基于hive的全国热门旅游景点数据分析及可视化_离线
舟率率 6/8/2025 pythonflasksqoop
# 项目概况
hive_offline_flask (opens new window)
# 数据类型
旅游景点数据
# 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、SQL
# 开发流程
数据清洗(python)->数据上传(hdfs)->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
# python安装包
pip3 install pandas==2.0.3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install flask==3.0.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install flask-cors==4.0.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install pymysql==1.1.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install jieba==0.42.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install pyecharts==2.0.4 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 install openpyxl==3.1.3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
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# 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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# 数据清洗
mkdir -p /data/jobs/project/data/
cd /data/jobs/project/data/
# 上传 "data" 目录下的 "data.xlsx" 文件
# 上传 "data" 目录下的 "stopwords.txt" 文件
cd /data/jobs/project/
# 上传 "data_clean.py" 文件
python3 data_clean.py
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# 上传文件到hdfs
cd /data/jobs/project/
ls -l output/
hdfs dfs -mkdir -p /data/origin/tourist_info/
hdfs dfs -mkdir -p /data/origin/tourist_word/
hdfs dfs -put -f output/tourist /data/origin/tourist_info/
hdfs dfs -put -f output/tourist_word.csv /data/origin/tourist_word/
hdfs dfs -ls /data/origin/tourist_info/
hdfs dfs -ls /data/origin/tourist_word/
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# hive数据分析
cd /data/jobs/project/
# 上传 "hive" 目录下的 "hive.sql" 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" 目录下的 "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/
# 上传 "sqoop.sh" 文件
sed -i 's/\r//g' sqoop.sh
bash sqoop.sh
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# 启动可视化
mkdir -p /data/jobs/project/myapp/
cd /data/jobs/project/myapp/
# 上传 "可视化" 目录下的 "所有" 文件和文件夹
# windows本地运行: python app.py
python3 app.py pro
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