Hadoop中如何进行数据分析和挖掘？代码举例讲解

在Hadoop中进行数据分析和挖掘的主要方式是:

1、 使用Hive进行SQL统计分析:

• 聚合、JOIN、分组统计等SQL操作。
• UDF函数实现自定义分析逻辑。
• 根据分析结果找到数据规律和知识。

2、 使用Spark MLLib进行机器学习:

• 定制算法工具包为Scala、Java、Python、R等语言提供机器学习API。
• 统计学习、推荐系统、图像分析、NLP等机器学习算法。
• 根据数据训练模型并作出预测。

3、 使用Mahout进行协同过滤推荐:

• 基于用户的兴趣爱好构建推荐系统。
• 实现用户与商品的协同过滤推荐。
• 挖掘出用户潜在的喜好特性。

4、 使用Spark GraphX进行关系挖掘:

• 以图计算框架进行关系数据分析。
• PageRank、最短路径、群集系数等图挖掘算法。
• 挖掘隐藏在关系数据背后的知识与规律。

5、 Hive分析UDF示例:

public class UppercaseUDF extends UDF {
  public String evaluate(String str) { 
    return str.toUpperCase();
  }
} 

• 在Hive中创建函数:

ADD JAR /path/to/udf.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION uppercaseUdf AS 'com.example.UppercaseUDF';

• 使用函数进行分析:

SELECT page_url, uppercaseUdf(referrer_url) 
FROM page_views;

数据分析和挖掘的主要作用是:

1. 从海量数据中发现规律、趋势与知识。
2. 利用机器学习与关系挖掘技术建立数据模型。
3. 帮助业务人员理解数据并作出决策。
4. 发掘数据隐藏的商业与学习价值。

来看一些简单示例:

1. Hive UDF 分析:

public class UppercaseUDF extends UDF {
  public String evaluate(String str) { 
    return str.toUpperCase(); 
  }
}

• 在Hive中注册UDF:

ADD JAR /path/to/udf.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION uppercaseUdf AS 'com.example.UppercaseUDF';

• 进行分析查询:

SELECT page_url, uppercaseUdf(referrer_url) 
FROM page_views;

2. Spark MLlib – 训练LogisticRegression模型:

scala
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression

val lr = new LogisticRegression()
  .setMaxIter(100) 
  .setRegParam(0.3)

val model = lr.fit(trainData)

• 进行预测:

scala 
val predictions = model.transform(testData)