大数据离线分析项目(Hadoop)
Hadoop概述和2.0生态组件简介
Hadoop概述及生态组件简介Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是一套靠得住的，可扩展的，支持散布式计算的开源软件，由原雅虎公司Doug Cutting依照Google 发布的学术论文（Google File System、MapReduce、BigTable）而创建的开源项目。
Doug Cutting被称为Hadoop之父。
而Hadoop是一个虚构的名字，Doug Cutting说明Hadoop的得名：“那个名字是我小孩给一个棕黄色的大象玩具命名的。
我的命名标准确实是简短、容易发音和拼写，没有太多的意义，而且可不能被用于别处，小小孩恰正是这方面的高手”。
因此Hadoop 的logo确实是一只奔跑的棕黄色小象。
Hadoop是一个基础框架，许诺用简单的编程模型在运算机集群对大型数据集进行散布式处置。
它的设计规模从单一效劳器到数千台机械，每一个都提供本地计算和存储，框架本身提供运算机集群高可用的效劳而不是依托硬件来提供高可用性。
用户能够在不了解散布式底层细节的情形下，轻松地在Hadoop上开发和运行处置海量数据的应用程序，低本钱、高靠得住、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统。
Hadoop的特点Hadoop是一个能够对大量数据进行散布式处置的软件框架，它是以一种靠得住、高效、可伸缩的方式进行数据处置。
高靠得住性：Hadoop按位存储和处置数据的能力值得人们信任。
高扩展性：Hadoop是在可用的运算机集群间分派数据并完成计算任务的，这些集群能够方便地扩展到数以千计的节点中。
高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平稳，因此处置速度超级快。
高容错性：Hadoop能够自动保留数据的多个副本，而且能够自动将失败的任务从头分派。
低本钱：Hadoop 依托于社区效劳，它的本钱比较低。
Hadoop版本演进当前Hadoop已进展到第二代版本，最新稳固版本是。
Hadoop - 介绍
Clint
NameNode
Second NameNode
Namespace backup
Heartbeats,balancing,replication etc
DataNode
Data serving
DataNode
DataNode
DataNode
DataNode
Google 云计算
MapReduce BigTable Chubby
GFS
Hadoop可以做什么？
案例1：我想知道过去100年中每年的最高温 度分别是多少？
这是一个非常典型的代表，该问题里边包含了大量的信息数据。
针对于气象数据来说，全球会有非常多的数据采集点，每个采 集点在24小时中会以不同的频率进行采样，并且以每年持续365 天这样的过程，一直要收集 100年的数据信息。然后在这 100年 的所有数据中，抽取出每年最高的温度值，最终生成结果。该 过程会伴随着大量的数据分析工作，并且会有大量的半结构化 数据作为基础研究对象。如果使用高配大型主机（ Unix环境） 计算，完成时间是以几十分钟或小时为单位的数量级，而通过 Hadoop完成，在合理的节点和架构下，只需要“秒”级。
HIVE
ODBC Command Line JDBC Thrift Server Metastore Driver （Compiler,Optimizer,Executor ） Hive 包括
元数据存储（Metastore） 驱动（Driver）
查询编译器（Query Compiler）
1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）
HDFS：源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月， HDFS是GFS克隆版。是Hadoop体系中数据存储管理的 基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件 故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化 了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞 吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的 应用程序。 Client：切分文件；访问HDFS；与NameNode交互， 获取文件位置信息；与DataNode交互，读取和写入数 据。 NameNode：Master节点，在hadoop1.X中只有一个， 管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本 策略，处理客户端请求。 DataNode：Slave节点，存储实际的数据，汇报存储信 息给NameNode。 Secondary NameNode：辅助NameNode，分担其工作 量；定期合并fsimage和fsedits，推送给NameNode；紧 急情况下，可辅助恢复NameNode，但Secondary NameNode并非NameNode的热备。
大数据平台项目方案
大数据平台项目方案首先，本方案的目标是为企业提供一个可靠且高效的大数据平台。
该平台能够实现离线和实时数据处理和分析，为企业的决策提供有力的支持。
一、项目概述大数据平台项目是为了实现企业数据的集中管理、全面统计以及全面分析所需的一个大数据计算平台。
项目的主要目标是为企业提供一个高效且可靠的大数据分析平台，以便更好地了解企业的业务和客户。
本项目分为两个阶段：第一阶段是搭建大数据平台，第二阶段是进行数据分析和挖掘。
第一阶段包括数据采集、数据存储、数据预处理和数据分析。
第二阶段包括模型构建、数据挖掘和预测建模。
本项目需要专业的大数据架构设计、数据库设计、算法设计以及关键技术开发人员的参与，并需要建立完整的项目管理体系，保障项目质量与进度。
二、项目计划1.阶段一：搭建大数据平台1.1 数据采集2个月时间本阶段的主要任务是采集相关的数据，包括企业数据、行业数据、用户数据等。
数据来源主要包括开放接口和爬取，如果数据来源网站提供数据下载功能，可优先下载。
此外，还要对数据进行初步清洗，如去重、去噪声等操作。
1.2 数据存储1个月时间本阶段的主要任务是将采集到的数据进行存储，建立数据仓库，以便日后进行数据分析。
建议采用Hadoop分布式文件系统进行数据存储，以保证数据的可靠性和高扩展性。
1.3 数据预处理3个月时间本阶段的主要任务是对数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、特征选择等，以便后续进行数据分析和挖掘。
本阶段需要进行数据采集、数据清洗、数据集成、数据转换等操作，以便为后续的分析和挖掘提供可靠的数据基础。
1.4 数据分析1个月时间本阶段的主要任务是通过各种大数据分析工具，如Hadoop、Spark、Flink、Storm等，对数据进行分析和挖掘，以便更好地了解企业的业务和客户。
2.阶段二：进行数据分析和挖掘2.1模型构建1个月时间本阶段的主要任务是构建数据模型，为预测和建模提供基础。
2.2数据挖掘2个月时间本阶段的主要任务是对数据进行挖掘，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等操作，以发现数据的新的规律。
ict大数据复习题(含参考答案)
ict大数据复习题（含参考答案）一、单选题（共62题，每题1分，共62分）1.用户将证书上传到弹性负载均衡中，在创建()协议监听的时候绑定证书，提供HTTPS或TCP服务。
A、HTTPSB、HTTPC、TCPD、UDP正确答案：A2.LVS、Nginx节点服务正常时，每隔()秒会对ETCD节点连接，如果连续三次所有的ETCD节点都连接失败，产生集群健康检查告警。
A、1B、2C、3D、5正确答案：D3.ELB七层基于()实现。
A、LVSB、NginxC、HaproxyD、Apache正确答案：B4.常用的数据收集工具不包括?A、LoaderB、SparkC、KettleD、Sqoop正确答案：B5.为了提高Kafka的容错性，Kafka支持Partition的复制策略，以下关于Leader Partition和Follower Partition的描述错误的是：（）。
A、Kafka针对Partition的复制需要选出一个Leader。
由该Leader负责Partition的读写操作。
其他的副本节点只是负责数据同步B、由于Leader Server承载了全部的请求压力。
因此从集群的整体考虑，Kafka会将Leader均衡的分散在每个实例上，来确保数据均衡C、一个Kafka集群各个节点间不可能互为Leader和FlowerD、如果Leader失效。
那么将会有其他follower来接管(成为新的Leader)正确答案：C6.Numpy包中创建数组的函数为(____)。
A、arrayB、ndimC、reshapeD、shape正确答案：A7.以下不属于CN自动剔除约束的是：（）。
A、设置CN心跳超时时间的值大于0B、集群中的CN 总数必须大于等于3C、多CN故障时只能剔除一个CND、CN剔除以后，逻辑集群的创建、删除、扩容、缩容、回滚、显示操作可以执行正确答案：D8.以下不属于数据科学家主要职责的是(____) 。
如何在Java中实现大数据离线计算
如何在Java中实现大数据离线计算在当今数字化的时代，数据量呈爆炸式增长，如何有效地处理和分析这些海量数据成为了企业和开发者面临的重要挑战。
大数据离线计算是一种常见的数据处理方式，它适用于处理大规模的数据，并且对处理时间的要求相对较低。
在 Java 中，我们可以利用一些技术和框架来实现大数据离线计算。
接下来，让我们逐步了解如何在 Java 中进行大数据离线计算。
首先，我们需要明确大数据离线计算的概念。
离线计算通常是指对预先收集好的数据进行批量处理，而不是实时处理。
这种方式适合处理那些对时效性要求不高，但数据量巨大、计算复杂的任务，比如数据分析报表的生成、历史数据的挖掘等。
要在 Java 中实现大数据离线计算，我们可以使用 Hadoop 生态系统中的相关技术。
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，它由 HDFS （Hadoop 分布式文件系统）和 MapReduce 计算模型组成。
HDFS 是一个用于存储大规模数据的分布式文件系统。
在 Java 中，我们可以通过 Hadoop 的 API 来与 HDFS 进行交互，实现数据的读取和写入。
例如，我们可以使用`FileSystem`类来创建、删除文件和目录，读取文件内容等操作。
而 MapReduce 则是 Hadoop 中的核心计算模型。
Map 阶段将输入数据分解成一组键值对，并进行初步的处理。
Reduce 阶段则对 Map 阶段的输出结果进行汇总和进一步的处理。
在 Java 中实现 MapReduce 任务，需要编写`Mapper`类和`Reducer`类。
｀｀｀javaimport orgapachehadoopconfConfiguration;import orgapachehadoopfsPath;import orgapachehadoopioIntWritable;import orgapachehadoopioLongWritable;import orgapachehadoopioText;import orgapachehadoopmapreduceJob;import orgapachehadoopmapreduceMapper;import orgapachehadoopmapreduceReducer;import orgapachehadoopmapreducelibinputFileInputFormat;import orgapachehadoopmapreduceliboutputFileOutputFormat;public class WordCount ｛public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> ｛private final static IntWritable one ＝ new IntWritable(1)；private Text word ＝ new Text(）；＠Overridepublic void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException ｛String line ＝ valuetoString(）；String words ＝ linesplit(＂＂）；for （String wordStr ： words) ｛wordset(wordStr)；contextwrite(word, one)；｝｝｝public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> ｛private IntWritable result ＝ new IntWritable(）；＠Overridepublic void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException ｛int sum ＝ 0;for （IntWritable val ： values) ｛sum ＋＝ valget(）；｝resultset(sum)；contextwrite(key, result)；｝｝public static void main(String args) throws Exception ｛Configuration conf ＝ new Configuration(）；Job job ＝ JobgetInstance(conf, ＂word count"）；jobsetJarByClass(WordCountclass)；jobsetMapperClass(TokenizerMapperclass)；jobsetCombinerClass(IntSumReducerclass)；jobsetReducerClass(IntSumReducerclass)；jobsetOutputKeyClass(Textclass)；jobsetOutputValueClass(IntWritableclass)；FileInputFormataddInputPath(job, new Path(args0)）；FileOutputFormatsetOutputPath(job, new Path(args1)）；Systemexit(jobwaitForCompletion(true)？ 0 ： 1)；｝｝｀｀｀在上述示例中，｀TokenizerMapper`类将输入的文本行拆分成单词，并将每个单词作为键，值为 1 输出。
2024年大数据专业毕设选题推荐
2023年大数据专业毕设选题推荐选题注意事项：（1）数据是否能够获取（2）工作量是否满足毕设要求（3）代码是否通俗易懂，能否在短期内掌握（4）选题是否具有现实意义（5）个人电脑硬件是否支持运行大数据项目大数据毕设项目主要流程：（1）大数据环境搭建：虚拟机搭建（分布式、伪分布式）、Hadoop、Hbase、Zookeeper、Hive、Hbase、Kafka、Flume等组件的安装（2）数据获取与清洗：爬虫、公开渠道获取等（3）数据分析：选择合适的大数据分析技术（4）数据挖掘：聚类、预测、推荐等（5）可视化展示：大屏、导航栏跳转等一、Hive数据仓库相关选题Hive数据仓库项目的核心仓库分层：ODS（源数据层）、DWD（数据明细层）、DWS（数据汇总层）、ADS（数据应用层）（1）基于hive的民宿价格分析系统选题意义：在消费升级背景下，消费转型、消费提升成为新的研究热点．当前，中国旅游市场在加速复兴中，新型优质的中高端旅游产品推动旅游市场的迅速恢复．近两年民宿标准化文件相继出台，民宿行业对民宿评级工作的有序开展，使得民宿业进入了转型升级通道，也为民宿的理论研究创造出有利的条件。
利用Hadoop、Hive、MapReduce等技术为用户解决在民宿选择问题，通过对用户所提供房屋的容纳人数、便利设施、洗手间数量、床的数量、卧室数量等相关信息，来进行可视化展示，更加详细的面向用户，更加清晰的展示当前房屋情况，为用户提供最合理的价格方案，该系统的设计目标是为用户提供可靠的可视化数据分析服务。
创新点：（1）对Hive数据仓库进行分层建设（2）聚焦热点领域，较强的现实意义（3）可视化大屏展示技术路线：1、数据爬取：基于python爬取去哪网相关民宿信息，并进行数据清洗2、数据分析：基于Hive数据仓库进行数据存储和分析，分析维度包括：民宿价格均值、民宿评分排名、各区域民宿数量、民宿简介词云、民宿均价等3、数据迁移：Sqoop4、数据可视化：springBoot+echarts+MySQL可视化（2）基于hive的厨具用品数据分析可视化选题意义：目前智能手机随处可见，各种年龄段的人群都可以在网络上随心所欲的购买商品。
大数据处理之Hadoop
⼤数据处理之Hadoop⼤数据Hadoop基础：1. SQL功底2. Linux功底3. Java SE怎么学？第⼀阶段：⼤数据基础 Hadoop2.x⼀、⼤数据应⽤发展前景数据公司、政府、⾦融、银⾏、电⼦商务最经典的⼤数据的案例：啤酒和尿布应⽤分析：统计推荐机器学习（分类、聚类）⼈⼯智能，预测（算法）SQL on HadoopHive ⾻灰级玩家Prestore（国外⽐较多）Impala（国外⽐较多，不是很稳定）Phoneix（基于HBase）国外运⽤⽐较多Spark SQLHadoop诞⽣⽹络可扩展，分析可存储Common：⼯具、基础，为服务来源（Google） -----> Hadoop诞⽣的东西GFS（C语⾔编写的） ------> HDFS（Java编写的，也是分布式的）：存储海量数据分布式（思想：分⽽治之，⼤数据集分为许多⼩的数据集，每个数据集都进⾏逻辑业务处理（map），合并统计数据集结果（reduce））分布式安全性（副本数据，每⼀个数据会有3个副本）数据是以block的⽅式进⾏存储MapReduce ----------> MapReduce ：对海量数据的分析处理BigTable ------> HBase ：YARN：分布式资源管理框架（Hadoop2开始出现）管理整个集群的资源（内存、cpu核数）分配调度集群的资源检索⼯具NutchLunence⼆、Hadoop概述2.1 Apache Hadoop 起源Apache Lucene：开源的⾼性能全⽂检索⼯具包Apache Nutch：开源的Web搜索引擎Google三⼤论⽂：MapReduce、GFS、BigTableApache Hadoop：⼤规模数据处理2.2 HDFS 系统架构图NameNode：主节点---存储⽂件的元数据如⽂件名、⽂件⽬录结构、⽂件属性（⽣成时间，副本数，⽂件权限），以及每个⽂件的块列表和块所在的DataNode等。
大数据离线计算平台介绍
中间数据持久化：
避免重算（对daDCE揭秘 • 统一分布式计算引擎API-Bigflow
需求
• 学习成本：
• 学习使用、学习优化
Hadoop
一套逻辑，重写再重写
Spark
未来某种新的计算引擎
• 迁移成本：
• 单机作业迁移分布式、流式与批量 迁移、新引擎迁移大数据离线计算平台介绍目录
• 离线大数据平台发展历程 • 离线计算引擎DCE揭秘 • 统一分布式计算API-Bigflow私有云产品生态搜索
金融
糯米
AI
开放云
ADU
分布式计算
服 务 托 管 研 发 效 率 相 关 工 具 Batch RealTime Iterative
分布式存储
Ojbect Table NFS
批量计算引擎
提升时效性
实时计算引擎
• 维护成本：
• 用户作业维护、引擎演化兼容维护
恢复故障数据、提升结果准确性 一套逻辑，同时需要维护两个系统上完全不同的代码
统一分布式计算API
•
统一分布式计算API-Bigflow：
– 统一流式和批处理计算模型 – 自动优化用户代码 – 针对引擎特性，进一步优化执行 – 简单易学，高层抽象API
环境 初始化
结 算
高精硬件
FPGAGPU整机柜大数据计算平台Python
API层
C++
Java
……
Simplified Unified API - Bigflow
计算引擎
TM
DStream
DCE
(MR/DAG)
MPI/ ELF
Spark/ Flink
资源调度 资源管理 机器资源
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大数据离线分析项目(Hadoop)
一、项目总体需求、具体设计
1、总体需求：捕获用户每天的行为数据，生成
业务日志文件，根据日志文件清洗、分析、提取出需要的价值信息（pv：页面浏览量uv：独立访客数独立IP 会话时长等），对网站的良好运营提供有价值的指标。
2、具体设计
2.1捕获（JsSDK）用户行为数据（launch
事件、pageView事件、event事件、
chargerequet事件）
2.2将捕获的数据发送给web服务器，生
成日志文件（Nginx）
2.3将日志文件上传至文件存储系统中
（Shell脚本、Flume）
2.4在文件存储系统中对日志文件进行清
洗，过滤掉脏数据和不需要的字段
（MapReuce job任务）
2.5将过滤后的日志文件导入到数据库中
（HBase）
2.6通过MapReduce程序或Hive进行统
计分析（Hive）
2.7将统计分析后的结果导入到本地数据
库中进行永久储存（Mysql）
2.8在前端进行展示
（SpringMVC+Highcharts）
二、项目架构（画图）
具体分为三个部分（如下图所示）：
数据收集层
hadoop、hive、flume、kafka、shell
数据分析层
hive、MapReduce、spark
数据展示层
springmvc + highcharts
三、技术选型、特点、为什么
1.JsSDK捕获前端页面数据。
Javascript 编写
页面日志生成与发送工具（原则：保持对业务代码最小影响）
特点：采用原生的JavaScript编写，以
js文件嵌入到前端，页面触发业务所关注
的事件（按照收集数据的不同分为不同的
事件）时调用相关方法。
2.Java sdk后台服务日志生成与发送工具
JavaSDK代码很简单，可以打成jar包
或者直接拷贝类到具体的项目中，正常逻
辑处理到JavaSDK所关注的事件后，调
用JavaSDK提供的api即可。
3. Nginx web服务器，产生日志文件
特点：Nginx是一个小巧而高效
的Linux下的web服务器软件，
相比较Apache它不仅有稳定性、
丰富的功能集、示例配置文件，更
重要的是Nginx是基于事件的，
它的内存使用很低，系统资源消耗
小很多。
3.shell脚本上传日志文件（数据量一般比较小
的场景，不会立即进行分析）
分割日志，每天定时分割成昨天的日志文件。
（vi split.sh）
上传到HDFS。
（vi put2hdfs.sh）
flume上传（数据量一般比较大的
场景，需要实时处理。
）
5. HBase数据库
数据解析以后，我们把它存入
HBase表。
因为：不同的事件，最
后上传到HDFS里面每行数据的字
段数量是不一样的；而且HBase
中，单表数据量相对比较大
6. MySql 最终结果存储
Mysql是关系型数据库，结构十
分清晰，能够与JavaWeb中的
SpringMVC进行很好的对接；而
且SQL语句是结构化的查询语言，
方便运营页面查询数据
7. SpringMVC+Highcharts 进行报表显示
四、具体实现需求（分析了哪些功能pv、uv）
主要实现需求：
Pv：页面的浏览次数，衡量网站用户访问的网页数量；用户每打开一个页面就记录一次，多次打开同一个页面则浏览量累计。
描述用户访问网站信息，应用于基本的各个不同计算任务
Uv：独立访客数
1天内访问某站点的人数（以cookie为依据）
1天内同一访客的多次访问只计为1个访客
S_time：会话时长
详细需求：
五、项目中遇到了哪些问题，怎么解决
1、日志格式有点混乱，以至于给后面的数据清洗带来困扰
办法：最后调整数据格式，并重新定义了分隔符
2、对日志文件进行分析时，建立Hive 外部表与Hbase表的链接字段搞错，以至于
HBase与Hive整合不成功
办法：查看数据字典，查找字段，并将hive外部表的字段名和HBase表的列名
一样。
六、项目总结
通过本次项目搭建，我对大数据的实际应用，以及客户需求的具体实现有了更为
清晰的认识，同时也对之前所学到的知识进
行了温故与整合。
同时看到了自己的很多不足，究其原因，是对Hadoop以及诸多协作框架的理
解应用仅限于皮毛，缺乏透彻的研究，实
际开发能力仍大有欠缺，需要更多的实战来
历练。
总之，通过本次项目搭建我收获颇丰，
受益匪浅，并清楚了自己以后学习的重点，努力的方向。