基于hive的研究生招生复试及院校推荐大屏系统项目
舟率率 5/9/2025 pythonsqoopdjango
# 项目概况
# 数据类型
大学院校开放数据
# 开发环境
centos7
# 软件版本
python3.8.18、hadoop3.2.0、hive3.1.2、mysql8.0.41、jdk8、sqoop1.4.7
# 开发语言
python、shell、SQL
# 开发流程
数据入表(mysql)->数据上传(hdfs)->数据分析(hive)->结果存储(mysql)->后端(django)->前端(html+js+css)
# 可视化图表
# 操作步骤
# python安装包
pip3 install django==4.2.11 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install djangorestframework==3.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install mysqlclient==2.2.7 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install Pillow==10.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
1
2
3
4
5
6
2
3
4
5
6
# 准备目录
mkdir -p /data/jobs/project/
cd /data/jobs/project/
# 解压 ky.7z 压缩包
# 上传 "project-hive-stu-admis-school-recommend-sys" 整个文件夹
1
2
3
4
5
6
7
2
3
4
5
6
7
# 启动Hadoop
# 离开安全模式: hdfs dfsadmin -safemode leave
# 启动hadoop
bash /export/software/hadoop-3.2.0/sbin/start-hadoop.sh
1
2
3
4
5
2
3
4
5
# 启动MySQL
# 查看mysql是否启动 启动命令: systemctl start mysqld.service
systemctl status mysqld.service
# 进入mysql终端
mysql -uroot -p123456
1
2
3
4
5
6
2
3
4
5
6
# 启动hive
# 在第一个窗口中,执行后等待10-20秒
/export/software/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service metastore
# 在第二个窗口中,执行后等待10-20秒
/export/software/apache-hive-3.1.2-bin/bin/hive --service hiveserver2
# 连接进入hive终端命令如下:
# /export/software/apache-hive-3.1.2-bin/bin/beeline -u jdbc:hive2://master:10000 -n root
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
2
3
4
5
6
7
8
9
10
# 数据入表
cd /data/jobs/project/project-hive-stu-admis-school-recommend-sys/
mysql -u root -p < ky.sql
1
2
3
4
5
2
3
4
5
# 数据上传
cd /data/jobs/project/project-hive-stu-admis-school-recommend-sys/数据分析/
sed -i 's/\r//g' sqoop_mysql_to_hdfs.sh
bash sqoop_mysql_to_hdfs.sh
1
2
3
4
5
6
2
3
4
5
6
# 数据分析
cd /data/jobs/project/project-hive-stu-admis-school-recommend-sys/数据分析/
hive -v -f hive.sql
1
2
3
4
5
2
3
4
5
# MySQL建表
cd /data/jobs/project/project-hive-stu-admis-school-recommend-sys/数据分析/
mysql -u root -p echarts < mysql.sql
1
2
3
4
5
2
3
4
5
# 结果存储
cd /data/jobs/project/project-hive-stu-admis-school-recommend-sys/数据分析/
sed -i 's/\r//g' sqoop_hdfs_to_mysql.sh
bash sqoop_hdfs_to_mysql.sh
1
2
3
4
5
6
2
3
4
5
6
# 启动可视化
cd /data/jobs/project/project-hive-stu-admis-school-recommend-sys/
python3 manage.py runserver master:5173
1
2
3
4
5
2
3
4
5