MapReduce的思想

项目实战案例：搜狗日志查询分析

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数据：

一、电商大数据平台整体架构
1、大数据（Hadoop、Spark、Hive）都是一种数据仓库的实现方式
核心问题：数据存储、数据计算
什么是数据仓库？传统的解决大数据的方式，就是一个数据库
一般只做查询

2、大数据平台整体的架构
    部署：Apache、Ambari（HDP）、CDH

二、在项目中使用使用瀑布模型（软件工程：方法论）
1、瀑布模型几个阶段?
2、每个阶段完成的任务

三、使用MapReduce进行分析处理（Java程序）
1、MapReduce的基本原理（编程模型）
() 思想来源：Google的论文：MapReduce 问题 PageRank（网页排名）
() 先拆分、再合并-----> 分布式计算

2、使用MapReduce进行日志分析

四、使用Spark进行分析和处理（Scala语言、Java语言）
1、Spark的优点和体系架构
2、使用Scala开发Spark任务进行日志分析
bin/spark-shell --master spark://bigdata11:7077

    val rdd1 = sc.textFile("hdfs://mydemo71:8020/myproject/data/SogouQ1.txt")
    val rdd2=rdd1.map(_.split("\t")).filter(_.length==6)
    rdd2.count()
    val rdd3=rdd2.filter(_(3).toInt==1).filter(_(4).toInt==2)
    rdd3.count()
    rdd3.take(3)

五、使用Hive（蜂巢）进行分析和处理
1、什么是Hive？特点？Hive体系结构
是基于HDFS之上的数据仓库
支持SQL语句
是翻译器：SQL ----> MapReduce（Spark任务）

2、使用Hive进行查询操作![](/upload/otherpic73/153260.jpg)
        ①　创建Hive对应的表
        create table sogoulog(accesstime string,useID string,keyword string,no1 int,clickid int,url string) row format delimited fields terminated by ',';

    **  ②　将原始数据进行清洗：因为有些不满足长度为6
        val rdd1 = sc.textFile("hdfs://mydemo71:8020/myproject/data/SogouQ1.txt")
        val rdd2=rdd1.map(_.split("\t")).filter(_.length==6)
        val rdd3 = rdd2.map(x=>x.mkString(","))   这里需要注意转成字符串
        rdd3.saveAsTextFile("hdfs://mydemo71:8020/myproject/cleandata/sogou")

    **  ③　将清洗后的数据导入Hive
        load data inpath '/myproject/cleandata/sogou/part-00000' into table sogoulog;
        load data inpath '/myproject/cleandata/sogou/part-00001' into table sogoulog;

        ④　使用SQL查询满足条件的数据（只显示前10条）**
        select * from sogoulog where no1=1 and clickid=2 limit 10;**

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本文来源：http://bjjierui.cn/article/pihsse.html