题目描述
样表（sales_sample_20170310）字段说明：
day_id 日期编号；
sale_nbr 卖出方代码；
buy_nbr 买入方代码；
cnt 数量
round 金额
卖出方和买入方又分为 3 种类型：
- 以’C’开头的表示类型为 C，代表“航空公司”，只可以卖出，不可以买入；
- 以’O’开头的表示类型为 O，代表“代理人”，既可以卖出，也可以买入，并且允许自己卖给自己（简单来讲：每个“代理人”代码可能对应多个售票点，售票点之前有交换票的情况，所以体现为自己卖给了自己）；
- 'PAX’表示类型为 PAX，代表“旅客”，只可以买入，不可以卖出。
举例：
day_id,sale_nbr,buy_nbr,cnt,round1,C1,O1001,1,360
卖出方为 C1，类型为 C；买入方为 O1001，类型为 O
day_id,sale_nbr,buy_nbr,cnt,round1,O100,O100,4,2000
卖出方为 O100，类型为 O；买入方为 O100，类型为 O（即自己卖给自己是允许的）
day_id,sale_nbr,buy_nbr,cnt,round1,O100,PAX,4,2000
卖出方为 O100，类型为 O；买入方为 PAX，类型为 PAX
问题：
1、数据导入：
要求将样表文件中的（sales_sample_20170310）数据导入 HIVE 数据仓库中。
2、数据清洗：
要求将 day_id 一列中的数值清洗为真实的日期格式，可用字符串表示。
数据 1 对应日期 2021-09-01，依次类推，15 对应日期 2021-09-15
3、数据分析处理：
（1）统计每天各个机场的销售数量和销售金额。
要求的输出字段
day_id,sale_nbr,cnt,round
日期编号，卖出方代码，数量，金额
（2）统计每天各个代理商的销售数量和销售金额。
要求的输出字段
day_id,sale_nbr,cnt,round
日期编号，卖出方代码，数量，金额
（3）统计每天各个代理商的销售活跃度。
要求的输出字段
day_id,sale_nbr, sale_number
日期编号，卖出方代码，交易次数（买入或者卖出均算交易次数）
（4）汇总统计 9 月 1 日到 9 月 15 日之间各个代理商的销售利润。
编号，卖出方代码，买入数量，买入金额，卖出数量，卖出金额，销售利润（卖出金额-买入金额）
（5）设计分析代理商的市场地位根据市场交易次数、交易对象个数、销售机票数量、销售利润等（选做题）
4、处理结果入库：
将上述统计分析的结果数据保存到 mySQL 数据库中。
5、数据可视化展示：
利用 Echarts 将上述统计结果以图形化展示的方式展现出来：饼图、柱状图、地图、折线图等。
hadoop配置
首先安装好hadoop，我参考的b站视频：
登录3台虚拟机（均可联网）：
主机（有桌面，Firefox）：
从机1（无桌面）：
从机2（无桌面）：
注：打开主机终端方式如下
vi /etc/hosts查看master的host文件：
之后 ping s1，没问题
可是xshell连接失败：
记得开启了 sshd 服务，再检查一遍，发现果然已经启动了：
之后发现子网ip竟然和上面的不对应，改过来就好了（记得不仅要重启虚拟机，还要重启电脑）
这样就可以了：
输入命令start-all.sh启动hadoop：
输入jps有：
通过hadoop jar ~/hadoop-2.7.7/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar 命令看一下里面example里面自带的一些程序：
用hadoop jar ~/hadoop-2.7.7/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar pi 10 10尝试计算圆周率：
输入 http://master:8088/cluster，访问集群，可以看到执行的这个任务：
输入 http://master:50070/explorer.html#/wordcount/output，可以看到我之前操作的一些文件信息：
hive配置
我参考的b站视频：
hive版本要和自己的hadoop版本符合才可以：
https://hive.apache.org/downloads.html
https://dlcdn.apache.org/hive/hive-2.3.9/
启动hive
create table test(id int);建立一个test表
insert into test values(1);向test表中插入数据1
下载可以看到
mysql配置
我参考的b站视频：
输入schematool -initSchema -dbType mysql -verbose初始化hive元数据库：
再次启动hive：
create table test(id int);建立一个test表；
insert into test values(1);向test表中插入数据2
select * from test;查询，神奇的发现1这个数据还在
所以我们可以认为，只要往原路径下放数据，它均可以查到，而且建表和放数据的顺序随意
我们看下mysql数据库：
完成问题1，2
在hive里面建表：
具体语法可看：Hive建表语句详解–CREATE TABLE
create table test0 (
day_id string,
sale_nbr string,
buy_nbr string,
cnt int,
round double
)
ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE;
结果：
hadoop fs -put /opt/software/sales.csv /user/hive/warehouse/test0导入sales.csv文件；
select * from test0 limit 10;查看前10条记录：
然后把日期清洗成标准格式：
cast()函数用法可看：mysql cast( as int) error_Mysql SQL CAST()函数
insert overwrite table test0
select date_add('2021-09-00',cast(day_id as int)) as day_id,
sale_nbr as sale_nbr,
buy_nbr as buy_nbr,
cnt as cnt,
round as round
from test0;
结果：
select * from test0 limit 10;
查看前10条记录：
zookeeper、hbase配置
借鉴：
【ZooKeeper】安装教程
hbase安装教程（操作简单可复制，含zookeeper安装）
zookeeper快速入门一：zookeeper安装与启动
zkServer.sh start
start-hbase.sh
sqoop配置
sqoop要和hadoop版本对应，这里下的1.4.7版本
http://archive.apache.org/dist/sqoop/1.4.7/
将文件放进Linux：
之后借鉴博客：
vi ~/.bash_profile配置环境变量，source ~/.bash_profile使其立即生效：
vi sqoop-env.sh修改已经安装了的Hadoop组件
sqoop-version看版本号：
发现有一些警告，想要去除（但是我hbase和zookeeper都配了，hbase都识别了，zookeeper却识别不了，吐了）：
之后就可以了：
利用sqoop将hive数据导出到mysql
借鉴博客：
列出mysql数据库中的全部数据：
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://master:3306/ --username root --password xxx
将hive中的表数据导入到mysql中（表结构就跟你hive一样就行）：
之后执行sql：
bin/sqoop export
--connect jdbc:mysql://master:3306/sales
--username root
--password xxx
--table test0
--num-mappers 1
--export-dir /user/hive/warehouse/test0
--input-fields-terminated-by ","
sql语句解释：
bin/sqoop export #表示数据从 hive 复制到 mysql 中
–username root #mysql登陆用户名
–password xxx #登录密码
–table test0 #mysql中的表，即将被导入的表名称
–export-dir /user/hive/warehouse/test0 #hive中被导出的文件
–input-fields-terminated-by "," #Hive 中被导出的文件字段的分隔符
运行结果：
排查原因，发现由于hive表里面没有主键，因此mysql里面不应该有主键，应该把主键去了：
之后执行代码：
结果如下：
注
对于之后的问题，做完会同步到博客上