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实验手册——搜狗搜索日志分析系统

前奏:请提前搭建好你的集群和必要的软件:hadoop + jdk + hive + Sqoop + HBase; 数据(链接是网友的,感谢,感谢,感谢。里面有测试数据):链接:http://pan.baidu.com/s/1dFD7mdr 密码:xwu8 一:数据预处理(Linux 环境): 1 搜狗数据的数据格式: 2 访问时间\t 用户 ID\t[查询词]\t 该 URL 在返回结果中的排名\t 用户点击的顺序号\t 用户点击的 URL 3 其中,用户 ID 是根据用户使用浏览器访问搜索引擎时的 Cookie 信息自动赋值,即同一次使用浏览器输入的不同查询对应同一个用户 ID。 1:查看数据,构建系统前,需要了解如何进行数据相关的预处理:进入实验数据文件夹,然后进行less 查看: 解决中文显示乱码问题:本步骤已经完成从 gbk 转化为 utf-8 格式,不需要再操作。见下面目录,该目录是乱码清洗的 Java 代码: 查看总行数,如下所示(小等片刻): 1 [root@master data_hadoop]# wc -l /home/hadoop/data_hadoop/sogou...

PyODPS 中使用 Python UDF

PyODPS 中使用 Python UDF 包含两方面,一个是直接使用,也就是在 MaxCompute SQL 中使用;一个是间接的方式,也就是 PyODPS DataFrame,这种方式你不需要直接写 Python UDF,而是写普通的 Python 函数或者类。下面我们分开说明。 作为准备工作,我们需要 ODPS 入口,可以通过直接初始化,或者使用 room 机制 加载。 from odps import ODPS o = ODPS('your-access-id', 'your-access-key', 'your-project') MaxCompute SQL 中使用 Python UDF 首先,我们需要写一个 Python 文件,假设我们就是把某一列按 csv 格式放的一列转成 json 格式。 import json fr

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