基于hive的豆瓣电影Top250数据分析可视化
舟率率 5/12/2025 pythonflasksqoopjavamapreduce
# 项目概况
# 数据类型
豆瓣电影Top250榜单数据
# 开发环境
centos7
# 软件版本
python3.8.18、hadoop3.2.0、hive3.1.2、mysql5.7.38、jdk8、sqoop1.4.7
# 开发语言
python、Java
# 开发流程
数据入库(python)->数据上传(hdfs)->数据清洗(mapreduce)->数据分析(hive)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(html+js+css)
# 可视化图表
# 操作步骤
# 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的用户名:root 密码:123456
# MySQL的用户名:root 密码:123456
# MySQL的用户名:root 密码:123456
mysql -uroot -p123456
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# 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
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# 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
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# 准备目录
mkdir -p /data/jobs/project/
cd /data/jobs/project/
# 上传 "data" 目录下的 "movie_info.txt" 文件
# 上传 "数据入库" 目录下的 "data_to_mysql.py" 文件
python3 data_to_mysql.py movie_info.txt
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# 上传文件到hdfs
cd /data/jobs/project/
# 上传 "数据分析_mapreduce" 目录下的 "sqoop.sh" 文件/文件夹
sed -i 's/\r//g' sqoop.sh
bash sqoop.sh
hdfs dfs -ls /data/movie_information/
hdfs dfs -cat /data/movie_information/part-m-00000|head -10
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# 数据清洗
cd /data/jobs/project/
# 对 "数据分析_mapreduce" 目录下的 " mapreduce-job" 文件夹 进行 maven 打包后,上传linux
# 打包命令: mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
hadoop jar mapreduce-job-jar-with-dependencies.jar /data/movie_information/ /data/top250_movies/
hdfs dfs -ls /data/top250_movies/
hdfs dfs -cat /data/top250_movies/part-r-00000|head -10
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# hive数据分析
cd /data/jobs/project/
# 上传 "数据分析_hive" 目录下的 所有 文件
# 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
# 快速执行hive.sql
hive -v -f hive.sql
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# 创建MySQL表
cd /data/jobs/project/
# 上传 "mysql.sql" 文件
# 请确认mysql服务已经启动了
# 快速执行.sql文件内的sql语句
mysql -u root -p < mysql.sql
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# 数据导入MySQL
cd /data/jobs/project/
sed -i 's/\r//g' sqoop_to_mysql.sh
bash sqoop_to_mysql.sh
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# 启动可视化
mkdir -p /data/jobs/project/
cd /data/jobs/project/
# 上传 "可视化" 目录下的 "myapp" 文件夹
cd /data/jobs/project/myapp/
# windows本地运行: python3 app.py
python3 app.py pro
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