Hadoop综合大作业

1.用Hive对爬虫大作业产生的文本文件（或者英文词频统计下载的英文长篇小说）词频统计。

我所用到短篇小说是傲慢与偏见，为了方便后续处理，对小说的特殊符号进行了处理，结果如图。

 载入数据

创建查表

最终结果：

 2.用Hive对爬虫大作业产生的csv文件进行数据分析，写一篇博客描述你的分析过程和分析结果。

因为我爬取的大作业中的内容全都是封装在一个json中的，无法单独取出来，所以我选择用之前校园网爬取的数据导出成csv格式，代码如下

# -*- coding: UTF-8 -*-
# -*- coder: mzp -*-


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from datetime import datetime
import pandas




def gzcc_content_info(content_url):
    content_info = {}
    resp = requests.get(content_url)
    resp.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
    match_str = {'author': '作者：(.*)s+[审核]?', 'examine': '审核：(.*)s+[来源]?', 'source': '来源：(.*)s+[摄影]?', 
                 'photography': '摄影：(.*)s+[点击]'}
    remarks = soup.select('.show-info')[0].text
    for i in match_str:
        if re.match('.*' + match_str[i], remarks):
            content_info[i] = re.search(match_str[i], remarks).group(1).split("xa0")[0]
        else:
            content_info[i] = "  "
    time = re.search('d{4}-d{2}-d{2}sd{2}:d{2}:d{2}', remarks).group()
    content_info['time'] = datetime.strptime(time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    #content_info['title'] = soup.select('.show-title')[0].text
    #content_info['url'] = content_url
    #content_info['content'] = soup.select('#content')[0].text
    # with open('test.txt', 'a', encoding='UTF-8') as story:
    #     story.write(content_info['content'])
    return content_info


def gzcc_list_page(page_url):
    page_news = []
    res = requests.get(page_url)
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    news_list = soup.select('.news-list')[0]
    news_point = news_list.select('li')
    for i in news_point:
        a = i.select('a')[0]['href']
        page_news.append(gzcc_content_info(a))
    return page_news


all_news = []
url = 'http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/'
res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
n = int(soup.select('#pages')[0].select("a")[-2].text)
all_news.extend(gzcc_list_page(url))

for i in range(2, 5):  # 这里改页数
    all_news.extend(gzcc_list_page('http://news.gzcc.cn/html/xiaoyuanxinwen/{}.html'.format(i)))
    pan = pandas.DataFrame(all_news)
    pan.to_csv('result9.csv', index=False)

　　

然后将这个csv复制黏贴到当地的local/bigdatacase/dataset下，然后新建一个pre_deal.sh然后再让它俩生成一个txt

接着就是就是将它上传到hdfs 的hadoop/biddata/dataset中。然后在创建一个database,外键表将这个txt的数据填到表里面。

因为时间处理得不好，类型不是date，所以标示的是null。

没有时间不能做出其他更好的数据分析，于是我分析了多少条数据。

结果是760条。