Hive实战：Youtube视频网站数据分析与ETL流程

"该资源是一个关于使用Hive进行数据分析的实战项目，主要针对YouTube视频网站的常规指标进行统计，涉及到MapReduce数据清洗、HDFS数据上传、Hive表的创建及数据导入、Sqoop数据导出到MySQL等操作。项目包括了对视频观看数、视频类别热度、视频所属类别排名、每个类别中的视频热度等多个TopN指标的统计。在数据处理过程中，由于原始数据中存在多值字段，需要进行数据清洗，通过ETL过程将数据转换为便于分析的格式。" 在这个实战项目中，我们首先关注的是需求描述。统计的常规指标包括但不限于： 1. 统计视频观看数的前10名 2. 统计最热门的视频类别Top10 3. 找出观看数排名前20的视频及其所属类别 4. 计算观看数排名前50的视频所属类别的Rank 5. 统计每个类别内的视频热度Top10 6. 统计每个类别中视频流量的Top10 7. 排序上传视频最多的用户Top10及他们的视频 8. 统计每个类别视频观看数的Top10 接下来是数据结构部分，项目中提到了两个主要的表：视频表和用户表。视频表可能包含视频ID、视频标题、观看次数、类别等字段，而用户表则可能包含用户ID、用户名等信息。 在ETL（提取、转换、加载）原始数据阶段，由于原始数据中视频的类别和相关视频ID是以特定分隔符存储的，需要通过MapReduce任务进行数据清洗，将多值字段进行处理，以便于后续的分析。例如，使用ETLUtil、Mapper和Job等组件进行数据的重新组织，去除类别和相关视频ID之间的空格，并用统一的符号（如"&"）进行分隔。 准备工作部分，首先创建了两个原始数据表：`youtube_ori`和`youtube_user_ori`，以及优化过的ORC格式表：`youtube_orc`和`youtube_user_orc`。ORC是一种高效的列式存储格式，适合大数据处理。接着，将清洗后的数据导入到ORC表中。这一步通常使用Hadoop的`hadoop fs`命令或者Hive的`LOAD DATA`语句来完成。 最后，项目中可能还涉及使用Sqoop将处理后的Hive数据导出到MySQL数据库，以便于前端展示或进一步的业务分析。Sqoop是一个用于在Hadoop和关系数据库之间传输数据的工具，它可以将Hadoop中的数据导出到MySQL或其他RDBMS，反之亦然。 这个项目充分展示了Hive在大数据分析中的应用，涵盖了数据清洗、数据存储、数据分析以及数据导出等多个环节，对于理解Hadoop生态中的数据处理流程具有很好的实践价值。