基于hive的出租车数据分析系统_MySQL作为数据库
舟率率 6/14/2025 springbootmapreducejavasqoop
# 项目概况
# 数据类型
出租车数据
# 开发环境
centos7
# 软件版本
hadoop3.2.0、hive3.1.2、mysql5.7.38、jdk8、sqoop1.4.7
# 开发语言
Java、SQL
# 开发流程
数据上传(hdfs)->数据清洗(mapreduce)->数据分析(hive)->数据存储(mysql)->后端(springboot)->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/
# 解压 "data" 目录下的 "data.7z" 压缩包
# 解压 "data" 目录下的 "data.7z" 压缩包
# 解压 "data" 目录下的 "data.7z" 压缩包
# 上传 "data" 目录下的 "yellow_tripdata_2020-05.csv" 文件
# 上传 "data" 目录下的 "taxi_zone_lookup.csv" 文件
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# 上传文件到hdfs
cd /data/jobs/project/
hdfs dfs -rm -r /data/input/*
hdfs dfs -mkdir -p /data/input/taxi_zone_lookup/
hdfs dfs -mkdir -p /data/input/trip/
hdfs dfs -put taxi_zone_lookup.csv /data/input/taxi_zone_lookup/
hdfs dfs -ls /data/input/taxi_zone_lookup/
hdfs dfs -put yellow_tripdata_2020-05.csv /data/input/trip/
hdfs dfs -ls /data/input/trip/
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# 数据清洗
cd /data/jobs/project/
# 打包 "数据预处理/mapreduce-job" 项目
# 打包命令: mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
# 上传 "数据预处理/mapreduce-job/target/" 目录下的 "mapreduce-job.jar" 文件
hadoop jar mapreduce-job.jar trip /data/input/trip/ /data/output/trip/
hdfs dfs -ls /data/output/trip/
hdfs dfs -cat /data/output/trip/part-r-00000 | head -10
hadoop jar mapreduce-job.jar location /data/input/taxi_zone_lookup/ /data/output/taxi_zone_lookup/
hdfs dfs -ls /data/output/taxi_zone_lookup/
hdfs dfs -cat /data/output/taxi_zone_lookup/part-r-00000 | head -10
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# hive数据分析
cd /data/jobs/project/
# 上传 "数据分析" 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 "mysql" 目录下的 "sqoop.sh" 文件
sed -i 's/\r//g' sqoop.sh
bash sqoop.sh
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# 启动可视化
cd /data/jobs/project/
# 打包 "project-hive-taxi-data-analysis" 项目
# 打包命令: mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
# 上传 "project-hive-taxi-data-analysis-1.0-SNAPSHOT.jar"
java -jar /data/jobs/project/project-hive-taxi-data-analysis-1.0-SNAPSHOT.jar org.example.taxi.Application
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