(一)Hive 概述 (二)Hive在Hadoop生态圈中的位置 (三)Hive 架构设计 (四)Hive 的优点及应用场景 (五)Hive 的下载和安装部署 1.Hive 下载 Apache版本的Hive. Cloudera版本的Hive. 这里选择下载Apache稳定版本apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz,并上传至bigdata-pro03.kfk.com节点的/opt/softwares/目录下. 2.解压安装hive tar -zxf apache-hive-0.

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/82263391 9月2日更:中国大学MOOC课程信息之数据分析可视化二 写在前面 上一篇我的博客:中国大学MOOC课程信息爬取与数据存储于8月24日爬取并存储了中国大学MOOC的各个学科的课程信息.如下: 今天我就来简单做一哈MOOC课程信息的数据分析及可视化. PS:初入茅庐,参考了网上很多大佬的文章,特别感谢! Python数据可视化-seaborn 6

基于pandas python的美团某商家的评论销售数据分析 第一篇 数据初步的统计 本文是该可视化系列的第二篇 第三篇 数据中的评论数据用于自然语言处理 导入相关库 from pyecharts import Bar,Pie import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time 数据清洗与简单统计 评论数据,其中包括一下几个字段 是否匿名,均价,评价(以去掉,后续会做一些关于这些评论

一.需求描述 利用MapReduce清洗视频网站的原数据,用Hive统计出各种TopN常规指标: 视频观看数 Top10 视频类别热度 Top10 视频观看数 Top20 所属类别包含这 Top20 视频的个数 视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别的热度排名 每个类别中的视频热度 Top10,以Music为例 每个类别中视频流量 Top10,以Music为例 上传视频最多的用户 Top10 以及他们上传的视频 每个类别视频观看数 Top10 2.数据源结构说明 数据源1: user.tx

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得

题目要求: 具体操作: ①hive路径下建表:sale create table sale (day_id String, sale_nbr String, buy_nbr String, cnt String, round String) ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE; ②导入数据: load data local inpath '/opt/module/data/sales.csv' into

安装seaborn,可以使用 pip: pip install seaborn 也可以使用 conda: conda install seaborn 一个简单的箱线图: import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="ticks") # Initialize the figure with a logarithmic x axis f, ax = plt.su

项目地址: https://github.com/WES6/list

​可视化BI软件经过几十年的不断发展,已成为大型企业进行商业决策不可缺少的工具.在BI软件问世之前,由于做数据分析可视化的时间较长.人力成本较高,企业一直处于忽视的状态.可视化BI软件的出现极大地提高了企业处理分析数据的效率. 可视化BI软件为企业提升数据分析效率 以前很多企业(其实现在也有不少)做数据分析可视化时,需要从企业内的各个业务系统(如ERP.CRM.MES等等)中导出数据到Excel表格里,然后分别对各个业务数据做数据分析可视化操作.对于一些数据量小的企业,这样做也能达到预期的效果,

学习利用python进行数据分析的笔记&下星期二内部交流会要讲的内容,一并分享给大家.博主粗心大意,有什么不对的地方欢迎指正~还有许多尚待完善的地方,待我一边学习一边完善~ 前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自<利用python进行数据分析>) 1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上

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版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/82318571 - 写在前面 本篇博客继续对中国大学MOOC课程信息进行数据分析,主要是利用pyecharts针对MOOC上开课的大学信息的分析. 前两次博客内容: 1. 中国大学MOOC课程信息爬取与数据存储 2. 中国大学MOOC课程信息之数据分析可视化一 - 环境配置安装 运行环境:Python3.6.Spyder 依赖的模块:pyecharts以及一

  前言 近几年,我国智慧城市建设步伐也不断加快,党中央和国务院也更加注重智慧园区的建设与发展,智慧园区建设与园区产业发展相结合,向着创新化.生态化发展,更加注重高新技术.绿色环保型等产业的发展,将管理创新与园区智能化相结合. 园区的发展更新换代,集合如:云计算,物联网,大数据,人工智能,GIS等新兴技术,通过对园区内外的数据和资源进行检测.分析.集成和响应,实现对园区管理信息化.信息传递即时化.基础设施智能化.公共服务便捷化.产业发展现代化.社会治理精细化等,以提高园区产业聚集能力.企业竞争力

前言 ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用.本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由: 采用"图层"叠加的设计方式,一方面可以增加不同的图之间的联系,另一方面也有利于学习和理解该package,photoshop的老玩家应该比较能理解这个带来的巨大便利 适用范围广,拥有详尽的文档,通过?和对应的函数即可在R中找到函数说明文档和对应的实例 在R和Python中

1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具 (4)线性代数运算.傅里叶变换,以及随机数生成 (5)用于将C.C++.Fortran代码集成到python的工具 2.pandas pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及

我主要在研究.NET/C# 实现 PC IMERP 和 Android IMERP ,目的在解决企业通信中遇到的各类自动化问题   分布式缓存框架: Microsoft Velocity:微软自家分布式缓存服务框架. Memcahed:一套分布式的高速缓存系统,目前被许多网站使用以提升网站的访问速度. Redis:是一个高性能的KV数据库. 它的出现很大程度补偿了Memcached在某些方面的不足. EnyimMemcached:访问Memcached最优秀的.NET客户端,集成不错的分布式均衡

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