随着信息技术的快速发展，数字化阅读已经成为人们获取知识和信息的重要途径。电子图书凭借其便捷性和丰富性，在市场上广受欢迎。然而，随着市场中图书种类和数量的急剧增加，用户面临着挑选合适书籍的挑战，这导致了对个性化推荐系统的需求增加。传统的单机计算模式已无法应对大数据时代对计算能力的需求，而Hadoop这一开源分布式计算平台以其高容错性、高扩展性和对大数据处理的卓越能力，成为了应对大数据挑战的首选工具。 Hadoop、Hive、Spark等技术的引入，使得豆瓣电子图书推荐系统能够处理海量的用户数据和书籍信息，并通过复杂的算法模型为用户推荐高质量的内容。该系统能够分析用户的历史阅读行为和偏好，发现用户的阅读模式，进而推荐符合个人兴趣的书籍，极大地节省了用户筛选时间，提升了阅读效率。这种个性化推荐不仅优化了用户体验，提高了用户满意度和平台的用户黏性，还能促进优质内容的分发，增加用户流量和书籍销量，从而带动平台经济效益的增长。 在技术实现方面，本系统前台采用了Java技术进行页面设计，后台数据库则使用MySQL，这样的组合不仅保证了系统的高效运营，也提升了用户体验。管理员模块包含用户管理和豆瓣高分管理等功能，而用户个人中心则提供了修改密码、我的发布等服务。系统的建立不仅提升了用户的阅读便利性，还促进了知识分享和文化交流。 国外在个性化推荐系统研究方面起步较早，已经形成了一套成熟的理论体系和实践应用。Hadoop生态系统中的其他工具如Hive、HBase等被广泛应用于数据存储和查询，丰富了推荐系统的功能和应用范围。相比之下，国内虽然起步较晚，但发展迅速。国内研究者在借鉴国外经验的同时，结合中国特有的网络环境和用户需求，优化推荐算法，并针对中文文本的复杂性进行深入研究。 在系统研究现状方面，协同过滤算法因其简洁有效而被广泛应用。为了提高推荐的准确性和多样性，研究者还探索融合内容推荐和协同过滤的混合推荐方法。随着移动互联网的发展，移动端的图书推荐也成为了研究的热点，要求推荐系统具备高精度和实时性。 在实际应用方面，国内多家大型互联网公司已将基于Hadoop的推荐系统集成到各自的电子图书平台中，取得了显著的商业效果。版权保护、数据隐私等问题在国内的敏感性，为电子图书推荐系统的研究和应用带来挑战，但同时也推动了合规性下的数据资源充分利用的研究。 本文的组织结构主要围绕豆瓣电子图书推荐系统的开发，利用Java技术和MySQL数据库，重点介绍了管理员和用户两大模块的功能实现，以及如何通过系统实现管理工作效率的提升。整体而言，基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统为电子图书市场提供了一个安全、技术强劲的系统信息管理平台，具有重要的研究价值和实际应用意义。通过需求分析和测试调整，系统与豆瓣电子图书管理的实际需求相结合，设计并实现了豆瓣电子图书推荐系统，为未来电子图书推荐系统的改进提供了理论基础和技术支持。

一、实验目的 1. 理解Hive作为数据仓库在Hadoop体系结构中的角色。 2. 熟练使用常用的HiveQL。 二、实验平台 1. 操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）。 2. Hadoop版本：3.1.3。 3. Hive版本：3.1.2。 4. JDK版本：1.8。 三、数据集 由《Hive编程指南》(O'Reilly系列，人民邮电出版社)提供，下载地址： https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/prog-hive-1st-ed-data.zip 备用下载地址： https://www.cocobolo.top/FileServer/prog-hive-1st-ed-data.zip 解压后可以得到本实验所需的stocks.csv和dividends.csv两个文件。 在大数据处理领域，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用SQL类的语言（称为HiveQL）对大规模数据进行分析和处理。在这个实验中，我们将深入理解Hive的角色以及如何执行基本操作。 Hive在Hadoop生态系统中的角色是作为一个数据仓库接口，它简化了对分布式存储的大数据进行查询和分析的过程。Hive将复杂的MapReduce任务转化为简单的SQL查询，使得非Java背景的分析师也能轻松地处理大数据。 实验平台包括Ubuntu操作系统、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2和JDK 1.8。这些组件共同构成了一个支持大数据处理的基础架构。 实验主要分为以下几个步骤： 1. 创建内部表`stocks`，它包含了关于股票交易的信息，如交易所、股票代码、交易日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量和调整后的收盘价。内部表的数据存储在HDFS上，由Hive完全管理。 2. 创建一个外部分区表`dividends`，该表用于存储股息信息，包括交易日期、股息金额、交易所和股票代码。分区表的好处在于可以根据分区字段快速定位数据，提高查询效率。 3. 导入数据到`stocks`表，这是通过LOAD DATA命令实现的，将csv文件的数据加载到Hive表中。 4. 创建未分区的外部表`dividends_unpartitioned`，然后从csv文件导入数据。外部表的元数据由Hive管理，但数据本身的位置由用户指定，这使得数据可以独立于Hive存在。 5. 利用Hive的自动分区功能，将`dividends_unpartitioned`表中的数据按特定条件插入到`dividends`的各个分区中，这样可以优化查询性能。 6-10. 这些步骤涉及到各种查询操作，包括： - 查询IBM公司从2000年起的股息支付记录。 - 查询苹果公司2008年10月的涨跌情况。 - 查找收盘价高于开盘价最多的股票记录。 - 查询Apple公司年平均调整后收盘价超过50美元的年份及价格。 - 找出每年年平均调整后收盘价前三的股票代码和价格。 通过这些操作，我们可以熟练掌握HiveQL的基本语法，如CREATE TABLE、LOAD DATA、INSERT INTO、SELECT等，以及如何利用Hive进行数据分区和复杂查询。此外，实验也强调了Hive在大数据分析中的实用性，特别是在处理大量历史交易数据时，能够提供高效的数据查询和分析能力。 实验总结指出，通过实际操作，我们不仅了解了Hive在大数据处理中的核心功能，还掌握了如何利用Hive进行数据导入、查询和分析。这对于理解大数据处理流程，提升数据分析技能，以及在实际工作中应用Hive解决复杂问题具有重要意义。

ParquetViewer_v2.3.6 是一个专为查看和查询Parquet文件设计的工具，它简化了对这种高效列式存储格式的数据进行直观检查和分析的过程。Parquet是一种广泛应用于大数据领域的文件格式，尤其在Apache Spark和Apache Hive等框架中，它以其高效的存储和查询性能而受到青睐。 让我们深入了解Parquet格式。Parquet是Google Dremel论文启发的开源列式存储格式，由Cloudera和Twitter共同开发。列式存储相比于行式存储，更适合大数据分析，因为它允许只读取所需列，从而减少了I/O操作并优化了内存使用。此外，Parquet还支持数据压缩，进一步节省存储空间，且支持复杂的数据类型，如嵌套结构。 ParquetViewer_v2.3.6 提供的功能包括： 1. **文件浏览**：用户可以直接打开Parquet文件，无需通过编程接口或命令行工具。这使得非技术人员也能查看和理解数据。 2. **数据预览**：工具允许用户查看数据表的前几行，以快速了解数据的基本结构和内容。 3. **列选择**：用户可以选择查看特定列，这在处理大型数据集时非常有用，因为可以避免加载所有列，提高性能。 4. **查询功能**：除了简单的浏览，ParquetViewer_v2.3.6 还支持对数据执行基本的查询操作，比如筛选、排序，这有助于快速定位和分析数据。 5. **元数据查看**：用户可以查看Parquet文件的元数据，包括列名、数据类型、编码方式、压缩算法等，这些信息对于理解和优化数据处理流程至关重要。 6. **兼容性**：由于Parquet是跨平台和跨语言的，ParquetViewer_v2.3.6 也适用于各种环境，包括Spark和Hive，这对于多工具集成的项目非常方便。 7. **版本升级**：版本号2.3.6表明该工具经过了多次迭代和改进，可能包含性能提升、新功能添加以及错误修复，以提供更好的用户体验。 在大数据领域，能够直观地查看和操作Parquet文件是非常有用的。ParquetViewer_v2.3.6 为此提供了直观的图形界面，使得数据分析师、数据科学家和运维人员在没有编程背景的情况下也能有效地工作。通过这个工具，用户可以更好地理解和调试数据，从而加速数据驱动的决策过程。无论是在Hadoop生态系统中还是在其他大数据处理框架中，ParquetViewer_v2.3.6 都是一个强大的辅助工具，值得在日常工作中使用。

解决Hive show create table重编译的jar包 Hive2.1.1版本

大数据集群(PySpark)+Hive+MySQL+PyEcharts+Flask：信用贷款风险分析与预测

Hive 自定义函数UDF开发手把手教程—— 创建临时函数和永久函数代码，具体创建过程参考https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/102498567

主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。

Centos+Hadoop+Hive+HBase

包含java代码，处理的数据文件。希望能帮助到学习大数据hive的同学!

基于整合生物计算的额叶皮质脑性艾滋病（HIVE）与非脑性艾滋病患者的OAS1网络构建和分析，李昊，王琳，单分子疾病功能网络的构建和分析以确定预后和治疗的新型和潜在疾病目标非常有用。本文整合了基于线性规划和分解过程的网络推断算