Hadoop实战：MOMO聊天数据的ETL与Hive分析

这篇文档主要介绍了如何使用Hive进行MOMO聊天数据的ETL操作以及离线数据分析，并通过FineBI实现数据可视化报表。适合于学习Hadoop和Hive相关知识的初学者，提供了完整的步骤和关键代码。 1. **创建数据库和表** 在Hive中，首先创建了一个名为`momo_hyy_db`的数据库，用于存储MOMO聊天数据。接着创建了名为`momo_hyy_msg_tb`的表，包含了如消息时间、发送和接收者信息、设备信息等多列字段，为后续分析提供基础数据结构。 2. **数据源ETL操作** ETL（Extract, Transform, Load）是数据处理的关键步骤。在这个过程中，数据从原始来源抽取出来，经过清洗和转换，最后加载到目标系统中。在MOMO聊天数据的例子中，可能涉及以下操作： - **列分隔符处理**：使用制表符(\t)作为字段分隔符，将数据文件加载到HDFS。 - **数据过滤**：通过`WHERE`子句剔除字段为空或不合法的数据。 - **时间字段处理**：使用`SUBSTR`函数从时间字段中提取天和小时信息。 - **GPS数据处理**：利用`SPLIT`函数从GPS坐标中提取经度和纬度。 - **数据清洗和转换**：根据业务需求进行其他必要的数据清洗和转换操作。 3. **统计分析** - **消息总量统计**：计算一天内总的聊天消息数量。 - **每小时消息量及用户数统计**：按小时分组，统计每个小时的发送和接收消息数，以及发送和接收消息的用户数。 - **地区消息量统计**：根据接收人IP或者GPS定位，统计不同地区的消息接收量。 - **发送和接收用户数统计**：分别统计当天发送和接收消息的独立用户数。 - **TOP10用户统计**：找出接收和发送消息最多的前10位用户。 - **手机型号和操作系统分布**：分析接收人的手机型号和设备操作系统的分布情况。 4. **数据保存与新表创建** 使用`CREATE TABLE...AS SELECT...`语句将ETL处理后的结果保存到新的Hive表中，便于后续查询和分析。 5. **数据可视化** 通过FineBI工具，将上述分析结果进行数据可视化呈现，创建直观的报表，便于决策者理解和使用。 6. **实验要求** 实验者需完成所有上述操作，并提供文字说明和截图验证，确保数据库和每张表都有明确的命名。 7. **Hadoop与Hive的关系** Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它允许用户使用SQL-like语言（HQL）进行大数据分析，Hadoop则提供了分布式存储和计算的能力，为Hive提供了底层支持。 通过这个实验，学习者可以深入理解Hadoop生态中的Hive如何处理和分析大规模数据，以及如何结合数据可视化工具进行数据洞察。