大数据实战 --- 世界新冠疫情数据分析

谁践踏了优雅 2024-03-23 15:13 42阅读 0赞

**目录**

开发环境

数据描述

功能需求

数据准备

统计计算

Hbase

Hive

分析数据

--------------------

## 开发环境 ##

Hadoop+[Hive][]\+Spark+HBase

> **启动Hadoop**：start-all.sh
> 
> **启动zookeeper**：zkServer.sh start
> 
> **启动Hive**：
> 
> nohup hiveserver2 1>/dev/null 2>&1 &
> 
> beeline -u jdbc:hive2://192.168.152.192:10000
> 
> **启动Hbase**：
> 
> start-hbase.sh
> 
> hbase shell
> 
> **启动Spark**：spark-shell

## 数据描述 ##

countrydata.csv 是世界新冠疫情数，数据中记录了从疫情开始至 7 月 2 日，以国家为单位的每日新冠疫情感染人数的数据统计。字段说明如下：

![2584dc9c91604127aeac879e909f4c51.png][]

## 功能需求 ##

### 数据准备 ###

请在 HDFS 中创建目录/app/data/exam，并将 countrydata.csv 传到该目录。

> hdfs dfs -mkdir -p /app/data/exam
> 
> hdfs dfs -put ./countrydata.csv /app/data/exam

### 统计计算 ###

在 Spark-Shell 中，加载 HDFS 文件系统 countrydata.csv 文件，并使用 RDD 完成以下统计计算。

scala> val fileRdd = sc.textFile("/app/data/exam/countrydata.csv")
    scala> val yqRdd = fileRdd.map(x=>x.split(","))

**①统计每个国家在数据截止统计时的累计确诊人数。**

**方法一：**

scala> yqRdd.map(x=>(x(4),x(1).toInt)).reduceByKey((v1,v2)=>math.max(v1,v2))
    .foreach(println)

**方法二：**

scala>yqRdd.map(x=>(x(4),x(3),x(1).toInt)).groupBy(x=>x._1)
    .mapValues(x=>x.toList.sortBy(it=>(0-it._2.toLong)).max)
    .map(x=>(x._1,x._2._3)).foreach(println)

**方法三：**

yqRdd.map(x=>(x(4),x(1).toInt)).reduceByKey((v1,v2)=>{if(v1>v2) v1 else  v2})
    .foreach(println)

**②统计全世界在数据截止统计时的总感染人数。**

**方法一：**

scala> yqRdd.map(x=>(x(4),x(1).toInt)).reduceByKey((v1,v2)=>math
    .max(v1,v2)).map(x=>("all world",x._2)).reduceByKey(_+_).foreach(println)
    
    (all world,10785407)

**方法二：**

scala> yqRdd.map(x=>(x(4),x(1).toInt)).reduceByKey((v1,v2)=>math.max(v1,v2))
    .reduce((x,y)=>("all world", x._2+y._2))
    
    res16: (String, Int) = (all world,10785407)

**③统计每个大洲中每日新增确诊人数最多的国家及确诊人数，并输出 20200408 这一天各大洲当日新增确诊人数最多的国家及确诊人数。**

scala> yqRdd.map(x=>((x(6),x(3)),(x(1).toInt,x(2).toInt,x(4))))
    .reduceByKey((x,y)=>if(x._2>y._2) x else y)
    .filter(x=>x._1._2=="20200408").map(x=>(x._1._1,x._2._2,x._2._3,x._1._2))
    .foreach(println)

**④统计每个大洲中每日累计确诊人数最多的国家及确诊人数，并输出 20200607 这一天各大洲当日累计确诊人数最多的国家及确诊人数。**

scala> yqRdd.map(x=>((x(6),x(3)),(x(1).toInt,x(2).toInt,x(4))))
    .reduceByKey((x,y)=>if(x._1>y._1) x else y)
    .filter(x=>x._1._2=="20200607").map(x=>(x._1._1,x._2._2,x._2._3,x._1._2))
    .foreach(println)

**⑤统计每个大洲每月累计确诊人数，显示 202006 这个月每个大洲的累计确诊人数。**

scala> yqRdd.map(x=>((x(3).substring(0,6),x(6)),x(2).toInt)).reduceByKey(_+_)
    .filter(x=>x._1._1=="202006").foreach(println)

### Hbase ###

在 HBase 中创建命名空间（namespace）exam，在该命名空间下创建 covid19\_world 表，使用大洲和统计日期的组合作为 RowKey（如“亚洲 20200520”），该表下有 1 个列族 record。record 列族用于统计疫情数据（每个大洲当日新增确诊人数最多的国家record:maxIncreaseCountry 及其新增确诊人数 record:maxIncreaseCount）

hbase(main):001:0> create 'exam:covid19_world','record'

### Hive ###

请在 Hive 中创建数据库 exam，在该数据库中创建外部表 ex\_exam\_record 指向 /app/data/exam 下的疫情数据 ;创建外部表 ex\_exam\_covid19\_record 映射至 HBase 中的 exam:covid19\_world 表的 record 列族

![e7b6eb28f77b4e10a54b7441a77f76c3.png][]

ex\_exam\_record 表

create external table ex_exam_record
    (
        id               string,
        confirmedCount   int,
        confirmedIncr    int,
        recordDate       string,
        countryName      string,
        countryShortCode string,
        continent        string
    )
        row format delimited fields terminated by ","
        stored as textfile location "/app/data/exam";

ex\_exam\_covid19\_record 表

create external table ex_exam_covid19_record
    (
        key                string,
        maxIncreaseCountry string,
        maxIncreaseCount   int
    ) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
        with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" =
                ":key,record:maxIncreaseCountry,record:maxIncreaseCount")
        tblproperties ("hbase.table.name" = "exam:covid19_world");

### 分析数据 ###

使用 ex\_exam\_record 表中的数据

①统计每个大洲中每日新增确诊人数最多的国家，将 continent 和 recordDate 合并成 rowkey，并保存到 ex\_exam\_covid19\_record 表中。

insert into ex_exam_covid19_record
    select t.rowkey, t.countryName, t.confirmedIncr
    from (select concat(continent, recordDate)                                             rowkey,
                 countryName,
                 confirmedIncr,
                 row_number() over (partition by countryName order by confirmedIncr desc ) max
          from ex_exam_record
          group by concat(continent, recordDate), countryName, confirmedIncr) t
    where t.max = 1;

②完成统计后，在 HBase Shell 中遍历 exam:covid19\_world 表中的前 20 条数据。

scan 'exam:covid19_world',{limit=>20}

[Hive]: https://so.csdn.net/so/search?q=Hive&spm=1001.2101.3001.7020
[2584dc9c91604127aeac879e909f4c51.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/a23dd87b123f48d3832516b8758e1072.png
[e7b6eb28f77b4e10a54b7441a77f76c3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/8feca98b2b8d47d294bf038e69db3b92.png