项目背景 近年来随着社会经济的快速发展，百姓生活水平的不断提高，外出旅游成为很多人生活的热门选择，如何促进旅游业的发展成为各级政府高度重视的工作。为了更好地统筹管理城市的旅游资源，某省的旅游管理部门采集了本省若干城市的酒店经营数据和用户评论数据，其中酒店经营数据包括日期、城市、酒店名称、酒店星级、酒店当天 预定房间数、酒店当天入住客户数、酒店当天最高房价和酒店当天最 低房价等字段，这些数据保存到文件hotel.csv 中。用户评论数据包 括日期、城市、酒店名称、住客评分、评论内容等字段，这些数据保存到文件comments.csv 中。 你作为技术人员，需要通过数据采集清洗、数据标注、数据分析、数据可视化、业务分析等步骤对酒店经营数据和用户评论数据进行处理，从而为政府制定旅游发展的政策提供决策依据。请按照下面的要求完成相关任务。 ### 模块一：平台搭建与运维 任务一：大数据平台搭建 子任务 1 Hadoop 完全分布式安装配置 本任务需要使用 root 用户完成相关配置，安装 Hadoop 需要配置前置环境。命令中要求使用绝对路径，具体要求如下： 1）从Master中的 /opt/software 目录下将文件 hadoop-3.1.3.tar.gz、 jdk-8u191-linux-x64.tar.gz 安装包解压到/opt/module 路径中(若路径不存在，则需新建)，将命令和结果复制粘贴至对应报告中； 2）修改Master中/etc/profile文件，设置 JDK 环境变量并使其生效，配置完毕后在Master节点分别执行“java-version”和“ javac”命令，将命令和结果复制粘贴至对应报告中； 3）将三个节点分别命名为 master、slave1、slave2，并做免密登录，用 scp 命令并使用绝对路径从 Master 复制 JDK 解压后的安装文件到 slave1、slave2 节点（若路径不存在，则需新建），并配置 slave1、slave2 相关环境变量，将命令和结果复制粘贴至对应报告中； 4）在 Master将Hadoop解压到/opt/module（若路径不存在，则需新建）目录下，并将解压包分发至slave1、slave2中，其中master、slave1、slave2 节点均作为 datanode，配置好相关环境，初始化Hadoop 环境 namenode，将命令和结果复制粘贴至对应报告中； 5）启动 Hadoop 集群（包括hdfs和yarn），使用 jps 命令查看 Master 节点与 slave1节点的 Java进程，将命令和结果复制粘贴至对应报告中。 子任务 2 Hive 安装配置 本任务需要使用 root 用户完成相关配置，已安装 Hadoop 及需要配置前置环境，具体要求如下： 1）从 Master 中的/opt/software 目录下将文件 apache-hive- 3.1.2-bin.tar.gz、mysql-connector-java-5.1.37.jar 安装包解压到/opt/module 目录下， 将命令和结果复制粘贴至对应报告中。 2）设置 Hive 环境变量，并使环境变量生效，执行命令 hive --version 将命令和结果复制粘贴至对应报告中。 3）完成相关配置并添加所依赖包，将MySQL 数据库作为 Hive 元数据库。初始化Hive元数据，并通过schematool 相关命令执行初始化，将命令和结果复制粘贴至对应报告中。 任务二：数据库配置维护 子任务 1 在数据库中创建表 本任务在 MySQL 中创建表 t_comment 和表 t_hotel，并将用户评论数据 comments.csv 和酒店经营数据 hotel.csv 分别导入到表t_comment 和表 t_hotel 中。具体要求如下： 1、创建用户评论表 t_comment，表 t_comment 的字段定义如下：

2、在 MySQL 中将 comments.csv 的数据导入表 t_comment。 3、创建酒店经营数据表 t_hotel,表 t_hotel 的字段定义如下：

4、在 MySQL 中将 hotel.csv 的数据导入表 t_hotel。 5、将以上 SQL 语句和运行结果复制粘贴至对应报告中。 子任务 2 使用 SQL 查询数据 本任务具体要求如下： 1、查询指定酒店的评论数量。 2、查询指定酒店的住客评分的平均值。 3、查询每个城市的酒店数量。 4、查询指定酒店的最高房价和最低房价。 5、将以上 SQL 语句和运行结果复制粘贴至对应报告中。

模块二：数据获取与处理

任务一：数据获取与清洗 子任务 1 对空字段数据进行处理 1、使用 python 读取 comments.csv 文件，将字段“酒店名称” 为空的数据删除，并打印输出删除条目数，将打印内容粘贴至对应报告中，打印内容格式如下： === “删除酒店名称为空的数据共条”=== 2、将字段“酒店名称”非空的数据保存到 comments1.csv 文件。 3、将符合题目要求的代码答案和 comments1.csv 的前 10 条记录数据复制粘贴至对应报告中。 子任务 2 对异常字段数据进行处理 住客评分的取值范围为[0,5]，其中5表示评价最高，0 表示评价最低。如果住客评分超出此取值范围的， 都视为异常数据。本任务使用 pyhton 读取 hotel.csv 文件的数据，将字段“住客评分”异常的数据删除，并打印输出删除条目数，将打印内容粘贴至对应报告中，打印内容格式如下： === “删除住客评分异常的数据共条”=== 任务二：数据标注 本任务根据酒店的评论数据对酒店的类型打上标签，并将标签数 据保存到指定位置。系统提前设定用户评价活跃阈值，如酒店的用户评价数量大于用户评价活跃阈值，则将该酒店的类型标注为“热门”， 否则将该酒店的类型标注为“普通”，具体要求如下： 1、编写 python 程序读取读取 comments.csv 的数据，统计每个酒店的用户评价数量。 2、比较酒店的评价数量和用户评价活跃阈值，给该酒店的类型 打上指定的标签（热门/普通），然后将打上标签的数据保存到comments_tag.csv 中， comments_tag.csv 的字段定义如下： 任务三：数据统计 本任务使用 MapReduce 程序对酒店经营数据进行统计。 子任务 1 统计每个酒店的预订房间总数和入住客户总数 1）将 hotel.csv 文件上传至 HDFS 目录/hotel 中。 2）编译打包 MapReduce 程序，并将代码部署在 Hadoop 平台上运行，将程序运行结果保存到 HDFS 目录/result1 下。 3）读取 HDFS 目录/result1 的数据， 将该数据复制粘贴至对应报告中。 子任务 2 统计每个城市不同星级酒店的数量 1）将 hotel.csv 文件上传至 HDFS 目录/hotel 中。 2）编译打包 MapReduce 程序，并将代码部署在 Hadoop 平台上运行，将程序运行结果保存到 HDFS 目录/result2 下。 3）读取 HDFS 目录/result2 的数据， 将该数据复制粘贴至对应报告中。

模块三：业务分析与可视化

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