Intergalaktische Datenanalyse-Reise

Einführung

Willkommen im Intergalaktischen Weltraumrennbahn-Design-Labor! Als renommierter Weltraumrennbahn-Designer ist deine Mission, die Daten aus früheren Rennen zu analysieren und eine aufregende neue Rennbahn für die kommende Intergalaktische Weltraumrennmeisterschaft zu entwerfen. Die besten Piloten der Galaxis werden auf dieser Rennbahn antreten und die Grenzen von Geschwindigkeit und Ausdauer herausfordern.

Dein Ziel ist es, die Macht von Hadoop und seiner Aggregierungsfunktionen zu nutzen, um wertvolle Erkenntnisse aus den Renn-Daten zu extrahieren. Indem du verschiedene Metriken wie die Rundezeiten, die Boost-Nutzung und den Energieverbrauch analysierst, wirst du in der Lage sein, Muster zu identifizieren und fundierte Entscheidungen für die Entwurf der neuen Rennbahn zu treffen.

Bereite dich auf eine spannende Reise durch das Weltall vor, in der deine Analysefähigkeiten und dein Wissen um Hadoop die Zukunft des intergalaktischen Rennens prägen!

Einrichten der Umgebung

In diesem Schritt werden wir die Hadoop-Umgebung einrichten und uns mit den Renn-Daten vertraut machen.

1. Öffnen Sie ein Terminal und wechseln Sie zum Benutzer hadoop, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

su - hadoop

2. Navigieren Sie zum Verzeichnis /home/hadoop:

cd /home/hadoop

3. Erstellen Sie ein neues Verzeichnis namens race_data und kopieren Sie die Renn-Daten-Dateien hinein:

hadoop fs -mkdir -p /home/hadoop/race_data
hadoop fs -put /home/hadoop/race_data/* /home/hadoop/race_data

4. Überprüfen Sie, ob die Dateien erfolgreich kopiert wurden, indem Sie die Inhalte des Verzeichnisses race_data auflisten:

hadoop fs -ls /home/hadoop/race_data

Im Ausgabefenster sollten Sie die Renn-Daten-Dateien aufgelistet sehen.

Analyse von Rundezeiten

In diesem Schritt werden wir die avg-Funktion verwenden, um die durchschnittlichen Rundezeiten der Piloten bei den früheren Rennen zu analysieren.

1. Starten Sie die Hive-Shell:

hive

2. Erstellen Sie eine neue Tabelle namens lap_times, um die Rundezeit-Daten zu speichern:

CREATE TABLE lap_times (
  pilot_id INT,
  race_id INT,
  lap_time DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

3. Laden Sie die Rundezeit-Daten aus der Datei race_data/lap_times.csv in die Tabelle lap_times:

LOAD DATA INPATH '/home/hadoop/race_data/lap_times.csv' INTO TABLE lap_times;

4. Berechnen Sie die durchschnittliche Rundezeit für jeden Piloten über alle Rennen:

SELECT pilot_id, avg(lap_time) AS avg_lap_time
FROM lap_times
GROUP BY pilot_id;

Diese Abfrage wird die durchschnittliche Rundezeit für jeden Piloten ausgeben, was es Ihnen ermöglicht, die schnellsten Piloten zu identifizieren und ihre Stärken bei der Entwurf der neuen Rennbahn zu berücksichtigen.

Analyse der Boost-Nutzung

In diesem Schritt werden wir die sum- und count-Funktionen verwenden, um die Boost-Nutzungsmuster der Piloten bei den früheren Rennen zu analysieren.

1. Erstellen Sie eine neue Tabelle namens boost_usage, um die Boost-Nutzungsdaten zu speichern:

CREATE TABLE boost_usage (
  pilot_id INT,
  race_id INT,
  boost_used BOOLEAN
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

2. Laden Sie die Boost-Nutzungsdaten aus der Datei race_data/boost_usage.csv in die Tabelle boost_usage:

LOAD DATA INPATH '/home/hadoop/race_data/boost_usage.csv' INTO TABLE boost_usage;

3. Berechnen Sie die Gesamtzahl der Male, wie jeder Pilot den Boost während der Rennen verwendete:

SELECT pilot_id, sum(CASE WHEN boost_used THEN 1 ELSE 0 END) AS total_boosts_used
FROM boost_usage
GROUP BY pilot_id;

4. Berechnen Sie den Prozentsatz der Rennen, in denen jeder Pilot den Boost verwendete:

SELECT pilot_id,
       round(
         sum(CASE WHEN boost_used THEN 1 ELSE 0 END) * 100.0 / count(*),
         2
       ) AS boost_usage_percentage
FROM boost_usage
GROUP BY pilot_id;

Diese Abfragen werden Einblicke in die Boost-Nutzungsmuster der Piloten geben, was Ihnen helfen kann, die optimale Platzierung von Boost-Pads und Energieauffüllstationen auf der neuen Rennbahn zu bestimmen.

Analyse des Energieverbrauchs

In diesem Schritt werden wir die min- und max-Funktionen verwenden, um die Energieverbrauchsmuster der Piloten bei den früheren Rennen zu analysieren.

1. Erstellen Sie eine neue Tabelle namens energy_consumption, um die Energieverbrauchs-Daten zu speichern:

CREATE TABLE energy_consumption (
  pilot_id INT,
  race_id INT,
  energy_consumed DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

2. Laden Sie die Energieverbrauchs-Daten aus der Datei race_data/energy_consumption.csv in die Tabelle energy_consumption:

LOAD DATA INPATH '/home/hadoop/race_data/energy_consumption.csv' INTO TABLE energy_consumption;

3. Finden Sie den minimalen und maximalen Energieverbrauch für jeden Piloten über alle Rennen:

SELECT pilot_id, min(energy_consumed) AS min_energy_consumed, max(energy_consumed) AS max_energy_consumed
FROM energy_consumption
GROUP BY pilot_id;

4. Berechnen Sie den durchschnittlichen Energieverbrauch für jeden Piloten über alle Rennen:

SELECT pilot_id, avg(energy_consumed) AS avg_energy_consumed
FROM energy_consumption
GROUP BY pilot_id;

Diese Abfragen werden Ihnen helfen, die Energieverbrauchsmuster der Piloten zu verstehen, was die Platzierung von Energieauffüllstationen und das Design energieeffizienter Abschnitte auf der neuen Rennbahn beeinflussen kann.

Zusammenfassung

In diesem Lab haben Sie die Macht der Hadoop-Aggregierungsfunktionen genutzt, um verschiedene Aspekte von Renn-Daten zu analysieren, einschließlich Rundezeiten, Boost-Nutzung und Energieverbrauch. Indem Sie die Funktionen avg, sum, count, min und max nutzten, haben Sie wertvolle Erkenntnisse über die Leistung und die Muster der Piloten aus früheren Rennen gewonnen.

Diese Erkenntnisse werden als Grundlage für das Entwerfen einer aufregenden neuen Rennbahn dienen, die den Stärken und Schwächen der Piloten Rechnung trägt und so ein spannendes und wettbewerbsfähiges Intergalaktisches Weltraumrennen gewährleistet.

Durch diese praktische Erfahrung haben Sie nicht nur Ihre Hadoop- und Hive-Fähigkeiten geschärft, sondern auch ein tieferes Verständnis von Datenanalyseverfahren entwickelt, die in verschiedenen Bereichen angewendet werden können. Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss dieses Labs und zur Beiträge zur Zukunft des intergalaktischen Rennens!