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数据分析实战简例

2024/10/25 16:17:35 来源:https://blog.csdn.net/2301_81687813/article/details/142714570  浏览:    关键词:数据分析实战简例

大数据处理实战中的数据分析实战

 

1. 八爪鱼(Octoparse)数据采集

 

八爪鱼是一款可视化的网页数据采集工具,它允许用户通过简单的拖拽操作来创建数据爬取任务。因此,你不需要编写复杂的命令代码,只需要按照八爪鱼的界面指引来操作即可。

 

2. 数据存储到MySQL

 

一旦你使用八爪鱼采集到数据,你可能需要将数据存储到MySQL数据库中。这通常涉及以下几个步骤:

 

设置MySQL数据库:首先,你需要在你的服务器上安装MySQL,并创建一个数据库和相应的数据表。

导出数据:从八爪鱼中导出采集到的数据,通常可以导出为CSV、Excel或JSON等格式。

导入到MySQL:使用MySQL的LOAD DATA INFILE命令或编写一个脚本(如Python脚本)来读取导出的文件,并将数据插入到MySQL数据库中。

3. 数据迁移到Hive

 

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用于存储、查询和分析大规模数据集。将数据从MySQL迁移到Hive通常涉及以下几个步骤:

 

设置Hive环境:在Hadoop集群上安装和配置Hive。

导出MySQL数据:使用mysqldump或其他工具从MySQL中导出数据。

导入到Hive:编写Hive SQL脚本来创建相应的Hive表,并使用LOAD DATA INPATH命令或INSERT INTO TABLE ... SELECT ...语句将数据从HDFS或其他存储系统导入到Hive表中。

4. 数据处理和数据分析

 

在Hive中,你可以使用Hive SQL(类似于传统的SQL)来进行数据处理和分析。Hive还支持使用MapReduce、Tez或Spark等执行引擎来进行更复杂的计算。

 

5. 编写命令代码和源码

 

如果你想要编写自己的爬虫和数据处理脚本,你可以使用Python(配合如Scrapy、BeautifulSoup等库)来编写爬虫,使用PyMySQL或pandas等库来与MySQL数据库交互,以及使用PyHive或Spark Python API等库来与Hive交互。

 

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