本教程从 java 基础到实战,带你掌握大数据分析技能。包括 java 基础(变量、控制流、类等),大数据工具(hadoop 生态系统、spark、hive),以及实战案例:从 openflights 获取航班数据。使用 hadoop 读取和处理数据,分析航班目的地最频繁的机场。使用 spark 深入分析,查找到达目的地最晚的航班。使用 hive 交互式分析数据,统计每个机场的航班数量。
Java 基础入门到实战应用:大数据实战分析
引言
随着大数据时代的到来,掌握大数据分析技能变得至关重要。本教程将带领你从 Java 基础入门到使用 Java 进行大数据实战分析。
Java 基础
- 变量、数据类型和运算符
- 控制流(if-else、for、while)
- 类、对象和方法
- 数组和集合(列表、映射、集合)
大数据分析工具
- Hadoop 生态系统(Hadoop、MapReduce、HDFS)
- Spark
- Hive
实战案例:使用 Java 分析航班数据
步骤 1:获取数据
从 OpenFlights 数据集下载航班数据。
步骤 2:使用 Hadoop 读写数据
使用 Hadoop 和 MapReduce 读取和处理数据。
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class FlightStats { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "Flight Stats"); job.setJarByClass(FlightStats.class); job.setMapperClass(FlightStatsMapper.class); job.setReducerClass(FlightStatsReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); job.waitForCompletion(true); } public static class FlightStatsMapper extends Mapper
步骤 3:使用 Spark 进一步分析
使用 Spark DataFrame 和 SQL 查询分析数据。
import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class FlightStatsSpark { public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Flight Stats Spark").getOrCreate(); Dataset flights = spark.read().csv("hdfs:///path/to/flights.csv"); flights.createOrReplaceTempView("flights"); Dataset top10Airports = spark.sql("SELECT origin, COUNT(*) AS count FROM flights GROUP BY origin ORDER BY count DESC LIMIT 10"); top10Airports.show(10); } }
步骤 4:使用 Hive 交互式查询
使用 Hive 交互式查询分析数据。
CREATE TABLE flights (origin STRING, dest STRING, carrier STRING, dep_date STRING, dep_time STRING, arr_date STRING, arr_time STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; LOAD DATA INPATH 'hdfs:///path/to/flights.csv' OVERWRITE INTO TABLE flights; SELECT origin, COUNT(*) AS count FROM flights GROUP BY origin ORDER BY count DESC LIMIT 10;
结论
通过本教程,你已经掌握了 Java 基础和使用 Java 进行大数据实战分析的技能。通过了解 Hadoop、Spark 和 Hive,你能够高效地分析大数据集,从中提取有价值的见解。
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