基于Hive的河北新冠确诊人数分析系统的设计与实现

2024-02-06 14:59

本文主要是介绍基于Hive的河北新冠确诊人数分析系统的设计与实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

项目描述

临近学期结束,还是毕业设计,你还在做java程序网络编程,期末作业,老师的作业要求觉得大了吗?不知道毕业设计该怎么办?网页功能的数量是否太多?没有合适的类型或系统?等等。这里根据疫情当下,你想解决的问题,今天给大家介绍一篇基于Hive的河北新冠确诊人数分析系统的设计与实现。

功能需求

首先要采集数据,采用脚本定时采集的那种,用java程序,先转化为用tab键分割的文本数据,然后导入hive中;
其次是在hive中对导进来的数据进行处理过滤,再建几个表,把处理结果存到新建的表里,然后把hive处理结果的数据表导入mysql中;这样做完一次后,开始写脚本,每隔一天采集一次数据,hive处理数据一次,mysql统计数据一次;
接着就是编程,用ssm框架连接到mysql,对数据用javaBean进行封装,用mvc模式将部分数据显示到前台页面;
最后用echarts对封装的数据进行数据可视化,可以做成条形图,折线图,饼图,气泡图,地图等可视化图标。

数据清理流程:
  1. 首先执行GetData.jar写好的程序获取数据,会自动生成txt数据文件在/home/kt/devHive/data文件夹里面
  2. 然后执行导入数据到建好的hive表里面的脚本
  3. 接着执行sql,sql会执行clean.sql里面的加工数据的hql语句,会将清理好的数据导入Ed的清洁hive表中
  4. 接着执行hiveToMySql.sh,将Ed表里面的清洁数据用sqoop导入对应的MySQL表中(会清空 *Ed 的所有数据)
  5. 最后可以用远程连接获取MySQL里的数据
部分效果图

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

数据库设计

hive对数据处理筛选,导入MySQL

1. 河北疫情分布地图

确诊病例
死亡病例
治愈病例

create table provinceEd(
provinceName string,
confirmedNum int,
deathsNum int,
curesNum int
)
row format delimited fields terminated by ‘\t’;

2. 各个地区的疫情分布地图

确诊病例
死亡病例
治愈病例

create table areaEd(
provinceName string,
cityName string,
confirmedCount int,
deadCount int,
curedCount int
)
row format delimited fields terminated by ‘\t’;

3. 国内疫情趋势

确诊病例
死亡病例
治愈病例

create table historyEd(
date string,
confirmedNum int,
deathsNum int,
curesNum int
)
row format delimited fields terminated by ‘\t’;

4. 各市地区疫情的表格

(用historyEd,带有全国数据的最新数据totlaed)

#建表语句
CREATE TABLE totalEd(
date string,
diagnosed int,
death int,
cured int
)
row format delimited fields terminated by ‘\t’;

5. 一个新闻的专栏

pubData 具体时间
title 新闻标题
summary 新闻详情
infoSource 新闻来源
sourceUrl 新闻正文链接传送

CREATE TABLE newsEd(
pubDate string,
title string,
summary string,
infoSource string,
sourceUrl string,
provinceName string
)
row format delimited fields terminated by ‘\t’;
脚本

1. 导入数据的hql语句(load.sql)

set hive.exec.mode.local.auto=true;
set hive.support.sql11.reserved.keywords=false;
use kongtao;

load data local inpath ‘/home/kt/devHive/data/history.txt’ overwrite into table history;

load data local inpath ‘/home/kt/devHive/data/total.txt’ overwrite into table total;

load data local inpath ‘/home/kt/devHive/data/province.txt’ overwrite into table province;

load data local inpath ‘/home/kt/devHive/data/area.txt’ overwrite into table area;

load data local inpath ‘/home/kt/devHive/data/news.txt’ overwrite into table news;

2. 获取数据的脚本 getData.sh

#!/bin/bash
. /etc/profile
HIVE_HOME=/app/hive/
yesterday=date -d -0days '+%Y%m%d'
hour=date -d -0hour '+%H'
echo $yesterday
H I V E H O M E / b i n / h i v e − − h i v e c o n f d a i l y p a r a m = {HIVE_HOME}/bin/hive --hiveconf daily_param= HIVEHOME/bin/hivehiveconfdailyparam={yesterday}
–hiveconf hour_param=${hour}
-f /home/kt/devHive/0425/loa.sql
date >> /var/log/httpd/hivetToMysql.log
echo y e s t e r d a y {yesterday} yesterday{hour} >> /home/kt/devHive/log/hivetToMysql.log

3. clean.sql语句脚本

set hive.exec.mode.local.auto=true;
set hive.support.sql11.reserved.keywords=false;

insert into table kongtao.provinceEd
select provinceName,confirmedNum,deathsNum,curesNum from province;

insert into table kongtao.areaEd
select provinceName, cityName, confirmedCount,deadCount,curedCount from area;

insert into table kongtao.historyEd
select date, confirmedNum, deathsNum,curesNum from history;

insert into table kongtao.totalEd
select date, diagnosed, death,cured from total;

insert into table kongtao.newsEd
select pubDate, title, summary,infoSource,sourceUrl,provinceName from news;

4. 定时执行clean.sql的语句 sql.sh

#!/bin/bash

. /etc/profile
HIVE_HOME=/app/hive/
yesterday=`date -d -0days '+%Y%m%d'`
hour=`date -d -0hour '+%H'`
echo $yesterday
${HIVE_HOME}/bin/hive --hiveconf daily_param=${yesterday} \
--hiveconf hour_param=${hour} \-f /home/kt/devHive/0425/clean.sql
date >> /var/log/httpd/hivetToMysql.log
echo ${yesterday}${hour} >> /home/kt/devHive/log/hivetToMysql.log
hive -e "use ${kongtao};select * from province;"
chmod +x sql.sh
  1. 定时执行hive导入MySQL的语句
    注意:MySQL建表的时候要设置字符编码,否则会字符不匹配导不进去
    ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

sqoop导入hive数据到MySql碰到hive表中列的值如果为null的情况,hive中为null的是以\N代替的,所以你在导入到MySql时,需要加上两个参数:–input-null-string ‘\N’ --input-null-non-string ‘\N’,多加一个’',是为转义

#!/bin/bash

. /etc/profile
先清楚表中的所有数据
host="kt01"
port="3306"
userName="root"
password="123456"
dbname="kongtao"
dbset="--default-character-set=utf8 -A"
先清空所有的表,保证数据不重复
cmd="
truncate table areaEd;
truncate table historyEd;
truncate table totalEd;
truncate table provinceEd;
"mysql -h${host} -u${userName} -p${password} ${dbname} -P${port}      -e  "${cmd}" 
导入areaed表

sqoop export
–connect “jdbc:mysql://kt01:3306/kongtao?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8”
–username root
–password 123456
–table areaEd
–num-mappers 1
–input-fields-terminated-by “\t”
–export-dir /user/hive/warehouse/kongtao.db/areaed

导入historyed表

sqoop export
–connect “jdbc:mysql://kt01:3306/kongtao?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8”
–username root
–password 123456
–table historyEd
–num-mappers 1
–input-fields-terminated-by “\t”
–export-dir /user/hive/warehouse/kongtao.db/historyed
#导入totaled表
sqoop export
–connect “jdbc:mysql://kt01:3306/kongtao?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8”
–username root
–password 123456
–table totalEd
–num-mappers 1
–input-fields-terminated-by “\t”
–export-dir /user/hive/warehouse/kongtao.db/totaled

导入provinceed表
sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://kt01:3306/kongtao?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--table provinceEd \
--num-mappers 1 \
--input-fields-terminated-by "\t" \
--export-dir /user/hive/warehouse/kongtao.db/provinceed/app/hadoop/bin/hdfs dfs -rm -r /user/hive/warehouse/kongtao.db/*eddate >> /home/kt/devHive/log/hivetToMysql.log
chmod +x hiveToMySql.sh
数据清理流程

首先执行GetData.jar写好的程序获取数据,会自动生成txt数据文件在/home/kt/devHive/data文件夹里面
然后执行导入数据到建好的hive表里面的脚本
接着执行sql,sql会执行clean.sql里面的加工数据的hql语句,会将清理好的数据导入*Ed的清洁hive表中
接着执行hiveToMySql.sh,将Ed表里面的清洁数据用sqoop导入对应的MySQL表中(会清空 Ed 的所有数据)
最后可以用远程连接获取MySQL里的数据

给脚本设置定时器

crontab -e

30 8 * * * /home/kt/devHive/0425/getData.sh
32 8 * * * /home/kt/devHive/0425/sql.sh
34 8 * * * /home/kt/devHive/0425/hiveToMySql.sh

这篇关于基于Hive的河北新冠确诊人数分析系统的设计与实现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/684673

相关文章

C#借助Spire.XLS for .NET实现在Excel中添加文档属性

《C#借助Spire.XLSfor.NET实现在Excel中添加文档属性》在日常的数据处理和项目管理中,Excel文档扮演着举足轻重的角色,本文将深入探讨如何在C#中借助强大的第三方库Spire.... 目录为什么需要程序化添加Excel文档属性使用Spire.XLS for .NET库实现文档属性管理Sp

Python+FFmpeg实现视频自动化处理的完整指南

《Python+FFmpeg实现视频自动化处理的完整指南》本文总结了一套在Python中使用subprocess.run调用FFmpeg进行视频自动化处理的解决方案,涵盖了跨平台硬件加速、中间素材处理... 目录一、 跨平台硬件加速:统一接口设计1. 核心映射逻辑2. python 实现代码二、 中间素材处

Java数组动态扩容的实现示例

《Java数组动态扩容的实现示例》本文主要介绍了Java数组动态扩容的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 目录1 问题2 方法3 结语1 问题实现动态的给数组添加元素效果,实现对数组扩容,原始数组使用静态分配

Spring Boot Interceptor的原理、配置、顺序控制及与Filter的关键区别对比分析

《SpringBootInterceptor的原理、配置、顺序控制及与Filter的关键区别对比分析》本文主要介绍了SpringBoot中的拦截器(Interceptor)及其与过滤器(Filt... 目录前言一、核心功能二、拦截器的实现2.1 定义自定义拦截器2.2 注册拦截器三、多拦截器的执行顺序四、过

Python实现快速扫描目标主机的开放端口和服务

《Python实现快速扫描目标主机的开放端口和服务》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python编写一个功能强大的端口扫描器脚本,实现快速扫描目标主机的开放端口和服务,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录功能介绍场景应用1. 网络安全审计2. 系统管理维护3. 网络故障排查4. 合规性检查报错处理1.

Python轻松实现Word到Markdown的转换

《Python轻松实现Word到Markdown的转换》在文档管理、内容发布等场景中,将Word转换为Markdown格式是常见需求,本文将介绍如何使用FreeSpire.DocforPython实现... 目录一、工具简介二、核心转换实现1. 基础单文件转换2. 批量转换Word文件三、工具特性分析优点局

Springboot3统一返回类设计全过程(从问题到实现)

《Springboot3统一返回类设计全过程(从问题到实现)》文章介绍了如何在SpringBoot3中设计一个统一返回类,以实现前后端接口返回格式的一致性,该类包含状态码、描述信息、业务数据和时间戳,... 目录Spring Boot 3 统一返回类设计:从问题到实现一、核心需求:统一返回类要解决什么问题?

Java使用Spire.Doc for Java实现Word自动化插入图片

《Java使用Spire.DocforJava实现Word自动化插入图片》在日常工作中,Word文档是不可或缺的工具,而图片作为信息传达的重要载体,其在文档中的插入与布局显得尤为关键,下面我们就来... 目录1. Spire.Doc for Java库介绍与安装2. 使用特定的环绕方式插入图片3. 在指定位

Java使用Spire.Barcode for Java实现条形码生成与识别

《Java使用Spire.BarcodeforJava实现条形码生成与识别》在现代商业和技术领域,条形码无处不在,本教程将引导您深入了解如何在您的Java项目中利用Spire.Barcodefor... 目录1. Spire.Barcode for Java 简介与环境配置2. 使用 Spire.Barco

Java利用Spire.Doc for Java实现在模板的基础上创建Word文档

《Java利用Spire.DocforJava实现在模板的基础上创建Word文档》在日常开发中,我们经常需要根据特定数据动态生成Word文档,本文将深入探讨如何利用强大的Java库Spire.Do... 目录1. Spire.Doc for Java 库介绍与安装特点与优势Maven 依赖配置2. 通过替换