冬季实战营第五期《轻松入门学习大数据》

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 冬季实战营第五期《轻松入门学习大数据》

基于EMR离线数据分析

1. 创建资源

开始实验之前,您需要先创建ECS实例资源。

在实验室页面,单击创建资源。
(可选)在实验室页面左侧导航栏中,单击云产品资源列表,可查看本次实验资源相关信息(例如IP地址、用户信息等)。

说明:资源创建过程需要20~30分钟。

2. 登陆集群

本步骤将指导您如何登录EMR集群终端。

  1. 在远程桌面中点击Firefox ESR,会自动弹出分配子账号的登录页面,点击下一步,从左侧复制子用户密码,粘贴(温馨提示:粘贴快捷键为CTRL+V)到输入框。

image.png

image.png

image.png

  1. 登录成功后进入阿里云控制台首页,点击左侧菜单,输入关键词“emr”,点击 E-MapReduce 进入管理页面。

image.png

3.在E-MapReduce控制台页面上方,选择资源所在地域。例如下图中,地域切换为华东2(上海)。

说明:您可以在云产品资源列表中查看到您的E-MapReduce资源所在地域。

image.png

4.在E-MapReduce控制台页面的集群列表区域,单击您的集群名/ID。

说明:您可以在云产品资源列表中查看到您的E-MapReduce集群名/ID。

image.png

5.集群基础信息页面的主机信息区域,复制MASTER的节点的公网ip地址。

image.png

  1. 打开远程桌面终端LxShell

image.png

  1. 在终端中输入连接命令ssh root@[ipaddress]。您需要将[ipaddress]替换成第3步中复制公网地址,例如:
ssh root@139.xxx.xxx.230

命令显示结果如下:

image.png

  1. 输入 yes。
  2. 同意继续后将会提示输入登录密码。密码为 @Aliyun2021 (你可以使用粘贴快捷键SHIFT+CTRL+V)。

说明:输入密码的过程中没有回显,请确保键入内容正确。

登录成功后会显示如下信息。

image.png

3. 上传数据到HDFS

本步骤将指导您如何将自建数据上传到HDFS。

  1. 执行如下命令,创建HDFS目录。

说明:在LX终端中,粘贴快捷键为SHIFT+CTRL+V。

hdfs dfs -mkdir -p /data/student
  1. 上传文件到hadoop文件系统。

a.执行如下命令,创建u.txt文件。

#创建u.txt文件
vim u.txt

b.按 "i" 键进入编辑模式,通过粘贴快捷键(SHIFT+CTRL+V)将下方内容复制到文件中,按"Esc"返回命令模式,输入":wq"保存

说明:第一列表示userid,第二列表示movieid,第三列表示rating,第四列表示unixtime。

196  242  3  881250949
186  302  3  891717742
22  377  1  878887116
244  51  2  880606923
166  346  1  886397596
298  474  4  884182806
115  265  2  881171488
253  465  5  891628467
305  451  3  886324817
6  86  3  883603013
62  257  2  879372434
286  1014  5  879781125
200  222  5  876042340
210  40  3  891035994
224  29  3  888104457
303  785  3  879485318
122  387  5  879270459
194  274  2  879539794
291  1042  4  874834944
234  1184  2  892079237
119  392  4  886176814
167  486  4  892738452
299  144  4  877881320
291  118  2  874833878
308  1  4  887736532
95  546  2  879196566
38  95  5  892430094
102  768  2  883748450
63  277  4  875747401
160  234  5  876861185
50  246  3  877052329
301  98  4  882075827
225  193  4  879539727
290  88  4  880731963
97  194  3  884238860
157  274  4  886890835
181  1081  1  878962623
278  603  5  891295330
276  796  1  874791932
7  32  4  891350932
10  16  4  877888877
284  304  4  885329322
201  979  2  884114233
276  564  3  874791805
287  327  5  875333916
246  201  5  884921594
242  1137  5  879741196
249  241  5  879641194
99  4  5  886519097
178  332  3  882823437
251  100  4  886271884
81  432  2  876535131
260  322  4  890618898
25  181  5  885853415
59  196  5  888205088
72  679  2  880037164
87  384  4  879877127
290  143  5  880474293
42  423  5  881107687
292  515  4  881103977
115  20  3  881171009
20  288  1  879667584
201  219  4  884112673
13  526  3  882141053
246  919  4  884920949
138  26  5  879024232
167  232  1  892738341
60  427  5  883326620
57  304  5  883698581
223  274  4  891550094
189  512  4  893277702
243  15  3  879987440
92  1049  1  890251826
246  416  3  884923047
194  165  4  879546723
241  690  2  887249482
178  248  4  882823954
254  1444  3  886475558
293  5  3  888906576
127  229  5  884364867
225  237  5  879539643
299  229  3  878192429
225  480  5  879540748
276  54  3  874791025
291  144  5  874835091
222  366  4  878183381
267  518  5  878971773
42  403  3  881108684
11  111  4  891903862
95  625  4  888954412
8  338  4  879361873
162  25  4  877635573
87  1016  4  879876194
279  154  5  875296291
145  275  2  885557505
119  1153  5  874781198
62  498  4  879373848
62  382  3  879375537
28  209  4  881961214
135  23  4  879857765
32  294  3  883709863
90  382  5  891383835
286  208  4  877531942
293  685  3  888905170
216  144  4  880234639
166  328  5  886397722

c. 上传文件u.txt到hadoop文件系统。

hdfs dfs -put u.txt /data/student
  1. 查看文件。
hdfs dfs -ls /data/student

image.png

4. 使用hive创建表

本步骤将指导您如何使用hive创建数据表,并使用hadoop文件系统中的数据加载到hive数据表中。

  1. 执行如下命令,登录hive数据库。
hive
  1. 创建user表。
CREATE TABLE emrusers (
   userid INT,
   movieid INT,
   rating INT,
   unixtime STRING ) 
  ROW FORMAT DELIMITED 
  FIELDS TERMINATED BY '\t' 
  ;

image.png

  1. 执行如下命令,从hadoop文件系统加载数据到hive数据表。
LOAD DATA INPATH '/data/student/u.txt' INTO TABLE emrusers;

5. 对表进行操作

本步骤将指导您如何使用hive对数据表进行查询等操作。

  1. 查看5行表数据。
select * from emrusers limit 5;
  1. 查询数据表中有多少条数据。
select count(*) from emrusers;
  1. 查询数据表中评级最高的三个电影。
select movieid,sum(rating) as rat from emrusers group by movieid order by rat desc limit 3;

使用阿里云Elasticsearch快速搭建智能运维系统

1. 创建资源

在页面右侧,单击创建资源,创建本次实验资源。Elasticsearch集群创建过程需要30分钟,请您耐心等待。

说明:您可以在云产品资源列表查看已创建的资源信息,例如:IP地址、用户名、密码和资源所在地域等。

2. 登录集群

在右侧远程桌面中打开浏览器,复制左侧云产品资源中提供的阿里云子用户名称和密码登录控制台。

复制如下阿里云Elasticsearch控制台地址至浏览器地址栏,登录Elasticsearch控制台。

说明:您可以在云产品资源列表查看已创建的资源信息,例如:IP地址、用户名、密码和资源所在地域等。

https://elasticsearch-cn-hangzhou.console.aliyun.com

说明:

本次实验已开通阿里云Elasticsearh6.8版本,仅做本次场景体验使用,如需作为测试环境或生产环境使用,可选择其他更高版本。

3. 登录Kibana,开启自动创建索引功能

  1. 在右侧概览页面Elasticsearch区域中,单击集群管理。
  2. 在Elasticsearch实例列表中,单击实例ID。
  3. 在左侧导航栏,选择配置与管理 > 可视化控制。
  4. 在Kibana区域中,单击修改配置。
  5. 开启Kibana私网访问,此变更过程需等待3-5分钟。
  6. 返回上级页面,在Kibana区域中,单击公网入口。
  7. 复制左侧云产品资源列表下的Elasticsearch登录名和Elasticsearch登录密码,至Kibana登录页面的账号和密码,单击登录。
  8. 在登录成功页面,单击Explore on my own。
  9. 在左侧导航栏,单击Dev Tools(开发工具),再单击Go to work。
  10. 在Console页签下,执行如下命令,开启阿里云ES实例的自动创建索引功能。
PUT _cluster/settings
{
"persistent": {
"action.auto_create_index": "true" 
}
}

开启成功后,结果如下。

{
  "acknowledged" : true,
  "persistent" : {
    "action" : {
      "auto_create_index" : "true"
    }
  },
  "transient" : { }
}
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