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技术平台基于Hadoop电商大数据的挖掘与分析技术研究陈娥祥（福州工商学院，福建 福州 350715）摘 要：随着社会经济水平的不断提高和互联网时代的不断发展，全球数据逐渐呈现出大规模增长的趋势，为了满足海量数据处理需求，大数据挖掘与分析技术应运而生。
Hadoop的出现和应用不仅能科学、高效地处理海量数据，还能可视化展现海量数据最终处理结果，为电商企业的健康、可持续发展提供重要的数据参考和支持。
基于以上情况，以福州地区美容行业的电商系统为例，在介绍相关理论与技术的基础上分析了数据挖掘算法，从系统的整体设计、数据准备、数据挖掘分析三个方面入手，研究了电商大数据挖掘系统的设计，从实验环境、实验数据准备和实验结果分析三方面入手，探讨了系统可视化实现与效果。
希望通过这次深度分析与研究，对公司的运营决策提供有力帮助，为电商平台各方参与者、相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。
关键词：Hadoop；电商大数据；挖掘分析；可视化技术随着社交媒体的不断发展，企业处理数据的途径日益增加、规模日益扩大，并形成了海量的数据流。
在这样的背景下，我国逐渐进入了大数据时代，大数据的生成速度呈现出指数爆炸形式，加上数据在处理的过程中无法分解为常用的数据库，这无疑增加了企业访问和处理数据的难度。
目前，在我国电商行业的迅猛发展下，数据规模递增，为了实现对消费者购买行为相关数据的深入、全面挖掘，进一步提高电商企业的销售业绩，在Hadoop框架的应用背景下，加大对大数据挖掘与分析技术的科学应用，实现数据挖掘技术与电商平台的有效融合，是相关领域技术人员必须思考和解决的问题。
1 相关理论与技术研究1.1 Hadoop平台相关技术研究Hadoop作为一种开源编程框架，被广泛应用于Apache基础项目中。
该框架的编写语言主要以Java语言为主，能够为海量数据集的分布处理提供重要支持。
同时，在部署的过程中，使用的服务器购买价格普遍较低，缩小了物力成本，这样一来，作为开发人员就可以投入较低的成本，实现Hadoop集群搭建，极大地提高了开发效率和效果。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
Mahout简介2.执行过程：（以K-means为例）Mahout下处理的文件必须是SequenceFile格式的，所以需要把txtfile转换成sequenceFile。
Mahout中提供了一种将指定文件下的文件转换成SequenceFile的方式。
使用方法如下：$MAHOUT_HOME/bin/mahout seqdirectory \--input <PARENT DIR WHERE DOCS ARE LOCATED> --output <OUTPUT DIRECTORY> \<-c <CHARSET NAME OF THE INPUT DOCUMENTS> {UTF-8|cp1252|ascii...}> \<-chunk <MAX SIZE OF EACH CHUNK in Megabytes> 64> \<-prefix <PREFIX TO ADD TO THE DOCUMENT ID>>举个例子：bin/mahout seqdirectory --input /hive/hadoopuser/ --output /mahout/seq/ --charset UTF-8数据模型：Mahout聚类算法将对象以Vector的方式表示，它同时支持dense vector和sparse vector，一共有三种表示方式（它们拥有共同的基类AbstractVector，里面实现了有关Vector的很多操作）：(1)、DenseVector位于mahout-math文件夹下的src/main/java中的package：org.apache.mahout.clustering.math中，它实现的时候用一个double数组表示Vector （private double[] values），对于dense data可以使用它；(2)、RandomAccessSparseVector位于mahout-math文件夹下的src/main/java中的package：org.apache.mahout.clustering.math中，它用来表示一个可以随机访问的sparse vector，只存储非零元素，数据的存储采用hash映射：OpenIntDoubleHashMap;(3)、SequentialAccessSparseVector位于mahout-math文件夹下的src/main/java中的package：org.apache.mahout.clustering.math中，它用来表示一个顺序访问的sparse vector，同样只存储非零元素，数据的存储采用顺序映射：OrderedIntDoubleMapping;首先，下载数据集synthetic_control.data，在以上官网上的Input data set. Download it here点击可下载，并将其导入到分布式文件系统上其次，使用k-means算法，在mahout的安装目录下直接bin/mahoutorg.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job或是$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar/home/hadoop/mahout-distribution-0.4/mahout-examples-0.4-job.jarorg.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job结果分析：输出目录为data，clusters-0----clusters-9, clusteredPoints其中data目录下的数据集为对初始数据的预处理Clusters-0目录下的数据集为Canopy对初始数据的初始划分；clusteredPoints为最后结果集；结果查看：由于Mhout结果文件均为SequenceFile，需转换成txtFile文件保存到本地才能查看，例如想查看clusters-i中的 part-r-00000时，应该将其从分布式上导入到本地的txt格式（命令）：./mahout seqdumper -s/user/hadoop/output/cluster-9/part-r-00000-o /home/hadoop/out/part-0其中key字段是类标号；value字段中n为类中点集数，c为中心点各属性均值，r为各属性半径；要查看最终结果需要两个信息：Cluster信息和Clustering data后点的信息，它们分别存储在HDFS的最后一次迭代目录output/clusters-9和聚类点目录output/clusteredPoints查看结果，将结果获取到本地，终端输入：bin/mahout clusterdump --seqFileDir /user/leozhang/output/clusters-9 --pointsDir/user/leozhang/output/clusteredPoints --output result.txt clusteredPoints目录下的数据集key为类标号，value为节点集；。
Hadoop实战应用与详解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开放源代码框架。
它能够存储和处理大量的数据集，这将是未来几年内的重要趋势之一。
Hadoop能够自动处理数据，将它们分布在跨越多个服务器的群集上，然后在群集上执行计算任务。
Hadoop已经被广泛应用于各大行业，包括政府、金融、医疗、广告、媒体、教育等，已经成为大数据时代的重要基础设施。
一、概述Hadoop主要有两个组成部分：HDFS和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统，它将大文件切分成小块，然后分散在多台机器上，可以很好地解决文件系统容量的问题。
MapReduce则是一种计算模型，它基于分布式处理，并且能够优化数据的处理，MapReduce对非常大的数据集的处理非常有效。
Hadoop本身是使用Java语言书写的，因此需要在Java环境下使用。
然而，通过一些第三方开源工具，可以使Hadoop更灵活，更容易使用。
例如，有些工具可以在Hadoop上运行SQL查询，有些工具可以将数据从关系数据库移动到Hadoop中，有些工具可以轻松地使用Hadoop分析海量的日志数据。
二、Hadoop工具的使用1. SqoopSqoop是一种用于将数据从一个关系数据库中移动到Hadoop中的工具。
Sqoop可以与MySQL、PostgreSQL、Oracle等数据库共同使用。
使用Sqoop，您可以轻松地将数据从关系数据库中提取，然后将其放入HDFS文件系统中，以便MapReduce处理。
Sqoop是Hadoop中一大工具，日常使用中必不可缺的。
2. Hive和PigHive和Pig是两种比较流行的Hadoop上的数据分析工具。
Hive基于SQL-like查询语言，使得它与关系数据库非常相似。
其查询语言HiveQL 可以与Hadoop上的HDFS、Hbase、Amazon S3和其他存储系统上的数据交互。
Pig则可与Hadoop集成，用于生成数据流处理代码，可在Hadoop环境中进行数据加工和分析。
Mahout使用入门感谢：《使用mahout进行数据挖掘》/blog/804146一、简介Mahout 是Apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。
Apache Mahout项目已经发展到了它的第三个年头，目前已经有了三个公共发行版本。
Mahout包含许多实现，包括集群、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。
此外，通过使用Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。
二、下载与准备程序下载下载hadoop /apache-mirror/hadoop/common/下载适合版本的包（本文采用稳定版hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz ）下载mahout /apache-mirror/mahout/（本文采用mahout-distribution-0.5.tar.gz）如需更多功能可能还需下载maven 和mahout-collections数据下载数据源：/databases/里面有大量经典数据提供下载（本文使用synthetic_control 数据，synthetic_control.tar.gz）三、安装与部署为了不污染Linux root环境，本文采用在个人Home目录安装程序，程序目录为$HOME/local。
程序已经下载到$HOME/Downloads，使用tar命令解压：tar zxvf hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz -C ~/local/cd ~/localmv hadoop-0.20.203.0 hadooptar zxvf mahout-distribution-0.5.tar.gz -C ~/local/cd ~/localmv mahout-distribution-0.5 mahout修改.bash_profile / .bashrcexport HADOOP_HOME=$HOME/local/hadoopexport HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf为方便使用程序命令，可把程序bin目录添加到$PA TH下，或者直接alias 。
