hadoop淘宝手机销量

### 使用Hadoop进行淘宝手机销量数据分析

#### 数据准备阶段
为了利用Hadoop处理淘宝手机销量数据，需先收集并整理相关数据集。这些数据通常包括但不限于商品ID、销售日期、销售数量、价格以及用户评价等信息。考虑到淘宝平台的数据规模庞大，采用分布式文件系统（如HDFS）来存储原始交易记录是必要的。

#### 数据清洗与预处理
在正式进入分析之前，要对采集到的原始日志做初步清理工作，去除重复项、修正错误字段，并筛选出特定时间段内的有效订单明细。此过程可以借助MapReduce编程模型完成，在Mapper端负责解析输入流中的每一行文本，而在Reducer端汇总统计结果[^1]。

from mrjob.job import MRJob
import re

class CleanData(MRJob):

    def mapper(self, _, line):
        fields = line.split(',')
        try:
            product_id = int(fields[0])
            sale_date = str(fields[1])
            quantity_sold = float(fields[2])

            yield (product_id, {'date': sale_date,
                                'quantity': quantity_sold})
        except ValueError as e:
            pass  # Skip malformed lines
            
if __name__ == '__main__':
    CleanData.run()

#### 销售趋势可视化
通过时间序列图表展示各类智能手机在整个年度内的月度销售额变化情况，有助于直观了解市场动态。这里可运用Pig Latin脚本加载经过净化后的CSV文档至内存表中，再调用内置函数计算每个月份对应的品牌总收益，最后导出给第三方绘图工具绘制折线图。

REGISTER /path/to/json-serde.jar;
DEFINE JSONLoader org.apache.pig.builtin.JsonLoader('org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe');

raw_data = LOAD '/user/hdfs/cleaned_sales_records.csv' USING PigStorage(',') AS (
    productId:int,
    date:chararray,
    amount:float);

monthly_revenue_by_brand = FOREACH (GROUP raw_data BY SUBSTRING(date, 5, 7))
GENERATE group AS month,
SUM(raw_data.amount) AS total;

STORE monthly_revenue_by_brand INTO '/output/monthly_phone_sales';

#### 用户行为模式挖掘
深入探究消费者偏好特征对于提升营销效果至关重要。基于协同过滤算法推荐相似产品列表；或者依据聚类方法划分顾客群体画像，从而制定个性化促销策略。Spark MLlib库提供了丰富的机器学习组件支持此类高级运算任务执行效率更高且易于部署维护。

val ratings = spark.read.textFile("/input/rating.txt").map { line =>
  val fields = line.split(",")
  Rating(fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toDouble)
}.toDF()

// Build the recommendation model using ALS
val als = new ALS().setMaxIter(5).setRegParam(0.01).setUserCol("userId").setItemCol("productId").setRatingCol("rating")
val model = als.fit(ratings)

model.recommendForAllUsers(10).show(false)