基于hive的网络电视剧收视率与推荐分析的设计与实现

发布时间：2025-09-15 09:02

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基于Hive的网络电视剧收视率与推荐分析的设计与实现

一、项目流程

为了实现基于Hive的网络电视剧收视率与推荐分析，我们可以分为以下几个步骤：

步骤描述 1 数据收集 2 数据存储 3 数据清洗 4 数据分析 5 可视化展示流程图

数据收集数据存储数据清洗数据分析可视化展示

二、每一步的具体实现

1. 数据收集

首先，我们需要收集网络电视剧的相关数据，可能包括收视率、用户评分、评论等信息。这些数据可以来源于第三方的API或数据库。

# 使用wget命令从API抓取数据 wget -O series_ratings.json 1.2. 2. 数据存储

将数据存储到Hive表中。首先，启动Hive，并建立数据库及表结构。

-- 启动Hive命令行 hive -- 创建数据库 CREATE DATABASE series_db; -- 使用数据库 USE series_db; -- 创建存储收视率信息的表 CREATE TABLE IF NOT EXISTS series_ratings ( id INT, series_name STRING, rating FLOAT, user_votes INT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17. 3. 数据清洗

数据清洗是确保数据质量的重要步骤，我们需要清理无效数据。假设我们将JSON的数据导入到Hive中。

-- 导入数据到表中 LOAD DATA LOCAL INPATH 'series_ratings.json' INTO TABLE series_ratings; -- 选择有效的数据，例如，过滤掉收视率为NULL的记录 CREATE TABLE clean_series_ratings AS SELECT * FROM series_ratings WHERE rating IS NOT NULL; 1.2.3.4.5.6. 4. 数据分析

我们将使用Hive查询来分析数据，例如，获取各个电视剧的平均收视率。

-- 计算每个电视剧的平均收视率 SELECT series_name, AVG(rating) as average_rating FROM clean_series_ratings GROUP BY series_name; 1.2.3.4.

此外，我们可以找到收视率最高的电视剧，为后续推荐做准备。

-- 获取收视率最高的电视剧 SELECT series_name, MAX(rating) as max_rating FROM clean_series_ratings GROUP BY series_name ORDER BY max_rating DESC LIMIT 10; 1.2.3.4.5.6. 5. 可视化展示

使用Python的matplotlib库进行可视化展示分析结果，例如，制作饼状图。

import matplotlib.pyplot as plt # 假设我们有以下数据 labels = ['电视剧A', '电视剧B', '电视剧C'] sizes = [15, 30, 45] # 绘制饼状图 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.title('电视剧收视率占比') plt.show() 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10. 饼状图示例

电视剧收视率占比

17%33%50%电视剧收视率占比电视剧A电视剧B电视剧C