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Hive实战 —— 利用Hive进行数据分析并将分析好的数据导出到mysql数据库中

code • 2022-5-21 • mysql • 阅读 37

Hive实战 —— 利用Hive进行数据分析并将分析好的数据导出到mysql数据库中,第1张

🙆‍♂️🙆‍♂️ 写在前面

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​📖​ 本期文章：Hive实战 —— 利用Hive进行数据分析并将分析好的数据导出到mysql数据库中
如果对您有帮助还请三连支持，定会一 一回访！🙋🏻‍♂️

📌本文目录 hive实战一、需求分析二、数据准备2.1、查看原始数据2.2、表的数据结构2.3、数据清洗2.4、准备hive表 三、实现业务需求3.1、统计视频观看数Top103.2、将查询结果导出到hdfs上3.3、将分析好的数据导出Mysql

📍 写在前面

本次文章记录自己的一次实验过程，详细实验请参考尚硅谷的Hive教程

hive实战 一、需求分析

统计热门视频Top10 （以播放数作为参考标准） 简单需求

将统计结果导出到mysql中

✔️ 目的为了熟悉各种 *** 作过程

二、数据准备 2.1、查看原始数据

2.2、表的数据结构
字段备注详细描述
videoId视频唯一id（String）11位字符串
uploader视频上传者（String）上传视频的用户名String
age视频年龄（int）视频在平台上的整数天
category视频类别（Array）上传视频指定的视频分类
length视频长度（Int）整形数字标识的视频长度
views观看次数（Int）视频被浏览的次数
rate视频评分（Double）满分5分
Ratings流量（Int）视频的流量，整型数字
conments评论数（Int）一个视频的整数评论数
relatedId相关视频id（Array）相关视频的id，最多20个
2.3、数据清洗

通过观察原始数据形式，可以发现，视频可以有多个所属分类，每个所属分类用&符号分割，且分割的两边有空格字符，同时相关视频也是可以有多个相关视频，多个相关视频又用“\t”进行分割。为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行 *** 作，我们首先进行数据重组清洗 *** 作。

即：将所有的类别用“&”分割，同时去掉两边空格，多个相关视频id也使用“&”进行分割。

我们使用过MapReduce进行数据清理

新建一个module 导入依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
        <artifactId>hadoop-clientartifactId>
        <version>3.1.3version>
    dependency>
dependencies>

【1】封装工具类

package com.itch.video.etl;

/**
 * @author it春和
 * @create 2022-05-09 22:29
 */
public class EtlUtils {
    // 工具类

    /**
     * 数据清洗的方法
     * @param srcData 原始数据
     * @return
     */
    public static  String  etlData(String srcData){
        StringBuffer resultData = new StringBuffer();
        //1. 先将数据通过\t 切割
        String[] datas = srcData.split("\t");
        //2. 判断长度是否小于9
        if(datas.length <9){
            return null ;
        }
        //3. 将数据中的视频类别的空格去掉
        datas[3]=datas[3].replaceAll(" ",""); // 将所有空格替换成空串
        //4. 将数据中的关联视频id通过&拼接
        for (int i = 0; i < datas.length; i++) {
            if(i < 9){
                //4.1 没有关联视频的情况
                if(i == datas.length-1){
                    resultData.append(datas[i]);
                }else{
                    resultData.append(datas[i]).append("\t");
                }
            }else{
                //4.2 有关联视频的情况
                if(i == datas.length-1){
                    resultData.append(datas[i]);
                }else{
                    resultData.append(datas[i]).append("&");
                }
            }
        }
        return resultData.toString();
    }
}

测试：

 public static void main(String[] args) {
        // 测试方法
        // 有相关视频
        String line1 = "RX24KLBhwMI\tlemonette\t697\tPeople & Blogs\t512\t24149\t4.22\t315\t474\tt60tW0WevkE\tWZgoejVDZlo\tXa_op4MhSkg\tMwynZ8qTwXA\tsfG2rtAkAcg\tj72VLPwzd_c\t24Qfs69Al3U\tEGWutOjVx4M\tKVkseZR5coU\tR6OaRcsfnY4\tdGM3k_4cNhE\tai-cSq6APLQ\t73M0y-iD9WE\t3uKOSjE79YA\t9BBu5N0iFBg\t7f9zwx52xgA\tncEV0tSC7xM\tH-J8Kbx9o68\ts8xf4QX1UvA\t2cKd9ERh5-8";
        // 没有相关视频
        String line2 = "RX24KLBhwMI\tlemonette\t697\tPeople & Blogs\t512\t24149\t4.22\t315\t474";
        // 不合法数据 字段小于9个
        String line3 = "RX24KLBhwMI\tlemonette\t697\tPeople & Blogs\t512\t24149\t4.22\t315";

        String res1 = etlData(line1);
        String res2 = etlData(line2);
        String res3 = etlData(line3);

        System.out.println(res1);
        System.out.println(res2);
        System.out.println(res3);
}

【2】编写mapper

package com.itch.video.etl;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * @author it春和
 * @create 2022-05-09 22:28
 */
public class EtlMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
    private Text k = new Text();
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //获取一行
        String line = value.toString();
        //清洗
        String resultData = EtlUtils.etlData(line);

        if (resultData != null) {
            //写出
            k.set(resultData);
            context.write(k, NullWritable.get());
        }
    }

}

【3】编写Driver

package com.itch.video.etl;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * @author it春和
 * @create 2022-05-09 22:28
 */
public class EtlDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job  = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(EtlDriver.class);
        job.setMapperClass(EtlMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
        job.setNumReduceTasks(0);
        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));
        job.waitForCompletion(true);
    }

}

【4】将程序打包

【5】将jar包上传到linux

【6】进行数据清理

1️⃣ 在hdfs上新建目录用于存放原始数据和清洗后的数据

2️⃣ 将原始数据上传到hdfs

3️⃣ 跑MapReduce进行数据清洗

hadoop jar 打包上传到linux的jar包 Driver的全限定名 输入目录 输出目录

2.4、准备hive表

✔️ 创建表

create table video(
    videoId string, 
    uploader string, 
    age int, 
    category array<string>, 
    length int, 
    views int, 
    rate float, 
    ratings int, 
    comments int,
    relatedId array<string>)
row format delimited fields terminated by "\t"
collection items terminated by "&"
stored as textfile;

✔️ 向表中装载数据

三、实现业务需求 3.1、统计视频观看数Top10 
-- 使用order by按照views字段做一个全局排序即可，同时我们设置只显示前10条。
select 
     videoId,
     uploader,
     views 
from 
     video
order by 
     views desc 
limit 10;

✔️ 首先开启本地模式

开启本地模式可以优化hive的性能

✔️ 执行sql

3.2、将查询结果导出到hdfs上 
insert overwrite directory '/hive_video/result'  -- 存放在hdfs的目录
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' 
select 
     videoId,
     uploader,
     views 
from 
     video
order by 
     views desc 
limit 10;

3.3、将分析好的数据导出Mysql

1️⃣ 在mysql中创建一张表

创建表的时候注意对应字段

CREATE TABLE hive_res1(
	videoId VARCHAR(50),
	uploader VARCHAR(50),
	views INT
);

SELECT	* FROM hive_res1;

2️⃣ 使用sqoop从hdfs上将分析好的数据导出到mysql中

bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop02:3306/study \
--username root \
--password 123456 \
--table hive_res1 \
--export-dir /hive_video/result \
--input-fields-terminated-by "\t" \
--num-mappers 1

3️⃣ 查看mysql中是否有数据

欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/991074.html

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