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目录

一、 项目概述

1.1 项目概述

1.2 项目框架

1.3 项目环境

1.4 项目需求

二、项目调试与运行

2.1需求分析

2.2具体实现

三、项目总结

• 项目概述

1.1、项目内容

本项目为基于Hadoop平台的电信客服数据的处理与分析 ，通过做项目的途径，对本学期所学的知识点进行总结和应用，有利于更好地掌握和使用数据处理系统。本项目有利于对通话信息进行总结和评估，可以清晰地体现出某个时间段的电信记录，对通讯服务进行反馈，具有极高的参考价值。通过本次项目，可以直观反映不同用户的电话使用时长，反映用户的性格，刻画用户画像，体现电信产业的当下状态。利用Hadoop对大量数据进行分析和处理，得到精简出的有益消息，有助于发现问题，对电信推广方法进行优化，考察不同用户的数据，贴近用户本身。反馈出产品的受欢迎程度。通过项目实践的方式，复习并利用所学到的知识点，温故而知新。场景为电信客服数据分析，包含用户信息，接通时间和接入呼出信息。搭建Hadoop全分布式集群，安装Hbase和hive，kafka，搭建flume大数据开发环境，进行数据的采集和分析。通过数据分析的结果，可以更加合理地分配推广资源，解决日常通话方面出现的问题，极大推动了电信行业的进步，化繁琐冗余为简练，在课程评估方面发挥出重要作用。

1.2、项目框架

开发工具：VMware16、idea、Centos

技术架构：Hadoop、Hive、Hbase、Zookeeper、flume

1.3、项目需求

个人在实践周单独完成实现以下3个场景：

（1）统计用户每日主叫的通话数量和时间。

（2）统计用户每月的通话记录和时间。

（3）通过用户之间的通话次数和时间，分析亲密关系。

  

二、项目调试与运行

2.1需求分析

不同用户通话数据，是对于该用户生活状态一项重要反馈，可以反映出用户的社交属性有很好的借鉴作用，对改良电信服务和改善用户体验发挥极大作用。通过对电信数据分析，可以明确通讯效果、用户喜爱程度、通讯受欢迎程度等信息，直观的表现发展成果。体现近期结果好坏程度，对导用户形象刻画进行评估。从而对未来此行业的发展方向进行更好的规划，精良方法，合理分配利用资源，使得变得更加专业，用户体验也同时得到提升。通过分析结果提出合理建议，对于电信行业发展和更上一层楼发挥极大作用。

2.2具体实现

一、搭建基于Hadoop的全分布式集群

1. 准备网络环境

初始化网络分配方案，修改网卡信息和主机名称等。

使用ping命令去验证

1. 配置ssh免密连接

为各个节点配置ssh，形成秘钥对，分发至各个节点从而实现免密联通。

1. 安装并配置JDK

1. Zookeeper集群安装

在slave1、slave2、slave3三个节点上进行安装，分别启动并验证可用性。

1. Hadoop的安装和配置

1. 启动Hadoop并测试
2. Hive和Hbase的安装和配置

• 搭建kafla大数据运算环境

1. 安装Java
2. 安装zookeeper
3. 安装kafla

• 搭建flume大数据开发环境

1. flume环境准备
2. Flume安装部署

四、项目实现

（1）数据生产

数据结构

代码运行

打包测试

1. 数据的采集、消费、处理

1. 启动Zookeeper和Kafka集群;

1. 创建Kafka主题;

1. 配置Flume，监控日志文件或目录;

1. 启动Flume收集数据发送到Kafka;

1. 运行在“生产数据”小节中创建的日志生产脚本;

6.启动Kafka控制台消费者，用于测试对Kafka数据的消费;

7.编写Kafka的消费者代码，将Kafka中的数据存储到HBase中涉及的类:1))HBaseConsumer消费Kafka中的数据存储到HBase2)PropertiesUtil提取项目所需参数的辅助类3)HBaseUtil封装HBase的DDL操作

4)HBaseDAO执行HBase具体执行DDL操作

（3）数据分析

1、mysql建立库和表

1. 编写代码
2. 项目展示

（4）数据展示

（5）成果展示

 

三、项目总结

实现大规模数据的分布式存储与处理，应对电信客服庞大的数据量。

通过数据清洗、预处理等步骤，提高数据质量，减少分析时的噪音。

利用Hadoop生态系统中的工具，如MapReduce、Hive等，实现数据的分析和挖掘。

通过对客服数据的深度分析，发现潜在问题，提供改进建议，优化客户服务流程。

技术架构与工具选择：

Hadoop平台： 作为底层基础架构，用于存储和处理分布式数据。

MapReduce： 用于分布式数据处理，实现并行计算。

Hive： 用于数据仓库和查询，提供SQL风格的查询语言，简化数据分析过程。

HBase： 用于实时读写大规模数据集。

Apache Spark： 用于快速大规模数据处理。

Flume： 用于数据采集与日志聚合。

实施步骤：

数据采集与清洗： 利用Flume收集电信客服数据，进行清洗和格式化，确保数据的一致性和准确性。

数据存储： 将清洗后的数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，确保数据的安全性和可靠性。

数据预处理： 利用MapReduce等工具进行数据的初步处理，如去重、缺失值填充等。

数据分析与挖掘： 使用Hive进行数据仓库建设，编写SQL查询语句，对数据进行深度分析，发现潜在问题。