星际数据分析之旅

HadoopHadoopBeginner
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介绍

欢迎来到星际空间赛道设计实验!作为一名著名的空间赛道设计师,你的任务是分析以往比赛的数据,并为即将到来的星际空间赛车锦标赛设计一条令人兴奋的新赛道。银河系最优秀的飞行员将在这条赛道上展开角逐,挑战速度与耐力的极限。

你的目标是利用 Hadoop 及其聚合函数的力量,从比赛数据中提取有价值的见解。通过分析诸如圈速、加速器使用情况和能量消耗等各种指标,你将能够识别出模式,并为新赛道设计做出明智的决策。

准备好踏上穿越宇宙的激动人心的旅程吧!在这里,你的分析能力和对 Hadoop 的掌握将塑造星际赛车的未来!


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL hadoop(("`Hadoop`")) -.-> hadoop/HadoopHDFSGroup(["`Hadoop HDFS`"]) hadoop(("`Hadoop`")) -.-> hadoop/HadoopHiveGroup(["`Hadoop Hive`"]) hadoop/HadoopHDFSGroup -.-> hadoop/hdfs_setup("`HDFS Setup`") hadoop/HadoopHDFSGroup -.-> hadoop/fs_ls("`FS Shell ls`") hadoop/HadoopHDFSGroup -.-> hadoop/fs_mkdir("`FS Shell mkdir`") hadoop/HadoopHDFSGroup -.-> hadoop/fs_put("`FS Shell copyToLocal/put`") hadoop/HadoopHiveGroup -.-> hadoop/create_tables("`Creating Tables`") hadoop/HadoopHiveGroup -.-> hadoop/load_insert_data("`Loading and Inserting Data`") hadoop/HadoopHiveGroup -.-> hadoop/group_by("`group by Usage`") subgraph Lab Skills hadoop/hdfs_setup -.-> lab-288955{{"`星际数据分析之旅`"}} hadoop/fs_ls -.-> lab-288955{{"`星际数据分析之旅`"}} hadoop/fs_mkdir -.-> lab-288955{{"`星际数据分析之旅`"}} hadoop/fs_put -.-> lab-288955{{"`星际数据分析之旅`"}} hadoop/create_tables -.-> lab-288955{{"`星际数据分析之旅`"}} hadoop/load_insert_data -.-> lab-288955{{"`星际数据分析之旅`"}} hadoop/group_by -.-> lab-288955{{"`星际数据分析之旅`"}} end

环境设置

在这一步中,我们将设置 Hadoop 环境并熟悉比赛数据。

  1. 打开终端,并通过运行以下命令切换到 hadoop 用户:
su - hadoop
  1. 导航到 /home/hadoop 目录:
cd /home/hadoop
  1. 创建一个名为 race_data 的新目录,并将比赛数据文件复制到其中:
hadoop fs -mkdir -p /home/hadoop/race_data
hadoop fs -put /home/hadoop/race_data/* /home/hadoop/race_data
  1. 通过列出 race_data 目录的内容来验证文件是否已成功复制:
hadoop fs -ls /home/hadoop/race_data

你应该会在输出中看到列出的比赛数据文件。

分析圈速

在这一步中,我们将使用 avg 函数来分析飞行员在以往比赛中的平均圈速。

  1. 启动 Hive shell:
hive
  1. 创建一个名为 lap_times 的新表来存储圈速数据:
CREATE TABLE lap_times (
  pilot_id INT,
  race_id INT,
  lap_time DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
  1. race_data/lap_times.csv 文件中的圈速数据加载到 lap_times 表中:
LOAD DATA INPATH '/home/hadoop/race_data/lap_times.csv' INTO TABLE lap_times;
  1. 计算每位飞行员在所有比赛中的平均圈速:
SELECT pilot_id, avg(lap_time) AS avg_lap_time
FROM lap_times
GROUP BY pilot_id;

此查询将输出每位飞行员的平均圈速,使你能够识别出最快的飞行员,并在设计新赛道时考虑他们的优势。

分析加速器使用情况

在这一步中,我们将使用 sumcount 函数来分析飞行员在以往比赛中的加速器使用模式。

  1. 创建一个名为 boost_usage 的新表来存储加速器使用数据:
CREATE TABLE boost_usage (
  pilot_id INT,
  race_id INT,
  boost_used BOOLEAN
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
  1. race_data/boost_usage.csv 文件中的加速器使用数据加载到 boost_usage 表中:
LOAD DATA INPATH '/home/hadoop/race_data/boost_usage.csv' INTO TABLE boost_usage;
  1. 计算每位飞行员在比赛中使用加速器的总次数:
SELECT pilot_id, sum(CASE WHEN boost_used THEN 1 ELSE 0 END) AS total_boosts_used
FROM boost_usage
GROUP BY pilot_id;
  1. 计算每位飞行员在比赛中使用加速器的百分比:
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;

这些查询将提供飞行员加速器使用模式的洞察,帮助你确定在新赛道上加速器和能量补给站的最佳位置。

分析能量消耗

在这一步中,我们将使用 minmax 函数来分析飞行员在以往比赛中的能量消耗模式。

  1. 创建一个名为 energy_consumption 的新表来存储能量消耗数据:
CREATE TABLE energy_consumption (
  pilot_id INT,
  race_id INT,
  energy_consumed DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
  1. race_data/energy_consumption.csv 文件中的能量消耗数据加载到 energy_consumption 表中:
LOAD DATA INPATH '/home/hadoop/race_data/energy_consumption.csv' INTO TABLE energy_consumption;
  1. 查找每位飞行员在所有比赛中的最小和最大能量消耗:
SELECT pilot_id, min(energy_consumed) AS min_energy_consumed, max(energy_consumed) AS max_energy_consumed
FROM energy_consumption
GROUP BY pilot_id;
  1. 计算每位飞行员在所有比赛中的平均能量消耗:
SELECT pilot_id, avg(energy_consumed) AS avg_energy_consumed
FROM energy_consumption
GROUP BY pilot_id;

这些查询将帮助你了解飞行员的能量消耗模式,从而影响新赛道上能量补给站的布局以及节能路段的设计。

总结

在本实验中,你探索了 Hadoop 聚合函数的强大功能,分析了比赛数据的多个方面,包括圈速、加速器使用情况和能量消耗。通过利用 avgsumcountminmax 函数,你获得了关于飞行员在以往比赛中表现和模式的宝贵洞察。

这些洞察将成为设计一条激动人心的新赛道的基础,这条赛道将充分考虑飞行员的优势和劣势,确保星际空间赛车锦标赛的刺激性和竞争性。

通过这次动手实践,你不仅提升了 Hadoop 和 Hive 的技能,还深入理解了可以应用于多个领域的数据分析技术。恭喜你完成了本实验,并为星际赛车的未来做出了贡献!

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