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  • 数据挖掘建模平台( 简称HB)是一套可定制的基于Hadoop架构的可视化数据挖掘建模平台,通过企业数据挖掘应用工具化的模式,使数据应用开发的速度更快,成本更低,让企业数据挖掘应用更简单。通过帮助中小企业挖掘...

    大数据挖掘建模平台( 简称HB)是一套可定制的基于Hadoop架构的可视化数据挖掘建模平台,通过企业数据挖掘应用工具化的模式,使数据应用开发的速度更快,成本更低,让企业数据挖掘应用更简单。通过帮助中小企业挖掘各种市场活动和企业内部运作可能带来的收益,从而不断的发现新的收益增长点。 大数据挖掘应用主要包括三大模块: ETL数据整合模块、大数据挖掘模块和结果展现模块,其中大数据挖掘建模是整个应用的核心。

     

    产品特点

    1、支持CRISP-DM数据挖掘标准流程

    CRISP-DM是数据挖掘的标准商业流程,与仅仅局限在技术层面上的数据挖掘方法论不同,CRISP-DM 把数据挖掘看作一个商业过程,并将其具体的商业目标映射为数据挖掘目标。有调查结果显示,目前绝大部分数据挖掘工具均采用CRISP-DM 的数据挖掘流程,它已经成为事实上的行业标准。

    TipDM-HB 完全支持CRISP-DM 标准,这不但规避了许多常规错误,而且其显著的智能预测模型有助于快速解决出现的问题。

    2、先进的体系架构

    基于企业级数据挖掘应用需要,HB采用J2EE企业应用架构,应用框架的设计基于云计算、SOA、分层组件化的思想来规划。采用云计算技术,可高效实现海量数据的挖掘处理;采用SOA架构使平台的可扩展性大大增强,能够和其他业务系统进行高效整合;遵循组件化分层结构设计,能最大程度减少业务模块之间的耦合程度,促进软件的重用,使得业务系统能够敏捷地适应业务规则的变化。系统采用Web服务进行应用系统集成,保证了松散耦合与跨平台的突出优势,克服了企业应用在异构平台集成及集成安全性、灵活性方面的突出要求。

     

    支持主流UNIX和Window平台,支持Oracle、SQL Server、Sybase、Mysql等主流数据库。

    3、提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法

    HB提供多种数据挖掘建模方法,这些方法分别来自于机器学习、人工智能和统计学。每种方法都有自己的长处,并且可以整合在一起使用,可以灵活的解决各种类型的问题。这些模型算法分成五类:数据探索与预处理、分类与回归、聚类分析、关联规则挖掘、时序模式。

    4、提供丰富的图表输出效果

    HB提供丰富的建模过程图表,示例如下:

     

    5、具有多模型的整合能力,使得生成的模型更加稳定和高效

    HB通过数据流的方式构建数据挖掘模型,用户可以把不同模型按照需求顺次连接就可以达到整合多个模型的目的。举例来说:建模前用户可以选择先对样本属性进行主成分分析或属性选择进行降维处理,然后再指定某个算法进行建模。另外TipDM-HB还提供了多种模型效果的评估技术和思路(例如收益图表、投资回报图表、利润图表、响应图表及各类表格等)来检验模型的效果,从而使用户可以选择最稳定、高效的模型进行发布。

    6、提供灵活多样的应用开发接口

    HB提供一套基于行业标准的编程接口及常用的数据挖掘算法。它可用于开发各类数据挖掘应用程序,从简单的预测建模到庞大的集成系统。数据引擎可由JDBC和XML访问分析行业标准数据挖掘API。

    TipDM提供Web Service、DLL 或是 JAR三种不同的使用接口,方便第三方软件商集成开发,快速构建出大型企业级海量数据挖掘应用系统。

    7、海量数据的处理能力

    HB是基于云计算平台分布式文件系统HDFS、并行计算框架MapReduce和MPP数据仓库基础上搭建的。由于架构在云计算平台之上,因此TipDM-HB克服了传统工具的问题,能够处理TB级的海量数据挖掘,具备了双向扩展、高容错性、易于部署等特点。

     

    HB具有并行、多线程处理能力,并能提供优化机制以保障在海量数据和大规模计算时的性能。

    • 发表于: 2018-01-152018-01-15 07:38:55
    • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20180115C04UNN00?refer=cp_1026
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  • 那么在Hadoop框架当中,Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢,今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。 Hadoop已经通过自身的发展来证明,它在大数据处理当中具有相当的潜力,随着越来越多的企业开始投入...

    在大数据时代,数据价值的挖掘非常重要,而挖掘出来的数据价值成果,需要展示出来,尤其是展示给相关业务人员,才能得到理解和下一步的运用,这也就是大家所说的数据可视化的问题。那么在Hadoop框架当中,Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢,今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。

    Hadoop已经通过自身的发展来证明,它在大数据处理当中具有相当的潜力,随着越来越多的企业开始投入大数据,Hadoop在大数据平台开发上也就获得更多的支持,因为从目前来看,不管是运用现有的Hadoop组件来解决大数据问题,还是在Hadoop框架上进行二次开发,Hadoop确实在大数据平台框架上成为企业的主流选择。
     

    Hadoop数据展示


    Hadoop通过家族系列的组件工具,有的负责数据管理、有的负责流程监控、还有一些则提供先进的数据存储机制,基于Hadoop通用框架,能够高效地解决目前的大数据所遇到的问题和企业所提出的需求。

    在Hadoop中,主要的可视化工具是zoomdata,它可以直接联系到分布式文件系统HDFS上的,拉取数据结构进行展示和呈现,也可以通过技术组件,如Impala,Hive,Spark SQL,Presto等来连接到HDFS,实现数据展示。

    Spark基于Hadoop,也能实现一定程度上的数据可视化。Spark提供用于提交和执行作业的Web界面,在该界面上可以看到生成的执行计划,提供数据分析,提取以及发现,可视化和协作。

    另外,为了数据呈现的效果更好,一些企业也会选择将Hadoop数据处理结果展示接入商业性的平台,来实现更好的可视化效果,比如Tableau,将数据输入高速的内存分析引擎实现快速查询,也是Hadoop数据展示的另一种实现手段。

    关于Hadoop数据展示,企业可以依据实际的业务展示需求,基于Hadoop系统自身,或者其他一些组件,比如Spark,或者商业数据分析平台,比如Tableau等,都能实现很好的数据展示需求。

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  • BI实时图表实现数据可视化的原理

    千次阅读 2019-01-22 14:24:14
    如果你已经使用过实时dashboard,或者正打算建立一个,那么,这篇文章可以帮助你理解实时dashboard背后的故事以及实时数据如何展现在你的dashboard中,从而实现数据可视化。 除去端到端之间极短的时间,数据实时...

    不久前,在商业智能实时图表解决方案的选择中,我们简单讲了下实时分析的工作流程。今天我们就来详细讨论一下这个话题。

    如果你已经使用过实时dashboard,或者正打算建立一个,那么,这篇文章可以帮助你理解实时dashboard背后的故事以及实时数据如何展现在你的dashboard中,从而实现数据可视化。

    除去端到端之间极短的时间,数据实时可视化主要有四大步骤。这里我们用一张图来展示。

    实时图表制作过程

    1、捕获数据流

    实时数据流使用 scrapers、collectors、agents、listeners捕获,并且存储在数据库中。数据库通常是NoSQL数据库,例如, Cassandra、MongoDB, 或者有时候是你只是Hadoop Hive。关系数据库不适合这种高展现的分析。NoSQL数据库的崛起也增强了实时数据分析向他靠拢的趋势。

    2、数据流处理

    数据流可以通过许多方式处理,比如,分裂、合并、计算以及与外部数据源结合。这些工作由一个容错分布式数据库系统,比如, Storm、Hadoop,这些都是比较常用的大数据处理框架。但是他们却不是实时数据分析的理想选择。因为他们依赖MapReduce面向批量的处理。不过Hadoop 2.0允许使用其他计算算法代替MapReduce,这样使得Hadoop在实时分析系统中运用又进了一步。处理之后,数据就可以很可视化组件读取了。

    3、数据可视化组件读取处理过的数据

    处理过的数据以结构化的格式(比如JSON或者XML)存储在NoSQL数据库中,被可视化组件读取。在大多数情况下,这会是一个嵌入到一个内部BI系统的图表库,或者成为像Tableau这种更加广泛的可视化平台的一部分。处理过的数据在JSON/XML文件中的刷新频率,称为更新时间间隔。

    4、可视化组件更新实时DASHBOARD

    可视化组件从结构数据文件(JSON/XML),在图表界面绘制一个图表、仪表或者其他可视化行为。处理过的数据在客户端展现的频率叫做刷新间隔时间。在一些应用程序中,比如带有图表渲染功能的股票交易应用程序,会预先设置基于数据流的触发功能。

    会不会觉得很复杂呢?只不过这些过程会在几秒钟内,甚至更短时间内完成。这些操作因为不断进步的数据库及实时功能变成现实,特别是NoSQL数据库。再由诸如Storm这种专用于实时进程处理的工具辅助,可以让其性能效果更上一层能。现在的可视化数据已经支持需求场景,在当今的大数据应用程序中建立了一个实时分析生态圈。

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  • 淘宝数据可视化大屏案例(Hadoop实验)

    千次阅读 多人点赞 2020-12-05 00:12:47
    身处大数据时代,每一天都在产生数据,对于数据的应用是每一个行业的最基本的要求,也是他们立足于商业的必要手段。 项目简介 项目条件 1.首先要准备数据集 2.准备环境,Hadoop集群,需要hdfs,hive,Fiume,...

    身处大数据时代,每一天都在产生数据,对于数据的应用是每一个行业的最基本的要求,也是他们立足和竞争商业世界的必要手段。在这个“化数为金”的时代,对数据的敏感程度不仅仅是那些专业人士的目标所向,而是对于每一个人的挑战与机遇。数据分析已经成为21世纪最为广泛的一次信息革命,它终将成为未来最基础的生存技能

    数据挖掘——数据清洗——数据分析——数据可视化——数据语言大众化——数据价值化

    工欲善其事必先利其器

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    项目简介

    我们选取了12月1日-18号的数据,进行简单的模拟大数据分析(6万多条,实际项目一般是上亿,文件大小都是TB级,一般的软件无法分析处理,只可以借助Hadoop大数据分析)
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    项目条件

    1.首先要准备数据集
    在这里插入图片描述
    数据集点击此处下载

    2.准备环境,Hadoop集群,需要hdfs,hive,Fiume,sqoop等插件,需要提前自己安装,使用12月数据做一个分析


    项目步骤

    1.启动Hadoop集群并查看

    start-all.sh
    jps
    

    在这里插入图片描述
    2.配置表支持事务(十分重要)

    2.1 改配置文件hive-site.xml 或者 临时设置参数 命令行

    <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>
    
    

    首先在Hadoop计算机里面找到这个文件,因为配置文件已经存在了,我们只需要在后面添加上面的数据即可,操作步骤截图如下:

    在这里插入图片描述
    注意这里修改的是hive文件下面的,也就是第一个文件,不是第二个flume!

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2.2 使用vi命令,新建一个file_hive.properties文件,把下面的数据插入到里面

    #定义agent名, source、channel、sink的名称
    agent3.sources = source3
    agent3.channels = channel3
    agent3.sinks = sink3
    #具体定义source
    agent3.sources.source3.type = spooldir
    agent3.sources.source3.spoolDir = /home/hadoop/taobao/data
    agent3.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/taobao/tmp/point
    # file channel data文件的路径
    agent3.channels.channel3.dataDirs=/home/hadoop/taobao/tmp
    
    #具体定义sink
    agent3.sinks.sink3.type = hive
    agent3.sinks.sink3.hive.metastore = thrift://hadoop:9083
    agent3.sinks.sink3.hive.database = taobao
    agent3.sinks.sink3.hive.table = taobao_data
    agent3.sinks.sink3.serializer = DELIMITED
    agent3.sinks.sink3.serializer.delimiter = ","
    agent3.sinks.sink3.serializer.serdeSeparator = ','
    agent3.sinks.sink3.serializer.fieldnames = user_id,item_id,behavior_type,user_geohash,item_category,date,hour
    agent3.sinks.sink3.batchSize = 90
    
    #组装source、channel、sink
    agent3.sources.source3.channels = channel3
    agent3.sinks.sink3.channel = channel3
    
    
    vi file_hive.properties
    
    

    在这里插入图片描述
    该文件用于监听的作用,自动就会在家目录下面,然后我们需要创建几个文件夹,就是下图我备注的那些字段
    在这里插入图片描述

    mkdir -p /home/hadoop/taobao/data
    mkdir -p /home/hadoop/taobao/tmp/point
    
    

    在这里插入图片描述
    3.3 创建数据库

    由于版本问题,需要导入指定的jar包

    把${HIVE_HOME}/hcatalog/share/hcatalog/下的所有包,拷贝入${FLUME_HOME}/lib
    

    执行下面的命令:

    cd ${HIVE_HOME}/hcatalog/share/hcatalog/
    
    cp * ${FLUME_HOME}/lib/
    

    在这里插入图片描述
    启动hive

    hive
    

    创建数据库并使用

    create database taobao;
    use taobao;
    

    建立表格

    create table `taobao`.`taobao_data`  (
      `user_id` varchar(255) ,
      `item_id` varchar(255) ,
      `behavior_type` varchar(255) ,
      `user_geohash` varchar(255) ,
      `item_category` varchar(255) ,
      `date` varchar(10) ,
      `hour` varchar(3) 
    ) 
    clustered by(user_id) into 3 buckets
    row format delimited fields terminated by ','
    stored as orc tblproperties('transactional'='true');
    
    

    创建导出数据表

    create table `taobao`.`taobao_result`  (
      `key` varchar(255) ,
      `value` varchar(255)) ;
    
    

    在这里插入图片描述
    4.导入数据

    先启动hive --service metastore -p 9083
    (这个端口号要配置到flume文件中,可用netstat -tulpn | grep 9083查看端口是否监听)

    hive --service metastore -p 9083
    

    再去启动flume

    flume-ng agent --conf conf --conf-file file_hive.properties -name agent3 -Dflume.hadoop.logger=INFO,console
    

    然后把文件数据导入到,之前创建的data文件夹里面就完成了自动导入

     mv /home/hadoop/12yue.csv /home/hadoop/taobao/data/
    

    在这里插入图片描述


    5.数据分析

    5.1 把总访问量查询出来,导入到结果表

    insert into taobao_result 
    (select "PV", u. `总访问量`  FROM 
    (select count(*) AS `总访问量` FROM taobao_data) u);
    

    在这里插入图片描述

    INSERT INTO taobao_result 
    (SELECT  " UV", u. `用户数量`  FROM
    (SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS `用户数量` FROM taobao_data) u); 
    

    在这里插入图片描述
    可以查看一下

    select * from taobao_result;
    

    在这里插入图片描述


    5.2 – 浏览页跳失率:用户仅仅有pv行为,没有其它的收藏、加购、购买行为

    INSERT INTO taobao_result 
    (SELECT "跳失率", u. `总访问量`  FROM
    (
    SELECT b.`仅pv用户` / a.`总用户` AS `总访问量`  FROM
    (SELECT count( DISTINCT user_id )  AS `总用户` FROM taobao_data) a ,
    (SELECT 
    count( DISTINCT user_id ) AS `仅pv用户`
    FROM taobao_data 
    WHERE 
    user_id NOT IN ( SELECT DISTINCT user_id FROM taobao_data WHERE behavior_type = '2' ) AND 
    user_id NOT IN ( SELECT DISTINCT user_id FROM taobao_data WHERE behavior_type = '3' ) AND 
    user_id NOT IN ( SELECT DISTINCT user_id FROM taobao_data WHERE behavior_type = '4' )) b
    ) u);
    

    注意在hive里面不可以使用in not in查询,所以这里要用连接查询解决这个问题

    经过大量的测试,我自己写了一个sq语句,也可以达到以上的效果

    首先把要插入的信息,查询出来

    
    SELECT "跳失率", u.`总访问量` FROM
    (
    SELECT b.`仅pv用户` / a.`总用户` AS `总访问量`  FROM
    (SELECT count( DISTINCT user_id ) AS `总用户` FROM taobao_data) a,
    (SELECT count( DISTINCT user_id ) AS `仅pv用户` from (select * from taobao_data) as c LEFT JOIN (SELECT  DISTINCT user_id as `id`  FROM taobao_data WHERE behavior_type = '2' or behavior_type='3' or behavior_type='4') as d on c.user_id=d.id WHERE d.id is NULL ) as b
    ) as u;
    
    

    在这里插入图片描述插入

    INSERT INTO taobao_result
    (SELECT "跳失率", u.`总访问量` FROM
    (
    SELECT b.`仅pv用户` / a.`总用户` AS `总访问量`  FROM
    (SELECT count( DISTINCT user_id ) AS `总用户` FROM taobao_data) a,
    (SELECT count( DISTINCT user_id ) AS `仅pv用户` from (select * from taobao_data) as c LEFT JOIN (SELECT  DISTINCT user_id as `id`  FROM taobao_data WHERE behavior_type = '2' or behavior_type='3' or behavior_type='4') as d on c.user_id=d.id WHERE d.id is NULL ) as b
    ) as u);
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    优化代码类型(思路类似)

    SELECT count(DISTINCT user_id) from datas left JOIN
    (select DISTINCT user_id as t from datas WHERE behavior_type ='2' or behavior_type ='3' or behavior_type ='4') as a on user_id=a.t WHERE a.t is null
    

    5.3
    – 有购买行为的用户数量、用户的购物情况、复购率分别是多少?

    SELECT COUNT( 1 ) FROM (SELECT u.user_id, SUM( CASE u.behavior_type WHEN "4" THEN 1 ELSE 0 END ) AS buy FROM taobao_data u GROUP BY u.user_id HAVING buy > 0 ) t;
    

    在这里插入图片描述

    SELECT COUNT(1) AS `总数`, SUM(CASE u.behavior_type WHEN "1" THEN 1 ELSE 0 END ) AS `点击行为`,SUM(CASE u.behavior_type WHEN "2" THEN 1 ELSE 0 END ) AS `收藏行为`,SUM(CASE u.behavior_type WHEN "3" THEN 1 ELSE 0 END ) AS `加购物车行为`,SUM(CASE u.behavior_type WHEN "4" THEN 1 ELSE 0 END ) AS `购买行为` FROM taobao_data u;
    
    

    在这里插入图片描述


    5.4 – 复购率 购买次数大于2的人占总的人数的比率

    必须要输入下面代码

    原因如下

    set hive.mapred.mode=nonstrict;
    

    注意这个sq语句里面的4,必须也要用单引号括起来

    SELECT t2.repeat_buy/t1.total AS `复购率` FROM	
    (SELECT COUNT(DISTINCT u1.user_id) AS total FROM taobao_data u1) t1 , 
    (SELECT COUNT(1) AS repeat_buy FROM
    (SELECT u.user_id, SUM(CASE u.behavior_type WHEN '4' THEN 1 ELSE 0 END ) AS buy FROM taobao_data u  GROUP BY u.user_id HAVING buy>1) t) t2;
    

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述5.5 分析用户在哪个时间段最为活跃,包括日期和时间

    SELECT `date`,count(*) as `t` from taobao_data GROUP BY `date` ORDER BY `t` DESC;
    

    在这里插入图片描述

    SELECT `hour`,count(*) as `t` from taobao_data GROUP BY `hour` ORDER BY `t` DESC;
    

    在这里插入图片描述


    导出数据

    去自己的Navicat里面执行去试试也可以

    CREATE DATABASE taobao;
    
    
    create table `taobao`.`taobao_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;
    

    在这里插入图片描述虚拟机执行也可以

    show create table taobao_result
    

    在这里插入图片描述

    在终端界面运行

    sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/taobao --username root -P --table taobao_result --export-dir  /user/hive/warehouse/taobao.db/taobao_result  -m 1 --input-fields-terminated-by '\001'
    

    在这里插入图片描述查询一下数据是否导入成功
    在这里插入图片描述
    OK!

    可视化展示——基于Python里面的pyecharts库

    在这里插入图片描述
    1.有不同的用户访问,按照IP地址来确定,对比之后用户点击率还是比较高的,和用户人数形成了极差,说明该电商还是比较吸引人,有大量的浏览量,说明网站还是比较吸引人,流量价值比较高,可以加大对广告的投入赚取利益。


    在这里插入图片描述2.只看不买不收藏的用户占比总人数约1/3,说明还是比较可观,可以加大对网站信息化的建设以及,吸引更多的人,同时减少跳失率


    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    3.通过对用户的购买行为数据分析可知,用户主要对其内容感兴趣,访问量比较的大说明网站的种类还是比较的丰富,用户喜欢逛,但综合下来购买占比相对较少,但网站的流量比较大,可以发挥该优势,提高用户的收藏率和购买率,以及加入购物车行为,这就需要增加产品的质量,吸引更多的人愿意一次性购买(淘宝的特点,都喜欢逛)


    在这里插入图片描述有图可知,复购率约占比4/25,说明二次购买的人数还是不够多,需要加强质量管理,同时增加一些二次购买福利,留住顾客


    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述分析可得用户喜欢在活动前后大幅度浏览网站,同时大部分人喜欢在6点(下班之后)浏览网页,到了晚上9点和10点带到高峰,建议在这段时间加强对网站的维护和广告的投入,达到相关的作用


    项目总结

    对于hive里面的数据操作,最为重要的就是sq语句的书写:

    1.在MySQL里面可以运行的sq语句在hive里面未必可以运行成功,因为hive对sq语句要求的更为严格,其次hive里面不支持in not in 子查询,我们需要使用left join on 或者其他方法去实现相关功能的查询。
    2.hive里面有时会报一些字段错误,那么很有可能就是sq语句书写的不够规范,其次在MySQL里面可以用‘’来表示子查询字符串,也就是一些表的字段名,但是hive里面有时候需要用Esc下面的那个符号,建议最好使用那个,以免报错。另外在使用sq语句在hive里面创建表格的时候注意大小写,create table …
    3.导入数据的时候注意步骤不要出错了以及一些配置文件。
    4.使用sqoop导出数据需要在mysql 里面提前创建好表格,从hive表导出,最终在MySQL里面进行相关查询,以及可视化分析。
    5.只要hive报错语法错误,那么就按照最标准的语法格式书写准没错,亲测实用!

    思路:首先准备好配置文件以及数据,导入只需移动进去,导出还需要查看该表的位置,至于中间的数据分析,必须熟练的掌握MySQL的查询语法。

    我们在想,要是Python可以直接连接hive就好了,那么我们在Python环境里面执行查询语句,自动把数据集传给变量,然后利用可视化库进行展示,一键化岂不是很方便。确实可以,这个需要安装一些Python第三方库连接虚拟机里面的hive,这样我们进行大数据分析也就方便多了。

    每文一语

    学会尝试,说不定下一个幸运儿就是你!

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  • IoTDB + Grafana 实现数据可视化(1)

    千次阅读 2021-03-22 21:05:40
    数据分析三、配置环境由于网络上的教程很多,这一步略过四、写入数据4.1 idea 配置文件4.2 idea 测试连接MySQL4.3 idea 测试连接IoTDB4.4 数据存取五、数据可视化5.1 下载 Grafana 插件5.2 开启IoTDB服务5.2.1 特别...
  • 数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,...
  • Gephi教程:使用Graph Streaming 插件实现数据可视化

    千次阅读 热门讨论 2018-10-22 14:21:01
    Gephi 是一款网络分析领域的数据可视化处理软件,开发者对它寄予的希望是:成为 “数据可视化领域的Photoshop” ,可运行在Windows,Linux及Mac os系统。 特点 快速由内置的OpenGL引擎提供支持,Gephi能够利用非常...
  • Jsp+Servlet+Echarts实现动态数据可视化

    万次阅读 多人点赞 2018-07-14 11:06:13
    Echarts(3.x版)官网实例的数据都是静态的,实际使用中往往会要求从服务器端取数据进行动态显示,官网教程里给出的异步数据加载很粗略,下面就以官网最简单的实例为例子,详细演示如下过程:1.客户端通过ajax发送...
  • 1. 需求: 1.1 背景描述 随着中国经济的迅速发展,广大人民群众的收入也在不断提高,但是仍有 一部分人群需要在经济上获得帮助,每月领取城市居民最低生活保障,为了更 ...为实现精准扶贫给予...
  • 一、OLAP与Impala简介1. OLAP简介 OLAP是Online ...OLAP允许以一种称为多维数据集的结构,访问业务数据源经过聚合和组织整理的后数据。以此为标准,OLAP作为单独的一类产品同联机事务处理(OLTP)得以明显区分。
  • #第十六天 - Sqoop工具使用 - Hadoop、Hive、Sqoop常见问题 - 数据可视化工具ECharts 文章目录一、Sqoop从MySql导数据到Hive过程执行Sqoop命令Sqoop简介使用方法实例(官方案例)运行效果 一、Sqoop从MySql导数据到...
  • 这样只要在每天定期ETL时,记录当天产生变化(包括修改和新增)的记录,只将这些记录插入到Impala表中,就可以实现增量数据装载。这个方案并不完美,毕竟冗余了一套数据,既浪费空间,又增加了ETL的额外工作。其实...
  • 今天重新整理了hadoop文件查看器...采用这种方式的好处在于,更便捷、更易理解,而且也不需要自己解析hadoop命令的运行结果来实现文件系统的数据。 今天用aip实现了文件追加和新文件。 以下为追加的一小段代码: Pa
  • 结合数据透视表,VBA语言,可制作高大上的可视化分析和dashboard仪表盘。 单表或单图用Excel制作是不二法则,它能快速地展现结果。但是越到复杂的报表,excel无论在模板制作还是数据计算性能上都稍显不足,任何...
  • Hadoop大数据综合案例5-SSM可视化基础搭建 Hadoop大数据综合案例6–数据可视化(SpringBoot+ECharts) Spring Boot 简介 由于Spring是一个轻量级的企业开发框架,主要的功能就是用于整合和管理其他框架。但随着整合的...
  • 如果你已经使用过实时dashboard,或者正打算建立一个,那么,这篇文章可以帮助你理解实时dashboard背后的故事以及实时数据如何展现在你的dashboard中,从而实现数据可视化。 除去端到端之间极短的时间,数据实时...
  • 数据可视化黑科技!它比python强大20倍

    千次阅读 多人点赞 2020-07-22 10:17:34
    前几天被问到一个问题:数据可视化,你用什么工具?Excel的数据透视表?python?echarts?还是数据可视化工具Tableau、FineBI? 不禁联想起在微软系统出现之前,程序员的电脑系统还是用的linux,只能通过各种复杂的...
  • 网络总是难以进行可视化和导航,而且最大的问题是很难找到与任务相关的模式。 分析师的角度 网络分析师注重研究不同因素之间的关系而非具体因素; 这些因素可以解释社会、文化和经济现象,但它们之间如何联系和...
  • 大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。本文向大家推荐 30 款数据可视化工具
  • 本文基于B站视频《Python爬虫基础5天速成(2021全新合集)Python入门+数据可视化》关于 “豆瓣电影Top250” 项目做出的总结与分享。 在该项目实战中主要应用了:python语法基础、数据爬取、数据解析、数据分析及数据...

空空如也

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