实验数据集下载
下载实验数据集
- data_format.zip数据集
- 用户行为日志user_log.csv，日志中的字段定义如下：
1. user_id | 买家id
2. item_id | 商品id
3. cat_id | 商品类别id
4. merchant_id | 卖家id
5. brand_id | 品牌id
6. month | 交易时间:月
7. day | 交易事件:日
8. action | 行为,取值范围{0,1,2,3},0表示点击，1表示加入购物车，2表示购买，3表示关注商品
9. age_range | 买家年龄分段：1表示年龄<18,2表示年龄在[18,24]，3表示年龄在[25,29]，4表示年龄在[30,34]，5表示年龄在[35,39]，6表示年龄在[40,49]，7和8表示年龄>=50,0和NULL则表示未知
10. gender | 性别:0表示女性，1表示男性，2和NULL表示未知
11. province| 收获地址省份
- 回头客训练集train.csv和回头客测试集test.csv，训练集和测试集拥有相同的字段，字段定义如下：
user_id | 买家id
age_range | 买家年龄分段：1表示年龄<18,2表示年龄在[18,24]，3表示年龄在[25,29]，4表示年龄在[30,34]，5表示年龄在[35,39]，6表示年龄在[40,49]，7和8表示年龄>=50,0和NULL则表示未知
gender | 性别:0表示女性，1表示男性，2和NULL表示未知
merchant_id | 商家id
label | 是否是回头客，0值表示不是回头客，1值表示回头客，-1值表示该用户已经超出我们所需要考虑的预测范围。NULL值只存在测试集，在测试集中表示需要预测的值。
建立一个用于运行本案例的目录dbtaobao
- 把data_format.zip进行解压缩，我们需要首先建立一个用于运行本案例的目录dbtaobao
cd /usr/local
ls
sudo mkdir dbtaobao
# 这里会提示你输入当前用户（本教程是hadoop用户名）的密码
# 下面给hadoop用户赋予针对dbtaobao目录的各种操作权限
sudo chmod -R 777 ./dbtaobao
cd dbtaobao
# 下面创建一个dataset目录，用于保存数据集
mkdir dataset
# 下面就可以解压缩data_format.zip文件
cd ~/下载
ls
unzip data_format.zip -d /usr/local/dbtaobao/dataset
cd /usr/local/dbtaobao/dataset
ls
- 取出user_log.csv前面5条记录看一下
head -5 user_log.csv
数据集的预处理
删除文件第一行记录，即字段名称
cd /usr/local/dbtaobao/dataset
# 下面删除user_log.csv中的第1行
sed -i '1d' user_log.csv # 1d表示删除第1行，同理，3d表示删除第3行，nd表示删除第n行
# 下面再用head命令去查看文件的前5行记录，就看不到字段名称这一行了
head -5 user_log.csv
获取数据集中双11的前100000条数据
- 由于数据集中交易数据太大，这里只截取数据集中在双11的前10000条交易数据作为小数据集small_user_log.csv
- 建立一个脚本文件完成上面截取任务，请把这个脚本文件放在dataset目录下和数据集user_log.csv:
cd /usr/local/dbtaobao/dataset
vim predeal.sh
- 使用vim编辑器新建了一个predeal.sh脚本文件，请在这个脚本文件中加入下面代码：
#!/bin/bash
#下面设置输入文件，把用户执行predeal.sh命令时提供的第一个参数作为输入文件名称
infile=$1
#下面设置输出文件，把用户执行predeal.sh命令时提供的第二个参数作为输出文件名称
outfile=$2
#注意！！最后的$infile > $outfile必须跟在}’这两个字符的后面
awk -F "," 'BEGIN{
id=0;
}
{
if($6==11 && $7==11){
id=id+1;
print $1","$2","$3","$4","$5","$6","$7","$8","$9","$10","$11
if(id==10000){
exit
}
}
}' $infile > $outfile
- 执行predeal.sh脚本文件，截取数据集中在双11的前10000条交易数据作为小数据集small_user_log.csv，命令如下：
chmod +x ./predeal.sh
./predeal.sh ./user_log.csv ./small_user_log.csv
导入数据仓库
-
启动HDFS
-
把user_log.csv上传到HDFS中
# 在HDFS的根目录下面创建一个新的目录dbtaobao，并在这个目录下创建一个子目录dataset，如下
cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /dbtaobao/dataset/user_log
# 把Linux本地文件系统中的small_user_log.csv上传到分布式文件系统HDFS的“/dbtaobao/dataset”目录下，命令如下：
cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -put /usr/local/dbtaobao/dataset/small_user_log.csv /dbtaobao/dataset/user_log
# 下面可以查看一下HDFS中的small_user_log.csv的前10条记录，命令如下：
cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -cat /dbtaobao/dataset/user_log/small_user_log.csv | head -10
- 在Hive上创建数据库
# 请在Linux系统中，再新建一个终端（可以在刚才已经建好的终端界面的左上角，点击“终端”菜单，在弹出的子菜单中选择“新建终端”）
# 因为需要借助于MySQL保存Hive的元数据，所以，请首先启动MySQL数据库
service mysql start #可以在Linux的任何目录下执行该命令
# 在这个新的终端中执行下面命令进入Hive：
cd /usr/local/hive
./bin/hive # 启动Hive
# 在Hive中创建一个数据库dbtaobao
hive> create database dbtaobao;
hive> use dbtaobao;
- 创建外部表
# 关于数据仓库Hive的内部表和外部表的区别
# 这里分别在数据库dbtaobao中创建一个外部表user_log，它包含字段:
# （user_id,item_id,cat_id,merchant_id,brand_id,month,day,action,age_range,gender,province）
# 在hive命令提示符下输入如下命令：
hive> CREATE EXTERNAL TABLE dbtaobao.user_log(user_id INT,item_id INT,cat_id INT,merchant_id INT,brand_id INT,month STRING,day STRING,action INT,age_range INT,gender INT,province STRING) COMMENT 'Welcome to xmu dblab,Now create dbtaobao.user_log!' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/dbtaobao/dataset/user_log';
- 查询数据
# HDFS中的“/dbtaobao/dataset/user_log”目录下的small_user_log.csv数据加载到了数据仓库Hive中
hive> select * from user_log limit 10;
转载：https://blog.csdn.net/Lenhart001/article/details/128378416
查看评论