Hive,FineBI-30W聊天数据分析及可视化-B站黑马学习记录_基于 hive 的数据分析案例-mm 聊天软 件数据分析

2023B站黑马Hadoop、Hive、云平台实战项目

目录

1. 清洗数据

2. 计算各指标，并创建表存储结果

3.FineBI连接Hive数据库，将指标结果可视化

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1. 清洗数据

1）部分数据缺失地理位置信息（sender_gps），需要剔除

select count(if(length(sender_gps)=0,1,null)) count_null_sender_gps,
       count(if(length(receiver_gps)=0,1,null)) count_null_receiver_gps
from tb_msg_source;

2）为方便处理，从时间中提取天、小时字段，GPS中提取经度、纬度

创建etl表，存储清洗后的数据

insert overwrite table tb_msg_etl30
select *, date(msg_time) msg_day,
       hour(msg_time) msg_hour,
       split(sender_gps,',')[0] sender_lng,
       split(sender_gps,',')[1] sender_lat
from tb_msg_source30
where length(sender_gps)>0;

2. 计算各指标，并创建表存储结果

-- 统计今日消息总量
create table tb_rs_total_msg_cnt comment '每日消息总量' as
select msg_day, count(*) total_msg_cnt from tb_msg_etl30 group by msg_day;
-- 统计每小时消息量、发送和接收用户数
create table tb_rs_hour_msg_cnt comment '每小时消息趋势' as
select msg_hour, count(*) total_msg_cnt, count(distinct sender_account) sender_user_cnt,
       count(distinct receiver_account) receiver_user_cnt
from tb_msg_etl30 group by msg_hour;
-- 统计今日各地区发送消息总量
create table tb_rs_loc_cnt comment '今日各地区发送消息总量' as
select msg_day, sender_lng, sender_lat, count(*) total_msg_cnt
from tb_msg_etl30
group by msg_day, sender_lng, sender_lat;
-- 统计今日发送和接收用户数
create table tb_rs_user_cnt comment '每日发送和接收消息的人数' as
select msg_day, count(distinct sender_account) sender_user_cnt,
       count(distinct receiver_account) receiver_user_cnt
from tb_msg_etl30
group by msg_day;
-- 统计发送消息条数最多的前十个用户
create table tb_rs_s_user_top10 comment '发送消息最多的10个用户' as
select sender_name, count(*) sender_msg_cnt
from tb_msg_etl30
group by sender_name
order by sender_msg_cnt desc
limit 10;
-- 统计接收消息条数最多的前十个用户
create table tb_rs_r_user_top10 comment '接收消息最多的10个用户' as
select receiver_name, count(*) receiver_msg_cnt
from tb_msg_etl30
group by receiver_name
order by receiver_msg_cnt desc
limit 10;
-- 统计发送人的手机型号分布情况
create table tb_rs_sender_phone comment '发送人的手机型号分布' as
select sender_phonetype, count(*) cnt
from tb_msg_etl30
group by sender_phonetype;
-- 统计发送人的手机操作系统分布
create table tb_rs_sender_os comment '发送人的手机操作系统分布' as
select sender_os, count(*) cnt
from tb_msg_etl30
group by sender_os;

1）统计今日消息总量

2）统计每小时消息量、发送和接收用户数

3）统计今日各地区发送消息总量

注：模拟数据中只有100个不同用户，实际中按经纬度坐标group by太细了，应该换算出地区

4）统计今日发送和接收用户数

5）统计发送消息条数最多的前十个用户

6）统计接收消息条数最多的前十个用户

7）统计发送人的手机型号分布情况

8）统计发送人的手机操作系统分布

3.FineBI连接Hive数据库，将指标结果可视化

 记：在阿里云上搭建了3台虚拟机Hadoop集群，最开始觉得性能应该够用，想跑1000W数据，结果计算创建etl表的时候，用了快2小时都没跑出来。后面换成30W数据，同一条sql语句花了2秒多。