在现今这个以数据为动力的时代，处理数据的每一个步骤都既复杂又至关重要。这其中，要运用到各种各样的系统和软件，对于新手来说，这些操作往往让人感到困惑不解。这正是我们需要深入研究的难点所在。

此处输入图片的描述

系统与软件安装回顾

之前已经顺利完成了MySQL数据库、大数据处理平台和Hive数据仓库的部署。在众多项目启动前的环境准备中，这三项工作相当于搭建起了基础。比如，在启动一个创新项目时，团队会首先安装MySQL，确保数据存储的标准化。接着，安装大数据处理平台为处理大量数据做准备，而Hive数据仓库的部署，则为后续数据的特殊管理打下了基础。尽管这些安装步骤在之前的教程中已经介绍过，但它们却是整个数据处理流程的起点。每个系统和软件在安装过程中都有其特定的要求，每一步都需要严格按照步骤进行，否则容易出现问题。

技术人员在进行这项工作时，需熟悉多种技术要点。比如，安装MySQL时，需了解关系型数据库的基本原理；在安装大数据处理框架时，要掌握其整体架构；而安装Hive时，则需明白数据仓库的独特特性和功能。这并非易事，在学习和工作的实际过程中，许多人都会在这一步骤上投入大量时间和精力。

此处输入图片的描述

数据集准备

我们使用的数据集是一个.zip格式的压缩包，它收录了淘宝在2015年双11活动前六个月的交易记录。这些数据对于研究当时的淘宝交易状况极为宝贵。压缩包内含有三个文件：用户行为日志文件.csv、回头客训练集train.csv和回头客测试集test.csv。对于一家电商分析公司来说，获得这些数据就像发现了宝藏。然而，在真正分析这些数据之前，还有很多前期工作要做。

首先，我们要对数据进行解压，并创建一个用于运行案例的文件夹。这就像在盖房子前先要整理土地、打好基础。在将数据导入到Hive数据仓库之前，还需要对数据进行预处理。比如，.csv文件的第一行字段名不需要导入，因此需要用脚本将其删除，以确保数据的准确性和导入过程的顺利进行。

cd /usr/local
ls
sudo mkdir dbtaobao
//这里会提示你输入当前用户（本教程是hadoop用户名）的密码
//下面给hadoop用户赋予针对dbtaobao目录的各种操作权限
sudo chown -R hadoop:hadoop ./dbtaobao
cd dbtaobao
//下面创建一个dataset目录，用于保存数据集
mkdir dataset
//下面就可以解压缩data_format.zip文件
unzip data_format.zip -d /usr/local/dbtaobao/dataset
cd /usr/local/dbtaobao/dataset
ls

数据截取

head -5 user_log.csv

我们需要用脚本从数据集中提取双11的前一万条交易记录，形成小数据集.csv文件。这样做可以降低后续数据处理的难度。比如，在研究数据时，直接处理大量原始数据既费时又可能遇到电脑性能问题。而通过提取操作，我们既保持了数据的代表性，又提高了后续处理的速度。

cd /usr/local/dbtaobao/dataset
//下面删除user_log.csv中的第1行
sed -i '1d' user_log.csv //1d表示删除第1行，同理，3d表示删除第3行，nd表示删除第n行
//下面再用head命令去查看文件的前5行记录，就看不到字段名称这一行了
head -5 user_log.csv

在具体的工作环境中，数据挖掘任务中，这样的数据提取显得尤为重要。工作人员会根据项目目标对数据进行挑选，以确保满足特定的分析需求。此外，这一过程还需编写脚本，并严格遵循命令逻辑执行。若任一环节出现失误，都可能造成提取的数据不符合标准。

cd /usr/local/dbtaobao/dataset
vim predeal.sh

数据上传到HDFS

#!/bin/bash
#下面设置输入文件，把用户执行predeal.sh命令时提供的第一个参数作为输入文件名称
infile=$1
#下面设置输出文件，把用户执行predeal.sh命令时提供的第二个参数作为输出文件名称
outfile=$2
#注意！！最后的$infile > $outfile必须跟在}’这两个字符的后面
awk -F "," 'BEGIN{
      id=0;
    }
    {
        if($6==11 && $7==11){
            id=id+1;
            print $1","$2","$3","$4","$5","$6","$7","$8","$9","$10","$11
            if(id==10000){
                exit
            }
        }
    }' $infile > $outfile

在将.csv文件数据导入Hive系统之前，必须先将文件传输至分布式文件系统HDFS。这一步骤是本地文件系统与分布式文件系统之间转换的重要环节。我们需先将Linux本地文件系统中的.csv文件上传至HDFS的指定目录。在类似的大数据存储环境中，此类上传任务频繁发生。唯有完成这一上传，才能在Hive中继续对数据进行处理。

先查阅HDFS中.csv文件的前十行内容，这就像在寄快递前核对包裹里的物品清单。这样做能确保数据上传无误且完整，若发现差错能立刻纠正，进而确保后续操作的数据准确性。

chmod +x ./predeal.sh
./predeal.sh ./user_log.csv ./small_user_log.csv

借助MySQL保存元数据

Hive系统依赖某种机制，必须通过MySQL来存储其元数据，因此我们必须先启动MySQL数据库。在数据处理链条中，不同数据库和数据仓库间存在紧密的依赖关系，就好比企业数据管理系统中众多机器零件共同协作。MySQL存储Hive元数据，对Hive的数据处理起到了安全保障的作用。若这一环节出现故障，Hive的数据查询和可视化分析等功能可能会出错，进而干扰整个数据处理流程的连续性和精确度。

cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh

数据导入到Hive

jps

在Hive系统里，我们需要设立两个外部表来导入数据。这个过程就好比在一个精心布置的仓库中安排物品存放。设立外部表需遵循Hive的数据管理规则，输入正确的命令。比如在电商数据仓库管理项目中，准确导入数据是保证数据分析准确和制定销售策略合理的基础。不同的数据导入方法和表创建方法，将影响后续数据可视化和分析的便捷性与精确度。

在进行数据处理的过程中，哪个步骤你觉得最难？欢迎在评论区告诉我们你的感受。同时，别忘了点赞和将这篇文章分享出去。

cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /dbtaobao/dataset/user_log