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《大数据课程实验案例：网站用户行为分析—-步骤三：Hive、MySQL、HBase数据互导》
开发团队：厦门大学数据库实验室 联系人：林子雨老师 ziyulin@xmu.edu.cn
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本教程介绍大数据课程实验案例“网站用户行为分析”的第三个步骤，Hive、MySQL、HBase数据互导。在实践本步骤之前，请先完成该实验案例的第一个步骤——本地数据集上传到数据仓库Hive，和第二个步骤——Hive数据分析。这里假设你已经完成了前面的这两个步骤。
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大数据案例-步骤二：Hive数据分析
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《大数据课程实验案例：网站用户行为分析----步骤二：Hive数据分析》
开发团队：厦门大学数据库实验室 联系人：林子雨老师 ziyulin@xmu.edu.cn
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本文介绍大数据课程实验案例“网站用户行为分析”的第二个步骤，Hive数据分析。在实践本步骤之前，请先完成该实验案例的第一个步骤大数据案例——本地数据集上传到数据仓库Hive。这里假设你已经完成了前面的第一个步骤。
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Spark入门: Spark SQL简介
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Spark SQL是Spark生态系统中非常重要的组件，其前身为Shark。Shark是Spark上的数据仓库，最初设计成与Hive兼容，但是该项目于2014年开始停止开发，转向Spark SQL。Spark SQL全面继承了Shark，并进行了优化。
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Spark入门：DataFrame
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DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。
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Spark入门：文件数据读写
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除了可以对本地文件系统进行读写以外，Spark还支持很多其他常见的文件格式（如文本文件、JSON、SequenceFile等）和文件系统（如HDFS、Amazon S3等）和数据库（如MySQL、HBase、Hive等）。数据库的读写我们将在Spark SQL部分介绍，因此，这里只介绍文件系统的读写和不同文件格式的读写。
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Ubuntu安装Sqoop
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。
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利用R绘图分析消费者行为实例
R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。这里使用R的ggplot2绘图工具和recharts的绘图工具来进行可视化分析消费者行为的实例。
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Ubuntu安装MySQL及常用操作
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。
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Ubuntu安装hive，并配置mysql作为元数据库
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
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Spark入门：键值对RDD
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虽然RDD中可以包含任何类型的对象，但是“键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到。
Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。普通RDD里面存储的数据类型是Int、String等，而“键值对RDD”里面存储的数据类型是“键值对”。
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