HIVE实战项目-优化YouTube视频网站数据分析

随着用户行为的变化，网站访问数据分析变得至关重要。

本课程详细讲解PySpark在电商分析中的应用，涵盖Python和Spark SQL、SparkStream、Hive等技术，提供完整的视频讲解、课件、代码及相关软件工具。原本用于内部培训，现向公众免费开放。

某电商网站进行日志处理项目，使用hadoop、hive、hbase进行ETL清洗和MR分析，最终将分析结果存入mysql数据库。

大数据分析项目利用多样化技术栈，对各行业数据集进行深入分析，实现业务指标的全面理解。项目主要采用Python、SQL、HQL等编程语言，结合Jupyter Notebook进行数据处理、可视化及代码示例展示。

hive是基于Hadoop的数据仓库工具，能够将结构化数据文件映射为数据库表，并支持简单的SQL查询功能，可以将SQL转换为MapReduce任务执行。它的优势在于低学习成本，通过类SQL语句即可快速实现简单的MapReduce统计，避免专门开发MapReduce应用，非常适合数据仓库的统计分析。

这是一个使用R语言进行数据分析的项目，包含完整的代码和数据，可用于学习和实践数据分析技能。

深入探索数据分析在商业领域的应用，学习如何利用数据驱动业务决策，提升商业价值。本周课程将涵盖： 商业指标体系构建： 探索关键业务指标，学习如何建立有效的指标体系，衡量业务表现。 用户行为分析： 深入了解用户行为模式，掌握用户细分、留存分析等方法，优化产品体验。 市场分析与竞争情报： 学习市场调研方法，分析竞争格局，制定有效的市场策略。 商业决策案例分析： 通过实际案例，学习如何运用数据分析解决商业问题，提升决策效率。

Hive 是什么？ Hive 是一款由 Facebook 开源的数据仓库工具，用于分析海量结构化日志数据。 Hive 的工作原理 Hive 将结构化数据文件映射成数据库中的表，并支持类似 SQL 的查询功能。Hive 本质上是将 HQL（Hive Query Language）转换为 MapReduce 任务。其执行过程如下： 数据仓库通过 SQL 进行统计分析。 Hive 框架将 SQL 操作转换为对应的 MapReduce 模板。 MapReduce 任务运行，生成分析结果。 结果返回给客户端，用户根据业务需求进行解读。

将详细介绍Python数据分析中AQI分析的基本流程，包括明确需求和目的、数据收集、数据预处理（包括数据整合、数据清洗）、以及描述性统计分析、推断统计分析和相关系数分析等内容。