，点击“终端”菜单，在弹出的子菜单中选择“新建终端”）
# 因为需要借助于MySQL保存Hive的元数据，所以，请首先启动MySQL数据库
service mysql start  #可以在Linux的任何目录下执行该命令# 在这个新的终端中执行下面命令进入Hive：
cd /usr/local/hive
./bin/hive   # 启动Hive# 在Hive中创建一个数据库dbtaobao
hive>  create database dbtaobao;
hive>  use dbtaobao;

创建外部表

# 关于数据仓库Hive的内部表和外部表的区别
# 这里分别在数据库dbtaobao中创建一个外部表user_log，它包含字段:
# （user_id,item_id,cat_id,merchant_id,brand_id,month,day,action,age_range,gender,province）
# 在hive命令提示符下输入如下命令：
hive>  CREATE EXTERNAL TABLE dbtaobao.user_log(user_id INT,item_id INT,cat_id INT,merchant_id INT,brand_id INT,month STRING,day STRING,action INT,age_range INT,gender INT,province STRING) COMMENT 'Welcome to xmu dblab,Now create dbtaobao.user_log!' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/dbtaobao/dataset/user_log';

查询数据

# HDFS中的“/dbtaobao/dataset/user_log”目录下的small_user_log.csv数据加载到了数据仓库Hive中
hive>  select * from user_log limit 10;

【大数据处理技术】「#1」本地数据集上传到数据仓库Hive相关推荐

【大数据处理技术】「#0」实验环境准备
文章目录实验步骤解析「Mac系统」安装配置Linux虚拟机虚拟机下载安装 Ubuntu下载安装设置共享文件夹安装Hadoop 创建hadoop用户(可忽略,本实验不使用hadoop用户) 更 ...
《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一1.2　大数据处理技术简介
本节书摘来自华章计算机<深入理解大数据:大数据处理与编程实践>一书中的第1章,第1.2节,作者主编:黄宜华(南京大学)副主编:苗凯翔(英特尔公司),更多章节内容可以访问云栖社区&quo ...
大数据处理技术导论（8） | Datawhale组队学习46期
文章目录 10. 1 面试题 10.1.1 hive外部表和内部表的区别 10.1.2 简述对Hive桶的理解? 10.1.3 HBase和Hive的区别? 10.1.4 简述Spark宽窄依赖 10 ...
大数据处理技术之数据集成
大数据处理技术是一个十分重要的工作,就好比做菜,我们做菜之前就需要对蔬菜进行清洗,洗过的菜我们才能够吃的放心,同时还有助于我们的身体健康.而大数据处理就好比清洗蔬菜一样,当我们对数据整理以后,我们才能 ...
【大数据处理技术】第三篇大数据处理与分析（暂停更新）
大数据分析与处理第7章 MapReduce 7.1 概述 7.1.1 分布式并行编程 7.1.2 MapReduce 模型简介 7.1.3 Map 和 Reduce 函数 7.2 Mapreduce ...
下沉、重聚、归位背后，是一位学者转身业界带领阿里iDST建立技术「影响力」的四年
撰文 | 李九喻王艺编辑 | 刘燕两个月前,在杭州阿里巴巴西溪园区的一间会议室里,机器之能见到了阿里巴巴 iDST 院长金榕. 金榕风风火火地进来,在会议桌靠近门口的一侧坐下.他说话很快,由于长 ...
纯前端大数据处理技术：葡萄城纯前端开发工具应用实践
SpreadJS 是一款基于 HTML5 的纯 JavaScript 电子表格和网格功能控件,满足多平台.跨平台的表格数据处理和类 Excel 的表格应用开发. WijmoJS 前端开发工具包由多款纯 ...
大数据时代：大数据处理技术及采集方法
在大数据时代,传统的大数据处理技术还管用吗? 大数据处理环节下的需求大数据环节下的数据来源是非常多,而且类型也很多花样,存储和数据处理的需求量很大,对于数据展现也非常的高,并且很看重数据处理的高效性 ...
NLPIR大数据处理技术实现多种类智能挖掘
当今,信息技术为人类步入智能社会开启了大门,带动了互联网.物联网.电子商务.现代物流.网络金融等现代服务业发展,催生了车联网.智能电网.新能源.智能交通.智能城市.高端装备制造等新兴产业发展.现代信息 ...

【大数据处理技术】「#1」本地数据集上传到数据仓库Hive

文章目录

实验数据集下载

下载实验数据集

建立一个用于运行本案例的目录dbtaobao

数据集的预处理

删除文件第一行记录，即字段名称

获取数据集中双11的前100000条数据

导入数据仓库

【大数据处理技术】「#1」本地数据集上传到数据仓库Hive相关推荐

最新文章

热门文章