基于EMR离线数据分析
数据量爆发式增长的今天，数字化转型成为IT行业的热点，数据需要更深度的价值挖掘，应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境，例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。
本场景将通过开通登录EMR Hadoop集群，简单进行hive操作，使用hive对数据进行加载，计算等操作。展示了如何构建弹性低成本的离线大数据分析。
体验此场景后，可以掌握的知识有：
1.EMR集群的基本操作，对EMR产品有初步的了解
2.EMR集群的数据传输和hive的简单操作，对如何进行离线大数据分析有初步的掌握
首先登录阿里云搜索emr，登录emr管理系统
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。
然后可以通过ssh链接集群的信息
进入成功进入
执行如下命令，创建HDFS目录。
hdfs dfs -mkdir -p /data/student
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
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
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
- 查看文件。
hdfs dfs -ls /data/student
执行如下命令，登录hive数据库。
hive
- 创建user表。
CREATE TABLE emrusers (
userid INT,
movieid INT,
rating INT,
unixtime STRING )
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
;
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;
查看5行表数据。
select * from emrusers limit 5;
查询数据表中有多少条数据。
select count(*) from emrusers;
返回结果如下，您可以看到您数据表中一共有多少数据，
- 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;
这样我们的基于EMR离线数据分析就完成了~
