本地数据预处理：小规模数据二相编码性能分析与Hadoop工具配置

本篇文章主要探讨了"本地数据预处理-二相编码信号性能分析"的主题，针对的是一个名为small_user.csv的小型数据集，该数据集由厦门大学大数据实验室提供，包含30万条记录。数据集结构包括user_id（用户ID）、item_id（商品ID）、behaviour_type（行为类型，如浏览、收藏等）、user_geohash（用户地理位置哈希值，部分缺失）、item_category（商品分类）和time（事件发生时间）等字段。 在进行实验前，作者首先建议避免使用gedit这类文本编辑器直接打开大型数据集，以防止性能问题。取而代之，他们推荐使用终端命令head -8 raw_user.csv来查看数据集的前几行，确认数据的完整性。预处理的第一步是删除数据头（字段名称），通过sed -i '1d' small_user.csv命令实现。 文章接下来详细介绍了数据预处理的过程，特别是针对user_geohash字段，由于某些记录缺失，可能需要编写脚本进行处理，例如删除所有缺失的geohash值。此外，文章还提到了实验环境的配置，包括Hadoop（包括SSH无密码登录、JaVa环境安装和伪分布式配置）、MySQL、HBase和Hive环境的安装、配置与启动，以及 Sqoop（数据迁移工具）和Eclipse（开发环境）的安装。 在数据预处理完成后，文章进入实际操作阶段，如将本地数据上传到Hive数据仓库，分为两个步骤：首先将数据上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS），然后导入Hive中进行存储和管理。章节中涵盖了对数据进行简单查询分析、统计查询、关键词条件查询、用户行为分析以及实时查询等多个维度，旨在深入挖掘数据价值。 最后，文章探讨了数据在Hive、MySQL、HBase之间的互导，包括创建临时表、数据迁移和可视化分析，这些操作有助于数据的整合和多角度理解。整篇文章不仅涵盖了数据预处理的重要性和方法，还涉及到了大数据处理和分析的多个关键环节，适合对数据科学和IT技术有深入研究的读者参考。