利用Hudi Bootstrap转化现有Hive表的parquet/orc文件为Hudi表

<think>好的，我需要帮助用户获取基于Hadoop的新能源车销售数据分析平台的代码实现。用户之前已经提供了平台架构和一些技术实现的细节，还引用了几个相关的文献。现在用户直接询问代码实现，我需要根据之前的架构和引用内容来构建回答。 首先，我需要回顾之前的回答结构，确保符合用户的要求：使用$...$和$$...$$格式，分步骤说明，代码示例，相关问题等。同时，要参考用户提供的引用内容，特别是引用[1]、[2]、[3]、[4]，这些可能涉及Python、Hive、Hadoop、Spark、数据预处理、可视化等技术。 用户的需求是获取代码实现，所以需要提供具体的代码示例，涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化各个模块。需要确保代码符合Hadoop生态系统中的常用工具，比如MapReduce、Hive、Spark、Flume、Kafka等，并且结合引用中的内容，比如使用Hive进行销售趋势分析，使用ECharts进行可视化。 我需要考虑代码的实用性和正确性，例如数据采集层使用Flume和Kafka，存储层使用HDFS和Hive，处理层用Spark和MapReduce，分析层用Hive SQL和MLlib，可视化层用Superset和ECharts。同时，每个部分需要给出关键代码片段，并解释其作用。 还需要注意用户提到的数据预处理、MapReduce、echarts、Flask等，这些在引用[2]和[4]中出现过，可能需要整合到代码示例中。例如，使用MapReduce进行数据清洗，使用Flask搭建Web展示层，用ECharts生成图表。 最后，生成的相关问题需要与代码实现相关，可能涉及性能优化、实时处理、数据隐私等，确保问题符合用户可能的后续需求。 总结步骤： 1. 数据采集层的代码示例：Flume配置、Kafka生产者、Scrapy爬虫。 2. 数据存储层的Hive表创建和HDFS命令。 3. 数据处理层的MapReduce和Spark代码。 4. 分析计算层的Hive SQL和MLlib模型训练。 5. 可视化层的Flask和ECharts集成。 6. 确保代码语法正确，符合Hadoop生态系统工具的使用方式。 7. 添加相关问题，如性能优化、实时处理、数据加密等。</think>### 基于Hadoop的新能源车销售数据分析平台代码实现 #### 一、数据采集层代码示例 1. **Flume实时日志采集配置** ```properties # flume_agent.conf agent.sources = log_source agent.channels = mem_channel agent.sinks = hdfs_sink agent.sources.log_source.type = exec agent.sources.log_source.command = tail -F /var/log/sales/sales.log agent.sources.log_source.channels = mem_channel agent.channels.mem_channel.type = memory agent.channels.mem_channel.capacity = 10000 agent.sinks.hdfs_sink.type = hdfs agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.path = hdfs://namenode:9000/raw_logs/%Y%m%d agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.fileType = DataStream agent.sinks.hdfs_sink.hdfs.writeFormat = Text ``` 启动命令：`flume-ng agent -n agent -f flume_agent.conf` 2. **Kafka生产者（Python示例）** ```python from kafka import KafkaProducer import json producer = KafkaProducer( bootstrap_servers=['kafka01:9092'], value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8') ) def send_sales_data(data): producer.send('sales_topic', value=data) producer.flush() ``` 3. **分布式爬虫（Scrapy核心代码）** ```python class EvSalesSpider(scrapy.Spider): name = "ev_sales" custom_settings = { 'ITEM_PIPELINES': {'scrapy_kafka.KafkaPipeline': 300}, 'KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS': ['kafka01:9092'], 'KAFKA_TOPIC': 'web_data' } def parse(self, response): item = { 'province': response.css('.region::text').get(), 'sales': response.css('.sales-num::text').get().replace(',',''), 'timestamp': datetime.now().isoformat() } yield item ``` #### 二、数据存储层实现 1. **Hive数仓建表语句** ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS fact_sales ( vin STRING COMMENT '车辆识别码', sale_date TIMESTAMP, province STRING, model STRING, price DECIMAL(10,2), battery_health DECIMAL(3,2) ) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS ORC LOCATION 'hdfs:///data/warehouse/fact_sales'; ALTER TABLE fact_sales ADD PARTITION (dt='202310'); ``` 2. **HDFS数据加载命令** ```bash hadoop fs -put local_sales.csv /raw_data/sales/202310/ hdfs dfs -chmod -R 755 /raw_data ``` #### 三、数据处理核心代码 1. **MapReduce数据清洗（Java）** ```java public class SalesCleaner extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> { private Text cleanedData = new Text(); protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] fields = value.toString().split(","); if(fields.length == 6 && fields[5].matches("\\d+\\.\\d+")) { // 验证电池健康度 cleanedData.set(StringUtils.join(fields, "|")); context.write(cleanedData, NullWritable.get()); } } } ``` 2. **Spark结构化流处理（Python）** ```python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import from_json, col from pyspark.sql.types import * schema = StructType([ StructField("province", StringType()), StructField("sales", IntegerType()), StructField("timestamp", TimestampType()) ]) spark = SparkSession.builder.appName("RealTimeSales").getOrCreate() df = spark.readStream \ .format("kafka") \ .option("kafka.bootstrap.servers", "kafka01:9092") \ .option("subscribe", "sales_topic") \ .load() parsed_df = df.select(from_json(col("value").cast("string"), schema).alias("data")).select("data.*") query = parsed_df.writeStream \ .outputMode("append") \ .format("parquet") \ .option("path", "hdfs:///processed/realtime_sales") \ .option("checkpointLocation", "/checkpoints") \ .start() ``` #### 四、分析计算代码 1. **Hive区域渗透率分析** ```sql WITH total_sales AS ( SELECT province, SUM(sales) as total FROM fact_sales WHERE dt BETWEEN '202301' AND '202312' GROUP BY province ), ev_sales AS ( SELECT province, SUM(sales) as ev_total FROM fact_sales WHERE fuel_type = 'EV' AND dt BETWEEN '202301' AND '202312' GROUP BY province ) SELECT t.province, ROUND((e.ev_total / t.total) * 100, 2) AS penetration_rate FROM total_sales t JOIN ev_sales e ON t.province = e.province; ``` 2. **Spark ML销量预测** ```python from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor from pyspark.ml.feature import VectorAssembler assembler = VectorAssembler( inputCols=["month", "gdp_growth", "policy_index"], outputCol="features" ) rf = RandomForestRegressor( featuresCol="features", labelCol="sales", numTrees=100 ) model = rf.fit(assembler.transform(training_data)) predictions = model.transform(test_data) ``` #### 五、可视化实现（Flask+ECharts） ```python from flask import Flask, render_template from pyhive import hive import json app = Flask(__name__) @app.route('/sales_trend') def sales_trend(): conn = hive.connect(host='hive-server') cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT province, SUM(sales) FROM fact_sales GROUP BY province") data = [{'name': row[0], 'value': row[1]} for row in cursor.fetchall()] return render_template('trend.html', data=json.dumps(data)) # trend.html模板示例 """ <div id="chart" style="width:600px;height:400px;"></div> <script> var chart = echarts.init(document.getElementById('chart')); var option = { tooltip: {}, series: [{ type: 'map', map: 'china', data: {{ data|safe }} }] }; chart.setOption(option); </script> """ ``` #### 六、关键技术配置 1. **YARN资源调度（capacity-scheduler.xml）** ```xml <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name> <value>default,batch,realtime</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.realtime.capacity</name> <value>40</value> </property> ``` 2. **Hudi数据湖配置** ```scala val hudiOptions = Map[String,String]( "hoodie.table.name" -> "sales", "hoodie.datasource.write.recordkey.field" -> "vin", "hoodie.datasource.write.precombine.field" -> "timestamp" ) df.write.format("hudi").options(hudiOptions).mode("append").save("/hudi/sales") ```