基于Hive进行聊天数据分析案例实践_基于hadoop和hive的在线社交网络情感分析

一、项目背景

        聊天平台每天都会有大量的用户在线，会出现大量的聊天数据，通过对聊天数据的统计分析，可以更好的对用户构建精准的用户画像，为用户提供更好的服务以及实现高 ROI 的平台运营推广，给公司的发展决策提供精确的数据支撑。
        项目将基于一个社交平台 App 的用户数据，完成相关指标的统计分析并结合 BI 工具对指标进行可视化展现。

        数据集：

        链接：https://pan.baidu.com/s/1QaZ0grFYyucT8WwGRZ1ajQ?pwd=ny13 
        提取码：ny13 

二、项目目标

        基于 Hadoop 和 Hive 实现聊天数据统计分析，构建聊天数据分析报表

        需求：
                 统计今日总消息量
                 统计今日每小时消息量、发送和接收用户数
                 统计今日各地区发送消息数据量
                 统计今日发送消息和接收消息的用户数
                 统计今日发送消息最多的 Top10 用户
                 统计今日接收消息最多的 Top10 用户
                 统计发送人的手机型号分布情况
                 统计发送人的设备操作系统分布情况

三·、数据准备

        （1）上传数据到Linux并上传HDFS

        （2）建立数据库并建表

        （3）加载数据

四、数据清洗（ETL）

        ETL ：
                • E ， Extract ，抽取
                • T ， Transform ，转换
                • L ， Load ，加载
        从 A 抽取数据 (E) ，进行数据转换过滤 (T) ，将结果加载到 B(L) ，就是 ETL

        （1）建立新表用于存储清洗后的数据

        （2）对数据进行清洗

                清洗目标：①将时间拆分为日和小时

                                  ②将GPS地址拆分为经度和纬度

                                  ③将GPS为空的值过滤      

        （3）将数据导入新表

                使用insert overwrite table 表名 内容

五、数据整合

        （1）统计今日总消息量

        （2）统计今日每小时消息量、发送和接收用户数

        （3）统计今日各地区发送消息数据量

        （4）统计今日发送消息和接收消息的用户数

        （5）统计今日发送消息最多的Top10用户

        （6）统计今日接收消息最多的Top10用户

        （7）统计发送人的手机型号分别情况

        （8）统计发送人的设备操作系统分布情况

六、使用Fine BI实现可视化

        （1）在公共数据新建文件夹，点击文件夹添加数据集

        （2）选择想要添加的数据集，然后点击确定

        （3）在我的分析，新建分析主题

        （4）选择新建的分析主题，找到上传的数据文件夹，选择数据

        （5）选择添加组件

        （6）切换自己想要的数据集，组件可以自定义命名

        （7）选择想要的图片样式，以及相关属性

        （8）新建一个仪表板，可自定义名字

        （9）添加组件，可根据需要调整大小和位置以及组件相关属性

        (10)完成设置后保存