案例简介
大数据课程实验案例：网站用户行为分析，由厦门大学数据库实验室团队开发，旨在满足全国高校大数据教学对实验案例的迫切需求。本案例涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等数据处理全流程所涉及的各种典型操作，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系统和软件的安装和使用方法。案例适合高校（高职）大数据教学，可以作为学生学习大数据课程后的综合实践案例。通过本案例，将有助于学生综合运用大数据课程知识以及各种工具软件，实现数据全流程操作。各个高校可以根据自己教学实际需求，对本案例进行补充完善。
熟悉Linux系统、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系统和软件的安装和使用；
了解大数据处理的基本流程；
熟悉数据预处理方法；
熟悉在不同类型数据库之间进行数据相互导入导出；
熟悉使用R语言进行可视化分析；
熟悉使用Elipse编写Java程序操作HBase数据库。
适用对象
高校（高职）教师、学生
大数据学习者
时间安排
本案例可以作为大数据入门级课程结束后的“大作业”，或者可以作为学生暑期或寒假大数据实习实践基础案例，完成本案例预计耗时7天。
预备知识
需要案例使用者，已经学习过大数据相关课程（比如入门级课程《大数据技术原理与应用》），了解大数据相关技术的基本概念与原理，了解Windows操作系统、Linux操作系统、大数据处理架构Hadoop的关键技术及其基本原理、列族数据库HBase概念及其原理、数据仓库概念与原理、关系型数据库概念与原理、R语言概念与应用。
不过，由于本案例提供了全部操作细节，包括每个命令和运行结果，所以，即使没有相关背景知识，也可以按照操作说明顺利完成全部实验。
硬件要求
本案例可以在单机上完成，也可以在集群环境下完成。
单机上完成本案例实验时，建议计算机硬件配置为：500GB以上硬盘，8GB以上内存。
本案例所涉及的系统及软件
Linux系统（Ubuntu16.04或14.04或18.04）
MySQL（版本无要求）
Hadoop（2.7.1或2.7.3，不能用3.0及以上版本，因为Sqoop工具无法支持Hadoop3.0以上版本）
HBase（1.1.2或1.1.5，HBase版本需要和Hadoop版本兼容）
Hive（1.2.1，Hive需要和Hadoop版本兼容，不要安装Hive3.0以上版本）
Sqoop（必须用1.4.6，注意，Sqoop无法支持Hadoop3.0以上版本）
R（版本无要求）
Eclipse（版本无要求）
图 案例所涉及软件总体概览图
数据集
网站用户购物行为数据集2000万条记录。
安装Linux操作系统
安装关系型数据库MySQL
安装大数据处理框架Hadoop
安装列族数据库HBase
安装数据仓库Hive
安装Sqoop
安装R
安装Eclipse
对文本文件形式的原始数据集进行预处理
把文本文件的数据集导入到数据仓库Hive中
对数据仓库Hive中的数据进行查询分析
使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL
使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase
使用HBase Java API把数据从本地导入到HBase中
使用R对MySQL中的数据进行可视化分析
图 案例所涉及操作总体概览图
| 步骤零：实验环境准备 | 查看实验指南 |
| 步骤一：本地数据集上传到数据仓库Hive | 查看实验指南 |
| 步骤二：Hive数据分析 | 查看实验指南 |
| 步骤三：Hive、MySQL、HBase数据互导 | 查看实验指南 |
| 步骤四：利用R进行数据可视化分析 | 查看实验指南 |
每个实验步骤所需要的知识储备、训练技能和任务清单如下：
步骤零：实验环境准备
| 所需知识储备 | Windows操作系统、Linux操作系统、大数据处理架构Hadoop的关键技术及其基本原理、列族数据库HBase概念及其原理、数据仓库概念与原理、关系型数据库概念与原理 |
| 训练技能 | 双操作系统安装、虚拟机安装、Linux基本操作、Hadoop安装、HBase安装、Sqoop安装、Eclipse安装 |
| 任务清单 | 1. 安装Linux系统；2. 安装Hadoop；3. 安装MySQL；4. 安装HBase；5. 安装Hive；6. 安装Sqoop；7. 安装R；8. 安装Eclipse |
步骤一：本地数据集上传到数据仓库Hive
| 所需知识储备 | Linux系统基本命令、Hadoop项目结构、分布式文件系统HDFS概念及其基本原理、数据仓库概念及其基本原理、数据仓库Hive概念及其基本原理 |
| 训练技能 | Hadoop的安装与基本操作、HDFS的基本操作、Linux的安装与基本操作、数据仓库Hive的安装与基本操作、基本的数据预处理方法 |
| 任务清单 | 1. 安装Linux系统；2. 数据集下载与查看；3. 数据集预处理；4. 把数据集导入分布式文件系统HDFS中；5. 在数据仓库Hive上创建数据库 |
步骤二：Hive数据分析
| 所需知识储备 | 数据仓库Hive概念及其基本原理、SQL语句、数据库查询分析 |
| 训练技能 | 数据仓库Hive基本操作、创建数据库和表、使用SQL语句进行查询分析 |
| 任务清单 | 1. 启动Hadoop和Hive；2. 创建数据库和表；3. 简单查询分析；4. 查询条数统计分析；5. 关键字条件查询分析；6. 根据用户行为分析；7. 用户实时查询分析 |
步骤三：Hive、MySQL、HBase数据互导
| 所需知识储备 | 数据仓库Hive概念与基本原理、关系数据库概念与基本原理、SQL语句、列族数据库HBase概念与基本原理 |
| 训练技能 | 数据仓库Hive的基本操作、关系数据库MySQL的基本操作、Sqoop工具的使用方法、HBase API的Java编程、Eclipse开发工具使用方法 |
| 任务清单 | 1. Hive预操作；2. 使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL；3. 使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase；4. 使用HBase Java API把数据从本地导入到HBase中 |
步骤四：利用R进行数据可视化分析
| 所需知识储备 | 数据可视化、R语言 |
| 训练技能 | 利用R语言对MySQL数据库中的数据进行数据可视化分析、R的安装、相关可视化依赖包的安装与使用、各种可视化图表生成方法 |
| 任务清单 | 安装R语言包、安装可视化依赖包、柱状图可视化分析、散点图可视化分析、地图可视化分析 |
