摘要：针对交通流预测精度低,造成短时交通拥堵的问题,设计hadoop(分布式计算)环境下基于支持向量回归机的短时交通流预测方法。首先提取出短时交通流的动态随机特征,将得到的交通流数据作为预测基础数据;其次基于支持向量回归机进行短时交通流回归分析,综合判定短时间内的交通环境;最后构建出短时交通流预测模型,在缩短预测延迟的基础上,提高交通流预测精准度,进而实现短时交通流的精准预测。根据预测方法理念,对该方法进行性能分析,得出该预测方法的预测误差较小,预测精度更高的结论,极具推广价值。

摘要：对Hive数据仓库的设计与环境搭建过程进行简单介绍,着重介绍利用Insert技术在Hive数据仓库中对数据进行导入导出的方法。这两种方式在学习Hive数据仓库的技术上和实际生产环境中,都具有重要的意义。

摘要：Hive数据仓库存储着海量用户数据,如何加载并分析处理这些数据,显得尤为重要。着重介绍了3种技术,即通过查询加载数据、查询语句中创建表并加载数据、import导入Hive表数据加载数据。利用文中技术,可以十分方便地在Hive数据仓库中对数据进行加载,进而达到分析处理海量数据的目的。同时,使用Python语言可以编写脚本或者使用调度工具实现自动化操作和批处理任务,这对于Hive数据仓库的维护、数据清洗和报表生成等任务非常有帮助,可以提高工作效率和准确性。