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每天十分钟零基础学数据库|SQLSERVER数据库基础建库建表第二课|表明列名库名的命名规则
#数据库设计
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hivesql怎么使用新建列名
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发布时间:2025-11-01 08:38
程序员—路人甲
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Centos 7 Linux 单机安装 Hive 《Centos 7 Linux 单机安装 Hive:下载、安装、配置、使用》
笔记:hanshuixin.com/go/2228
简介:本视频完整演示了在 CentOS 7 虚拟机中从零开始单机部署 Apache Hive 的全过程。内容涵盖 JDK、Hadoop 和 MySQL 的前置安装,Hive 配置文件编写、元数据库初始化、后台服务启动,以及通过 Beeline 和 DBeaver 连接 Hive 执行 SQL 查询。视频步骤清晰、操作直观,帮助观众快速掌握 Hive 本地环境搭建与基础使用,适用于大数据初学者和自学爱好者。
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寒水馨
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零基础入门T-SQL跟着写就可以了
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程序员—路人甲
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SQL必知必会 (1):select 语句 #sql #数据分析 #数据库 #青年创作者成长计划 #mysql
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王小二数据分析
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技术路线就是:python django框架 hive数据分析 mysql数据库 spark数据处理
1. 数据处理与分析
使用技术: Spark 进行批量数据处理
数据分析内容:
销售趋势分析:通过时间序列分析房产的月度或季度成交量变化,分析不同时间段的市场走势和销售高峰。
分析方法:,计算每月或每季度的成交量,使用Spark实现数据的批量计算,并存入Hive。
区域销量分析:基于不同城市或区域的房产成交数据,分析市场销售的地理分布情况。
分析方法:按城市或行政区划对成交数据进行分组统计,计算各地区的房产成交量及占比。可以使用Spark进行数据处理,优化大规模数据的计算速度。
房源类型偏好分析:根据客户购买记录,分析最受欢迎的房源类型(如公寓、别墅、商业房产)。
2. 客户画像
功能:基于爬取下来的数据进行客户行为分析,包括年龄、职业、购房预算等信息。
分析方法:根据客户的基本信息和购房记录,利用Hive进行客户分群分析,对客户的购房偏好、消费习惯和需求进行预测。
3. 数据仓库与多维分析
技术实现:使用Hive建立数据仓库,进行房产成交量的分析。
分析维度:
时间维度:按年、月、周进行房产销量的时间序列分析。
区域维度:分析不同省、市的成交量及销售额,甚至可以细化到具体的区县。
房源维度:按房源类型(住宅、商用、公寓等)、面积、价格区间等进行多维度分析。
4. 数据可视化展示
销售趋势图(折线图):展示房产市场的成交量变化趋势,反映市场的冷暖情况。
区域销售分布图(热力图):直观展示房产销售在不同区域的分布,突出重点市场。
房源类型偏好柱状图:显示不同类型房源的成交量比较。
客户画像饼图:展示客户的基本信息分布(如年龄段、购房预算、职业类型等)。
5. 系统整合与优化
数据流设计:从数据采集(安居客房产数据)到数据存储(MySQL),再到数据清洗和分析(Spark、Hive),最后进行数据可视化和业务展示。
数据管理:使用MySQL存储系统配置信息和用户数据,Hive存储大规模的房产销量数据,Spark处理复杂的分析计算。
前端开发:使用Python Django框架开发管理后台,通过ECharts进行图表绘制。
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哈佛大学公开课CS50 Lecture 7 - SQL【2】#计算机科学 #哈佛大学公开课 #SQL
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大数据框架:Hadoop+Spark(本次没用Hive,支持定制)
开发语言:Python+Java(两个版本都支持)
后端框架:Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)(两个版本都支持)
前端:Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点:Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库:MySQL
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