大数据仓库技术实训任务3

Posted 2023-02-19 陈希瑞

大数据仓库实训-任务3

淘宝双11数据分析与预测

案例简介

淘宝双11数据分析与预测课程案例，涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等数据处理全流程所涉及的各种典型操作，涵盖Linux、mysql、Hadoop、Hive等系统和软件的安装和使用方法。通过本案例，将有助于学生综合运用大数据课程知识以及各种工具软件，实现数据分析操作。

案例目的

1. 熟悉Linux系统、MySQL、Hadoop、Hive等系统和软件的安装和使用；
2. 了解大数据处理的基本流程；
3. 熟悉数据预处理方法；
4. 熟悉使用hive进行数据分析处理。

时间安排

3天

预备知识

需要案例使用者，已经学习过大数据相关课程，了解大数据相关技术的基本概念与原理，了解Windows操作系统、Linux操作系统、大数据处理架构Hadoop的关键技术及其基本原理、数据仓库概念与原理、关系型数据库概念与原理等相关知识。

硬件要求

本案例可以在单机上完成，也可以在集群环境下完成。

软件工具

本案例所涉及的系统及软件：

1. Linux系统
2. MySQL
3. Hadoop
4. Hive

……

数据集

淘宝购物行为数据集 (5000万条记录，数据有偏移，不是真实的淘宝购物交易数据，但是不影响学习)

案例任务

1. 安装Linux操作系统
2. 安装关系型数据库MySQL
3. 安装大数据处理框架Hadoop
4. 安装数据仓库Hive
5. 对文本文件形式的原始数据集进行预处理
6. 把文本文件的数据集导入到数据仓库Hive中
7. 对数据仓库Hive中的数据进行查询分析

实验步骤

步骤零：实验环境准备
步骤一：本地数据集上传到数据仓库Hive
步骤二：Hive数据分析
步骤三：数据可视化分析（可选）

每个实验步骤所需要的知识储备、训练技能和任务清单如下：

步骤零：实验环境准备

所需知识储备	Windows操作系统、Linux操作系统、大数据处理架构Hadoop的关键技术及其基本原理、列族数据库HBase概念及其原理、数据仓库概念与原理、关系型数据库概念与原理
训练技能	操作系统安装、虚拟机安装、Linux基本操作、Hadoop安装、Hive安装等
任务清单	1. 安装Linux系统；2. 安装Hadoop；3. 安装MySQL；4. 安装Hive

步骤一：本地数据集上传到数据仓库Hive

所需知识储备	Linux系统基本命令、Hadoop项目结构、分布式文件系统HDFS概念及其基本原理、数据仓库概念及其基本原理、数据仓库Hive概念及其基本原理
训练技能	Hadoop的安装与基本操作、HDFS的基本操作、Linux的安装与基本操作、数据仓库Hive的安装与基本操作、基本的数据预处理方法
任务清单	1. 安装Linux系统；2. 数据集下载与查看；3. 数据集预处理；4. 把数据集导入分布式文件系统HDFS中；5. 在数据仓库Hive上创建数据库

步骤二：Hive数据分析

所需知识储备	数据仓库Hive概念及其基本原理、SQL语句、数据库查询分析
训练技能	数据仓库Hive基本操作、创建数据库和表、使用SQL语句进行查询分析
任务清单	1. 启动Hadoop和Hive；2. 创建数据库和表；3. 简单查询分析；4. 查询条数统计分析；5. 关键字条件查询分析；6. 根据用户行为分析；7. 用户实时查询分析等

---

步骤零：实验环境准备

安装的相应的Linux，Hadoop，MySQL，Hive等。

步骤一：本地数据集上传到数据仓库Hive

任务清单：

• 数据集下载与查看
• 数据集预处理
• 把数据集导入分布式文件系统HDFS中
• 在数据仓库Hive上创建数据库

任务步骤：

本案例采用的数据集压缩包为data_format.zip，该数据集压缩包是淘宝2015年双11前6个月(包含双11)的交易数据(交易数据有偏移，但是不影响实验的结果)，里面包含3个文件，分别是用户行为日志文件user_log.csv 、回头客训练集train.csv 、回头客测试集test.csv。数据集已在案例任务打包文件中。

下面列出这3个文件的数据格式定义：

用户行为日志user_log.csv，日志中的字段定义如下：

• user_id | 买家id

• item_id | 商品id

• cat_id | 商品类别id

• merchant_id | 卖家id

• brand_id | 品牌id

• month | 交易时间:月

• day | 交易时间:日

• 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

• 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

• province| 收货地址省份

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

• labe- | 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。

接下来请操作以下内容。

1. 首先建立一个用于运行本案例的目录：

1）在/root目录下建立一个新的目录dbtaobao

mkdir dbtaobao

2）给hadoop用户赋予针对dbtaobao目录的各种操作权限。

chmod 777 dbtaobao

3）dbtaobao下面创建一个dataset目录，用于保存数据集。

 cd dbtaobao
 mkdir dataset

4）将数据集压缩包data_format.zip拷贝到dataset目录下

5. 查看在dataset目录下是否有三个文件：test.csv、train.csv、user_log.csv，并用命令取出user_log.csv前面5条记录看一下，如下图所示。（提示：head -n目标文件）

cd dataset
head -5 user_log.csv

2. 数据集的预处理

1）user_log.csv的第一行都是字段名称，我们在文件中的数据导入到数据仓库Hive中时，不需要第一行字段名称，因此，这里在做数据预处理时，请删除文件第一行记录，即字段名称。（提示：sed -i ‘nd’ 目标文件，这里的n指的是行数）

sed -i '1d' user_log.csv

2）用命令取出user_log.csv前面5条记录看一下是否如下图所示，检查是否删除成功。

head -5 user_log.csv

3.获取数据集中双11的前10000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。

1）在/root/dbtaobao/dataset目录下面通过vim建立一个脚本文件名叫predeal.sh，请在这个脚本文件中加入下面代码并保存：

vim predeal.sh

#!/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","$11
            if(id==10000)
                exit
            
        
    ' $infile > $outfile

2）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

之后在dataset目录下应有以下文件：

可以查看下small_user_log.csv的前5条数据如下：

head -5 small_user_log.csv

4. 上传文件到分布式文件系统HDFS中

1）启动Hadoop。

start-all.sh

2. 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/user_log,命令如下：

hadoop fs -mkdir -p /dbtaobao/dataset/user_log

3）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/user_log”目录下。

hadoop fs -put "/root/dbtaobao/dataset/small_user_log.csv" /dbtaobao/dataset/user_log

4）查看一下HDFS中的small_user_log.csv的前10条记录验证是否成功。(提示：hadoop fs -cat 目标文件 | head -n)

hadoop fs -cat /dbtaobao/dataset/user_log/small_user_log.csv | head -10

5. small_user_log.csv中数据导入数据仓库Hive

1）启动MySQL，启动Hive，进入hive交互界面，创建一个新的数据库dbtaobao。

systemctl start mysqld
hive

2）在数据库dbtaobao中创建一个外部表user_log，它包含字段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)，每个字段之间由’,‘分割，以TEXTFILE方式保存， 同时指定外部表存放数据的路径（指向路径）为’/dbtaobao/dataset/user_log’(注意：如果指定了存放路径，就不会默认存放在user/hive/warehouse/dbtaobao.db中了，注意思考一下这个指定存放路径的意义)

--创建数据库
create database dbtaobao;
--查看数据库
show databases;
use dbtaobao;
--创建外部表user_log
create external table 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
)
row format delimited
fields terminated by ',' 
stored as TEXTFILE
location '/dbtaobao/dataset/user_log';

步骤二：Hive数据分析

任务清单

• 启动Hadoop和Hive

• 创建数据库和表

• 简单查询分析

• 查询条数统计分析

• 关键字条件查询分析

• 关联查询，联合查询分析

• 函数查询分析

• 根据用户行为分析

• 用户实时查询分析等

接下来请操作以下内容。

注意本步骤需要在MySQL、Hadoop和Hive三者都启动的前提下进行。

1. Hive中简单查询分析

1）使用dbtaobao数据库，显示数据库中所有表，查看user_log表的简单结构

use dbtaobao;
show tables;
desc user_log;

2）查看user_log表的各种属性（查看表的详细的建表语句）。

show create table user_log;
--或者
describe formatted user_log;

3）查看user_log表日志前10个交易日志的商品品牌。

select brand_id from user_log limit 10;

4）查询user_log表前20个交易日志中购买商品时的时间和商品的种类。

select month, day, cat_id form user_log limit 20;

2. Hive中统计分析

1）统计出user_log表内有多少条行数据。（10000）

select count(*) from user_log;

2）统计出user_log表中总共有多少客户（统计不重复的user_id）。（358）

select count(distinct user_id) from user_log;

3）统计出user_log表中年龄段小于18岁和大于等于50岁的买家有多少位。（注意去重）（322）

select count(distinct user_id) from user_log where age_range in (1,7,8);

4）统计购买了商品类别为1280号的女性有多少位。（2）

select count(distinct user_id) from user_log where gender=0 and cat_id=1280;

5）统计出user_log表不重复的数据有多少条(为了排除客户刷单情况)（重复的数据是指所有字段的数据一致）。（注意：嵌套语句最好取别名）（4754）

select count(*) from (select user_id,item_id,cat_id,merchant_id,brand_id,month,day,action from user_log group by user_id,item_id,cat_id,merchant_id,brand_id,month,day,action having count(*)=1)a;

3. Hive中关键字条件查询分析

1）根据user_log表查询双11那天有多少人关注了商品（注意人要去重）。（60）

select count(distinct user_id) from user_log where action=3;

2）求当天购买2661品牌商品的数次。（3）

select count(user_id) from user_log where action=2 and month=11 and day=11 and brand_id=2661;

4. Hive中根据用户行为分析

1）查询有多少用户在双11购买了商品。（注意去重）（358）

select count(distinct user_id) from user_log where action=2 and month=11 and day=11;

2）查询双11那天，按照男女以及未知性别买家分类所购买商品的数量。

select gender, count(item_id) from user_log where month=11 and day=11 group by gender;

3）查询在该网站购买商品超过5次的用户id

select user_id from user_log where action='2' group by user_id having count(action='2')>5;

5. Hive中用户实时查询分析

1）创建新的数据表scan, 有字段brand_id INT（品牌）,scan INT（品牌被购买次数）,每个字段之间由’\\t '分割

create table scan(
brand_id INT,
    scan INT
)
row format delimited
fields terminated by '\\t';

2）将user_log中统计出的品牌和对应购买了该品牌的次数的数据传入表scan中，并按照brand_id升序排序，如下图所示：

insert into table scan select brand_id,count(action) from user_log where action='2' group by brand_id order by brand_id asc;
--查看数据行数
select count(*) from scan;

6. 预处理test.csv数据集

这里列出test.csv和train.csv中字段的描述，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

• labe- | 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。

请进行以下操作：

1）这里需要预先处理test.csv数据集，把这test.csv数据集里label字段表示-1值剔除掉,保留需要分析的数据.并假设需要分析的数据中label字段均为1。在/root/dbtaobao/dataset目录下使用vim编辑器新建一个predeal_test.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_test.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_test.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($1 && $2 && $3 && $4 && !$5)
            id=id+1;
            print $1","$2","$3","$4","1
            if(id==10000)
                exit
            
        
    ' $infile > $outfile

下面就可以执行predeal_test.sh脚本文件，截取测试数据集需要预测的数据到test_after.csv，命令如下：

chmod +x ./predeal_test.sh
./predeal_test.sh ./test.csv ./test_after.csv

然后请在/root/dbtaobao/dataset目录下查看脚本与处理后的数据test_after.csv是否都在。

截取前十行看看。

head -10 test_after.csv

7. 预处理train.csv数据集

1）数据集train.csv的第一行都是字段名称，不需要第一行字段名称,请对train.csv做数据预处理，删除第一行。

sed -i '1d' train.csv

2）接下来剔除掉train.csv中字段值部分字段值为空的数据。使用vim编辑器新建了一个predeal_train.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_train.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_train.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($1 && $2 && $3 && $4 && ($5!=-1))
            id=id+1;
            print $1","$2","$3","$4","$5
            if(id==10000)
                exit
            
        
    ' $infile > $outfile

执行predeal_train.sh脚本文件，截取测试数据集需要预测的数据到train_after.csv，命令如下：

chmod +x ./predeal_train.sh
./predeal_train.sh ./train.csv ./train_after.csv

然后请在usr/local/dbtaobao/dataset目录下查看脚本与处理后的数据test_after.csv是否都在。

截取前十行看看。

8.数据集处理

1）启动Hadoop，在HDFS的根目录下面目录dbtaobao/dataset创建子目录,命令如下：

hadoop fs -mkdir -p /dbtaobao/dataset/test_log
hadoop fs -mkdir -p /dbtaobao/dataset/train_log

把Linux本地文件系统中的test_after.csv，train_after.csv上传到分布式文件系统HDFS的“/dbtaobao/dataset/ test_log”和“/dbtaobao/dataset/ train_log”目录下。

hadoop fs -put "/root/dbtaobao/dataset/test_after.csv" /dbtaobao/dataset/test_log
hadoop fs -put "/root/dbtaobao/dataset/train_after.csv" /dbtaobao/dataset/ train_log

查看一下HDFS中的test_after.csv，train_after.csv的前10条记录。

hadoop fs -cat /dbtaobao/dataset/test_log/test_after.csv | head -10
hadoop fs -cat /dbtaobao/dataset/train_log/train_after.csv | head -10

2）在hive中dbtaobao数据库中新建外部表test_log和train_log，并指向test_after.csv和train_after.csv，路径指定为:

‘/dbtaobao/dataset/test_log’和’/dbtaobao/dataset/train_log’。

--新建外部表test_log
create external table test_log(
user_id int,
    age_range int,
    gender int,
    merchant_id int,
    label int
)
row format delimited
fields terminated by ','
location '/dbtaobao/dataset/test_log';

--新建外部表train_log
create external table train_log(
user_id int,
    age_range int,
    gender int,
    merchant_id int,
    label int
)
row format delimited
fields terminated by ','
location '/dbtaobao/dataset/train_log';

查询两个表的前十行看是否已经有数据。

select * from test_log limit 10;
select * from train_log limit 10;

9.数据集分析

1）查询train_log中分别有多少回头客(买家不重复计算)。（556）

select count(distinct user_id) from train_log where label=1;

2）在train_log表中，按照商家id分类，查询每一个不同商家被回头客选择的次数，按照次数升序排序，找出回头客最喜欢买的商家ID。

select merchant_id,count(distinct user_id) a from train_log where label=1 group by merchant_id order by a asc; 

（截取部分)，598

3）分析train_log表中按照年龄段分类，每个年龄段的回头客分别是多少。

select age_range,count(distinct user_id) from train_log where label=1 group by age_range order by age_range asc; 

4）请根据表user_log和train_log，查询回头客都买了哪些商品？商品号升序展示。

select t1.user_id,t1.item_id from user_log t1 full join (select * from train_log where label=1) t2 on t1.user_id=t2.user_id order by t1.item_id asc;

5）请查询联合查询union的用法，联合查询表user_log和train_log中的用户id，商家id，按照用户id排序，取前15行。

select user_id, merchant_id from user_log union select user_id, merchant_id from train_log order by user_id limit 15;

10.数据集分析的函数应用

1）在hive中查看系统自带的函数(提示：functions)。

show functions;

2）统计user_log表中前10行收获地址的字符串长度（提示length（province））。

select length(province) from  user_log limit 10;

3）截取user_log表中前10行的收获地址，显示收获地址从第二位字符到最后。(提示：substr(province,2))

select substr(province,2) from  user_log limit 10;

4）建立一个新表map_train, 把train_log中的user_id和merchant_id 通过map函数整合成表map_train中的一个map类型的字段u_m，并传入数据。检查map_train的结构和前十行数据。

--建立一个新表map_train
create table map_train(u_m map<int,int>)
row format delimited
map keys terminated by ':';

--传入数据
insert into map_train select map(user_id,merchant_id) from train_log;

--检查map_train的结构和前十行数据
desc map_train;
select * from map_train limit 10;

11.数据集分区处理

1）建立内部分区表train_log_par, user_id INT,gender INT,merchant_id INT,label INT，以age int分区，每个字段之间由’,'分割。

create table train_log_par(
user_id INT,
    gender INT,
    merchant_id INT,
    label INT
) partitioned by (age int) 
row format delimited 
fields terminated by ',';

2）从train_log表中将买家id，性别，商家id，是否是回头客和age_range=1的数据插入到train_log分区表age=1中。

insert into train_log_par partition(age=1)
select user_id, gender, merchant_id, label from train_log where age_range=1;

3）为train_log_par增加分区：age=2，age=3，age=4，age=5，age=6，age=7，age=8(提示：alter…add)

alter table train_log_par add partition(age=2);
alter table train_log_par add partition(age=3);
alter table train_log_par add partition(age=4);
alter table train_log_par add partition(age=5);
alter table train_log_par add partition(age=6);
alter table train_log_par add partition(age=7);
alter table train_log_par add partition(age=8);

4）分别从train_log表中将买家id，性别，商家id，是否是回头客和age_range=2，age_range=3，age_range=4，age_range=5，age_range=6，age_range=7，age_range=8的数据插入到train_log分区表age=1中。

insert into train_log_par partition(age=2) select user_id, gender, merchant_id, label from train_log where age_range=2;
insert into train_log_par partition(age=3) select user_id, gender, merchant_id, label from train_log where age_range=3;
insert into train_log_par partition(age=4) select user_id, gender, merchant_id, label from train_log where age_range=4;
insert into train_log_par partition(age=5) select user_id, gender, merchant_id, label from train_log where age_range=5;
insert into train_log_par partition(age=6) select user_id, gender, merchant_id, label from train_log where age_range=6;
insert into train_log_par partition(age=7) select user_id, gender, merchant_id, label from train_log where age_range=7;
insert into train_log_par partition(age=8) select user_id, gender, merchant_id, label from train_log where age_range=8;