Hadoop大数据综合案例4-Hive数据分析_大数据综合案例设计与分析

Hadoop大数据招聘网数据分析综合案例

1. Hadoop大数据综合案例1-Hadoop2.7.3伪分布式环境搭建
2. Hadoop大数据综合案例2-HttpClient与Python招聘网数据采集
3. Hadoop大数据综合案例3-MapReduce数据预处理
4. Hadoop大数据综合案例4-Hive数据分析
5. Hadoop大数据综合案例5-SSM可视化基础搭建
6. Hadoop大数据综合案例6–数据可视化(SpringBoot+ECharts)

大数据价值链中最重要的一个环节就是数据分析,其目标是提取数据中隐藏的数据,提供有意义的建议以辅助制定正确的决策。通过数据分析,人们可以从杂乱无章的数据中萃取和提炼有价值的信息,进而找出研究对象的内在规律。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，从行业角度看，数据分析是基于某种行业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据的过程，通过提取有用信息，从而形成相关结论，这一过程也是质量管理体系的支持过程。数据分析的作用包含推测或解释数据并确定如何使用数据、检查数据是否合法、为决策提供参考建议、诊断或推断错误原因以及预测未来等作用。
数据分析的方法主要分为单纯的数据加工方法、基于数理统计的数据分析、基于数据挖掘的数据分析以及基于大数据的数据分析。其中，单纯的数据加工方法包含描述性统计分析和相关分析；基于数理统计的数据分析包含方差、因子以及回归分析等；基于数据挖掘的数据分析包含聚类、分类和关联规则分析等；基于大数据的数据分析包含使用Hadoop、Spark和Hive等进行数据分析。

数据分析思路

我们通过使用基于分布式文件系统的Hive对某招聘网站的数据进行分析。
Hive是建立在Hadoop分布式文件系统上的数据仓库，它提供了一系列工具，能够对存储在HDFS中的数据进行数据提取、转换和加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的工具。Hive可以将HQL语句转为MapReduce程序进行处理。
针对招聘网站的职位数据分析项目，我们将Hive数据仓库设计为星状模型，星状模型是由一张事实表和多张维度表组成。

事实表 ods_jobdata_origin 主要用于存储 MapReduce 计算框架清洗后的数据，其表结构如下。
维度表 t_salary_detail 主要用于存储薪资分布分析的数据,其表结构如下。
维度表 t_company_detail 主要用于存储福利标签分析的数据,其表结构如下。
维度表 t_city_detail 的表结构主要用于存储城市分布分析的数据,其表结构如下。
维度表 t_kill_detail 的表结构主要用于存储技能标签分析的数据,其表结构如下。

建表数据处理

创建名为“jobdata”的数据仓库，并通过use指令切换到创建的数据库，命令如下。

hive (default)> create database jobdata;
hive (default)> use jobdata;
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创建存储原始职位数据的事实表 ods_jobdata_origin，命令如下。

create table ods_jobdata_origin(
  city string comment '城市',
  salary array<string> comment '薪资',
  company array<string> comment '福利',
  kill array<string> comment '技能'
)comment '原始数据表'
row format delimited
 fields terminated by ','
 collection items terminated by '-';
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将 HDFS 上的预处理数据导入到事实表 ods_jobdata_origin 中，命令如下：

hive (jobdata)> load data inpath '/lagou/output/part-r-00000' overwrite into table ods_jobdata_origin;
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通过 select 语句查看表数据内容,验证数据是否导入成功,命令如下：

hive (jobdata)> select * from ods_jobdata_origin;
OK
ods_jobdata_origin.city	ods_jobdata_origin.salary	ods_jobdata_origin.company	ods_jobdata_origin.kill
上海	["10","13"]	[]	["Oracle","SQL","hive","Cognos"]
上海	["10","15"]	["带薪年假","岗位晋升","领导好","五险一金"]	["数据仓库","Hadoop","Spark","Hive"]
上海	["10","18"]	[]	["Spark"]
上海	["10","18"]	["绩效奖金","五险一金","带薪年假","年度旅游"]	["Hadoop","Spark"]
上海	["10","20"]	["通讯津贴","交通补助","双休","弹性工作"]	["自动化测试","系统软件测试","CDP"]
上海	["12","18"]	["股票期权","绩效奖金","专项奖金","年底双薪"]	["数据仓库","Hadoop","MySQL"]
上海	["12","20"]	["节日礼物","年底双薪","专项奖金","带薪年假"]	["DBA","数据仓库","MySQL","SQLServer"]
上海	["12","20"]	["节日礼物","年底双薪","专项奖金","带薪年假"]	["数据仓库","DBA"]
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招聘数据维度分析

职位薪资分析

根据最低薪资进行分区分组统计，并保存到 t_salary_detail 表中。

create table t_salary_detail(
  salary string comment '薪资分布区间',
  count int comment '区间内出现薪资的频次'
)comment '薪资分布详情表'
row format delimited fields terminated by ',';
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insert overwrite table  t_salary_detail 
select sal,count(1) from 
(select 
  case 
    when salary[0] >=0 and salary[0]<=5 then '0-5' 
    when salary[0] >=6 and salary[0]<=10 then '6-10'
    when salary[0] >=11 and salary[0]<=15 then '11-15'  
    when salary[0] >=16 and salary[0]<=20 then '16-20'  
    when salary[0] >=21 and salary[0]<=25 then '20-25'  
    when salary[0] >=26 and salary[0]<=30 then '26-30'  
    when salary[0] >=31 and salary[0]<=35 then '31-35'  
    when salary[0] >=36 and salary[0]<=40 then '36-40'  
    when salary[0] >=41 then '41+'
  end  as sal
 from ods_jobdata_origin ) as t_sal
group by sal;
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hive (jobdata)> select * from t_salary_detail;
OK
t_salary_detail.salary	t_salary_detail.count
0-5	4
11-15	178
16-20	104
20-25	51
26-30	36
31-35	8
36-40	3
6-10	66
Time taken: 9.577 seconds, Fetched: 8 row(s)
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通过观察分析结果，可以了解到全国大数据相关职位的月薪资分布主要集中在11k-20k之间，其中出现频次最高的月薪资区间在11k-15k。

职位区域分析

create table t_city_detail(
  city string comment '城市',
  count int comment '城市频次'
)comment '城市岗位统计详情表'
row format delimited fields terminated by ',';

hive (jobdata)> insert overwrite table t_city_detail select city,count(1) from ods_jobdata_origin group by city;
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hive (jobdata)> select * from t_city_detail;
OK
t_city_detail.city	t_city_detail.count
上海	91
佛山	4
北京	145
南京	2
南昌	1
合肥	3
天津	1
宁波	1
广州	50
成都	19
无锡	1
杭州	33
柳州	1
武汉	14
江门	1
济南	1
深圳	68
福州	1
苏州	2
西安	3
郑州	2
长沙	5
青岛	1
Time taken: 8.349 seconds, Fetched: 23 row(s)
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大数据职位的需求主要集中在大城市，其中最多的是北京，其次分别是上海和深圳，一线城市（北上广深）占据前几名的位置，然而杭州这座城市对大数据职位的需求也很高，超越广州，次于深圳，阿里巴巴这个互联网巨头应该起到不小的带领作用。

公司福利分析

create table t_company_detail(
  company string comment '福利标签',
  count int comment '福利标签频次'
)comment '福利标签统计详情表'
row format delimited fields terminated by ',';
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insert overwrite table t_company_detail
select company,count(1) from
 (select explode(company) as company from ods_jobdata_origin) as t_company
group by company;
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hive (jobdata)> select * from t_company_detail where count>2;
OK
t_company_detail.company	t_company_detail.count
SaaS	4
专项奖金	36
两房一厅公寓	3
五险一金	85
交通补助	26
免费两餐	6
免费班车	25
六险一金	44
加班费	3
午餐补助	26
博士后工作站	3
双休	7
外企氛围	3
大牛云集	3
安居计划	4
完成E轮融资	3
定期体检	78
就近租房补贴	33
岗位晋升	50
带薪年假	158
年底双薪	68
年度旅游	31
年终分红	17
年终奖金	3
弹性工作	68
成长空间	3
扁平化管理	6
扁平管理	67
技能培训	62
极客氛围	3
福利产假	4
管理规范	12
绩效奖金	128
美女多	11
股票期权	59
节日礼物	63
通讯津贴	23
领导好	27
餐补	4
Time taken: 10.092 seconds, Fetched: 39 row(s)
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通过观察福利标签的分析数据，可以看到公司对员工的福利政策都有哪些，出现频次较多的福利标签可以视为大多数公司对员工的标准，在选择入职公司时可作为一个参考。

职位技能要求分析

create table t_kill_detail(
  city string comment '技能标签',
  count int comment '技能标签频次'
)comment '技能标签统计详情表'
row format delimited fields terminated by ',';
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insert overwrite table t_kill_detail
select kill,count(1) from
 (select explode(kill) as kill from ods_jobdata_origin) as t_kill
group by kill;
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hive (jobdata)> select * from t_kill_detail where count>2;
OK
t_kill_detail.company	t_kill_detail.count
DBA	3
ETL	67
Flink	56
Hadoop	179
Hive	68
Java	55
Linux	4
MongoDB	10
MySQL	30
Oracle	7
Python	22
SQL	5
SQLServer	3
Scala	27
Spark	132
Storm	13
hbase	7
hive	4
java	4
python	4
sql	3
大数据	6
大数据开发	3
数仓工程师	17
数仓建模	42
数仓架构	32
数据仓库	106
数据分析	9
数据处理	3
数据库	4
数据库开发	19
数据挖掘	25
数据架构	13
架构师	4
测试	4
系统架构	3
Time taken: 8.469 seconds, Fetched: 36 row(s)
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通过观察技能标签的分析数据，看到要从事大数据相关工作需要掌握哪些技能，这些需要掌握的技能前三名的占比达38%（前三名技能出现频次的总和/所有技能出现频次的总和），也就是说超过1/3的公司会要求大数据工作者需要掌握Hadoop、Spark和数据仓库这三项技能，对于想要从事这方面工作的读者，可以作为学习的参考与准备。

下一章 使用SSM进行数据操作，转换为Web数据方便ECharts数据呈现