李霄揚(yáng)　朱恒

關(guān)鍵詞：Hadopp；海量數(shù)據(jù)；離線業(yè)務(wù)分析

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）10-0075-03

0 引言

如今，計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)發(fā)展迅猛，并且得到了普遍應(yīng)用，各大行業(yè)的數(shù)據(jù)量都在以爆炸性的速度增長，全球已經(jīng)進(jìn)入了“大數(shù)據(jù)”時(shí)代[1]。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，企業(yè)可以從龐大繁雜的數(shù)據(jù)背后挖掘和分析用戶的行為習(xí)慣和愛好，其創(chuàng)造的價(jià)值和人們的生活息息相關(guān)。在實(shí)際的商業(yè)案例，信用卡公司VISA需要處理兩年中730億單的交易，由于采用了Hadoop技術(shù)，在以往技術(shù)大約需要一個(gè)月時(shí)間，而現(xiàn)在僅僅花了13 分鐘的時(shí)間[2]。顯然，企業(yè)依舊按照傳統(tǒng)的方法進(jìn)行處理傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)無法滿足和解決動輒數(shù)百TB級甚至是PB級大數(shù)據(jù)的問題，尤其是在數(shù)據(jù)的存儲和計(jì)算方面。當(dāng)今時(shí)代，大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)無處不在，對于不同的應(yīng)用場景，各大系統(tǒng)需要進(jìn)行具體問題具體分析，針對自己所處的場景、所想要的結(jié)果去采用不同的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和不同的大數(shù)據(jù)框架。

1 基于Hadoopde 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的通用架構(gòu)

數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的無形資產(chǎn)[3]。本研究的主要目標(biāo)是基于Hadoop、Hive、Sqoop技術(shù)，總結(jié)出大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的一般架構(gòu)。Hadoop是apache旗下的一套開源軟件平臺，其功能主要有：利用服務(wù)器集群，根據(jù)用戶的自定義業(yè)務(wù)邏輯，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理。Hive則是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫工具，它能將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表。Sqoop 是SQL-to-Hadoop的縮寫，運(yùn)行在HDFS之上，主要用于實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)和Hadoop之間進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移的工具[4]。這三大套件的基本架構(gòu)如圖1所示。

2 基于Hadoopde 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的環(huán)境配置

2.1 Hadoop 基礎(chǔ)環(huán)境的搭建

Hadoop采用在多節(jié)點(diǎn)上分布式方式運(yùn)行，具體安裝步驟如下：

1）創(chuàng)建Hadoop用戶

$ sudo useradd –m Hadoop –s /bin/bash #添加hadoop用戶

$ sudo passwd hadoop #設(shè)置hadoop密碼

說明：sudo是一種權(quán)限管理機(jī)制，通過該命令，普通用戶可以被管理員賦予一些只有root權(quán)限才能執(zhí)行的操作的權(quán)限。

2）更新apt

$ sudo apt-get update 說明：此操作的執(zhí)行目的是便于后期軟件的安裝。如果沒有更新apt，后期可能會有一些軟件安裝不了。

3）安裝SSH、配置SSH無密碼登錄

$ sudo apt-get install openssh-server # 安裝SSH server

$ cd ～/.ssh/

$ ssh-keygen -t rsa # 會有提示，都按回車就可以

$ cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 將id_rsa.pub加入授權(quán)

說明：在第二行命令中，如果沒有ssh目錄，需要先執(zhí)行命令：ssh localhost。

4）Hadoop分布式配置

①修改配置文件core-site.xml，新增file：/usr/local/hadoop/tmp屬性，

修改hdfs-site.xml，新增dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir屬性；

②NameNode格式化：

$ ./bin/hdfs namenode -format

③開啟NameNode和DataNode守護(hù)進(jìn)程；

④驗(yàn)證是否配置成功。

驗(yàn)證命令如下：

jps

說明：啟動成功則會列出如下進(jìn)程：“NameNode”“DataNode”“ResourceManage”“SecondaryNameNode”。啟動成功后，可以通過在瀏覽器打開http：//localhost：50070訪問Web界面查看相關(guān)信息，在該界面中，同樣可以查看HDFS中的文件，訪問成功如圖1所示。

2.2 Hive 的安裝

1）下載并解壓hive源程序

$ sudo tar -zxvf ./apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /usr/local # 解壓到目錄/usr/local中

$ cd /usr/local/

$ sudo mv apache-hive-1.2.1-bin hive # 將文件夾名改成hive

$ sudo chown -R hadoop：hadoop hive # 修改文件權(quán)限

2）配置環(huán)境變量

在.bashrc文件中添加如下內(nèi)容：

export HIVE_HOME=/usr/local/hive

source ～/.bashrc #保存退出，使配置生效

3）修改hive-site.xml文件

$ cd /usr/local/hive/conf #打開hive-site.xml文件的位置

$ mv hive-default.xml.template hive-default.xml # 重命名文件名

$ vim hive-site.xml #利用vim 編輯器新建一個(gè)hive-site.xml配置文件

4）配置MySQL允許hive接入

用戶進(jìn)入MySQL命令提示符下，進(jìn)行如下操作：mysql> grant all on *.* to hive@localhost identified by 'hive';

mysql> flush privileges;

說明：第一步是賦予權(quán)限的操作，即hive可以享有操作數(shù)據(jù)庫中所有表的權(quán)限，identified by‘hive則是配置hive的連接密碼；第二步的操作則是由于前面賦予權(quán)限的操作，這里需要刷新權(quán)限表。

2.3 Sqoop 的安裝

由于這里很多操作，例如解壓安裝等操作與前面類似，這里不再多作說明。

1）下載并解壓Sqoop

$ sudo tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-

alpha.tar.gz -C /usr/local

$ sudo chown -R hadoop：hadoop sqoop #修改文件夾屬主

2）修改配置文件sqoop-env.sh

$ cd sqoop/conf/

$ cat sqoop-env-template.sh >> sqoop-env.sh #復(fù)制文件

$ vim sqoop-env.sh #編輯該腳本文件，添加相關(guān)內(nèi)容

編輯內(nèi)容如下：

export HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/ha?doop

export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/ha?doop

export HBASE_HOME=/usr/local/hbase

export HIVE_HOME=/usr/local/hive

3）配置環(huán)境變量

方法與上述Hive的環(huán)境變量配置相同，同樣是在.bashrc的配置文件中添加Sqoop的安裝路徑，然后保存退出使其生效即可。

4）將MySQL驅(qū)動包拷貝到$SQOOP_HOME/lib

5）測試與MySQL的連接

通過sqoop list-databases，并連接MySQL的端口，輸入MySQL 的登錄信息查看MySQL 中的數(shù)據(jù)庫列表。這里是在SecureCRT中進(jìn)行的測試，具體命令及測試結(jié)果如圖3所示。

3 離線數(shù)據(jù)分析應(yīng)用：網(wǎng)站用戶行為分析

“網(wǎng)站用戶行為分析”指通過網(wǎng)站中用戶的一些基本信息以及用戶的一些操作行為，例如用戶對某商品是點(diǎn)擊了還是收藏、加入購物車或是購買，用戶什么時(shí)間購買了什么商品哪類商品等。通過以上各種行為以及個(gè)人基本信息，可以統(tǒng)計(jì)分析出用戶的主要消費(fèi)行為是什么，哪些類商品比較熱銷、用戶主要是哪類人群、哪個(gè)月份銷售量大等對網(wǎng)站運(yùn)營很重要的信息。本案例需要通過給定的數(shù)據(jù)集，對該數(shù)據(jù)集進(jìn)行一些必要的操作，統(tǒng)計(jì)分析出對該網(wǎng)站運(yùn)營有用的信息。其基本架構(gòu)如圖4所示：

其算法流程如圖5所示：

以用戶消費(fèi)行為為例，基于R語言實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析可視化：

library（ggplot2）

ggplot（user_action，aes（as.numeric（behavior_type）））+geom_histogram（）

說明：上述命令中，第一行命令中，ggplot2表示一種繪圖包，如果要用該繪圖包，則要利用library將其導(dǎo)入到庫中。第二行命令表示開始利用ggplot進(jìn)行繪制。在繪制時(shí)，利用“+”對圖層進(jìn)行疊加，可見上述命令中創(chuàng)建了兩個(gè)圖層。在第一個(gè)圖層中，包含了兩個(gè)參數(shù)：數(shù)據(jù)和變量名稱映射。上述的數(shù)據(jù)為user_ac?tion，變量名稱則需要被包含aes（）函數(shù)里。上述命令中映射出behavior_type中各個(gè)值的總量。第二個(gè)圖層中，表示用直方圖進(jìn)行繪制?？傻玫饺鐖D6所示的分析結(jié)果。

4 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是從龐大的數(shù)據(jù)背后挖掘和分析用戶的行為和習(xí)慣，根據(jù)得到的數(shù)據(jù)并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的分析，從而可以對用戶進(jìn)行相關(guān)推薦[5]。通過用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到的結(jié)果為用戶推薦相關(guān)產(chǎn)品的做法已經(jīng)逐漸普遍化，本文中的系統(tǒng)架構(gòu)可以為類似的離線數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)提供范例和參考，從而進(jìn)一步地改進(jìn)并提升數(shù)據(jù)分析的工作質(zhì)量。