Introduction aux bases de Java aux applications pratiques : analyse pratique du Big Data

Ce tutoriel vous aidera à maîtriser les compétences d'analyse du Big Data, des bases de Java aux applications pratiques. Comprend les bases de Java (variables, flux de contrôle, classes, etc.), les outils big data (écosystème Hadoop, Spark, Hive) et des cas pratiques : obtenir des données de vol depuis OpenFlights. Utilisez Hadoop pour lire et traiter les données et analyser les aéroports les plus fréquents pour les destinations de vol. Utilisez Spark pour explorer et trouver le dernier vol vers votre destination. Utilisez Hive pour analyser les données de manière interactive et compter le nombre de vols dans chaque aéroport.

Les bases de Java pour une application pratique : analyse pratique du Big Data

Introduction

Avec l'avènement de l'ère du Big Data, la maîtrise des compétences en analyse du Big Data est devenue cruciale. Ce didacticiel vous guidera depuis l'initiation aux bases de Java jusqu'à l'utilisation de Java pour une analyse pratique du Big Data.

Bases de Java

• Variables, types de données et opérateurs
• Flux de contrôle (if-else, for, while)
• Classes, objets et méthodes
• Tableaux et collections (listes, cartes, ensembles)

Outils d'analyse Big data

• Écosystème Hadoop (Hadoop, MapReduce, HDFS)
• Spark
• Hive

Cas pratique : Analyser des données de vol avec Java

Étape 1 : Récupérer des données

Télécharger le vol données de l’ensemble de données OpenFlights.

Étape 2 : Lire et écrire des données à l'aide de Hadoop

Lire et traiter des données à l'aide de Hadoop et MapReduce.

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class FlightStats {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Flight Stats");
        job.setJarByClass(FlightStats.class);

        job.setMapperClass(FlightStatsMapper.class);
        job.setReducerClass(FlightStatsReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        job.waitForCompletion(true);
    }

    public static class FlightStatsMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        @Override
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] line = value.toString().split(",");
            context.write(new Text(line[1]), new IntWritable(1));
        }
    }

    public static class FlightStatsReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable value : values) {
                sum += value.get();
            }
            context.write(key, new IntWritable(sum));
        }
    }
}

Étape 3 : Utilisez Spark pour une analyse plus approfondie

Utilisez Spark DataFrame et les requêtes SQL pour analyser les données.

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class FlightStatsSpark {

    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Flight Stats Spark").getOrCreate();

        Dataset<Row> flights = spark.read().csv("hdfs:///path/to/flights.csv");

        flights.createOrReplaceTempView("flights");

        Dataset<Row> top10Airports = spark.sql("SELECT origin, COUNT(*) AS count FROM flights GROUP BY origin ORDER BY count DESC LIMIT 10");

        top10Airports.show(10);
    }
}

Étape 4 : Utilisez la requête interactive Hive

Utilisez la requête interactive Hive pour analyser les données.

CREATE TABLE flights (origin STRING, dest STRING, carrier STRING, dep_date STRING, dep_time STRING, arr_date STRING, arr_time STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;

LOAD DATA INPATH 'hdfs:///path/to/flights.csv' OVERWRITE INTO TABLE flights;

SELECT origin, COUNT(*) AS count FROM flights GROUP BY origin ORDER BY count DESC LIMIT 10;

Conclusion

Grâce à ce tutoriel, vous maîtrisez les bases de Java et les compétences nécessaires pour utiliser Java pour une analyse pratique du Big Data. En comprenant Hadoop, Spark et Hive, vous pouvez analyser efficacement de grands ensembles de données et en extraire des informations précieuses.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!