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文档简介

实训9Zepplin安装部署与使用一、实训目的与要求1、会下载、安装、配置Zepplin可视化工具。2、会在Zepplin中配置Spark解释器。3、掌握在Zepplin中使用SparkSQL注册视图4、能使用Zepplin执行SparkSQL命令实现数据可视化。二、操作训练1、Zepplin安装部署（1）将Zepplin安装包上传到master节点的/root目录下。操作结果截图+签名（2）解压并重命名目录。操作结果截图+签名（3）修改配置文件zeppelin-env.sh。操作结果截图+签名（4）启动Zeppelin操作结果截图+签名（5）Zeppelin中的Spark解释器配置操作结果截图+签名（6）测试自带的BasicFeature(Spark)案例操作结果截图+签名（7）测试运行自编代码操作结果截图+签名2、女装电子商务评论情况数据可视化（1）在Zeppelin中创建一个新的notebook，并命名为“clothing_reviews”。操作结果截图+签名（2）读取HDFS文件系统中的女装电子商务评论情况数据CSV文件，自定义schema并转换为DataFrame。操作结果截图+签名（3）对“Clothing-Reviews.csv”女装电子商务评论数据集进行数据清洗，删除重复的数据，对有空缺数据的行进行删除。操作结果截图+签名（4）对“Clothing-Reviews.csv”女装电子商务评论数据集进行数据转换，将recommended_IND（是否推荐）列中的1替换为推荐，0替换为不推荐。操作结果截图+签名（5）使用createOrReplaceTempView()方法创建本地的临时视图clothing_reviews。操作结果截图+签名（6）对前述创建好的“clothing_reviews”视图进行操作分析。首先了解本网上商店的客户年龄分布。查看40岁以下，不同年龄段的客户人数。操作结果截图+签名（7）查看销量最高的服装分类。操作结果截图+签名（8）统计不同rating评分的“推荐”和“不推荐”的recommended_IND数量情况。操作结果截图+签名（9）修改前一题的数据透视表，将recommended_IND拖动到keys框，将rating拖动到groups框中，以另一种聚合形态展示。操作结果截图+签名（10）查询了解不推荐的这些订单，分别属于哪些服装分类，各种服装类的不推荐数量情况如何。操作结果截图+签名（11）现在，商店负责人想知道本商店五星好评最多的服装类别是什么，评分最低

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