记连续两届参加安徽省大数据与人工智能应用比赛（心里路程与总结反思）
本来早就应该写了，后来迟迟没有写，因为在准备架构师考试。
11月9号才考完架构师考试，现在想把两次比赛的经历和经验总计一下。
先说一下比赛的结果吧。
- 2018年的安徽省大数据比赛首届升为信息安全下的B类赛事，获得安徽省二等奖。
- 2019年安徽省大数据比赛首届独立的B类赛事，开始有了网络赛和现场赛，网络赛成绩第9，共参与126支队伍参赛，正式赛90个队伍进决赛，获得第十名，荣获安徽省大数据省一等奖。
2018年安徽省大数据比赛的介绍：这个比赛也只有省赛。
比赛内容：
- 环境搭建
- 数据清洗
- spark的数据挖掘应用
- 数据可视化
- 竞赛4小时
内容不多，当时数据分析没有做好，数据可视化遇到了一点小问题没有解决，导致基本后面没怎么拿分。
我主要负责的部分是Hive的的数据清洗，和数据可视化，当初要是知道数据分析和数据可视化连在一起，就会认真搞搞数据数据分析了，悔不该当初啊，后来特别不甘心，一直好好搞了python的数据分析，和数据可视化，本人觉得这部分很简单，真的小白也可以入门，我博客中有数据分析和数据可视化的简单用法。其实个人感觉pyecharts更简单一点，但是竞赛不给浏览器你就凉了，所以我幸好准备了两个方式，一个是pyecharts和matplotlib。不得不说竞赛需要准备一切可以考虑的问题。
2019年安徽省大数据比赛的介绍：
对于2019年的比赛心里路程是一把辛酸一把泪啊，主要先介绍一下包块的部分吧，随后我会介绍如何准备，如何应对比赛问题，以及得分技巧。
比赛内容：
第一部分：大数据平台部署
第二部分：大数据预处理部分
第三部分：大数据分析
第四部分：可视化
第五部分 人工智能
第六部分：综合题第六部分：综合题
先说一下比赛路程吧，从开始到考场时候，原定8点30开始四小时时间，但是这个时候，他们竞赛方的平台出问题了，抢修了两个多小时，然后我们就在那坐着等了两个半小时，真是无奈，算了，技术支持方，不说名字了，自己百度可以看到，当我们平台抢修好的时候，这时候立刻看题啊，我主要负责数据处理和数据分析的两个部分，这两个部分分最多，共45分。当我看过题目，大致知道如何写了，然后开始登陆他们的平台。
（这里说一个插曲，让我疯狂，ip一份名单，所有人都可以看见别人的ip密码一样，也就是说拿到ip就可以全程看别人的机子，然后自己截图到对应答题上了，因为网络赛已经选拔过了，位置按网络赛排名坐的，这个时候我们想看别人的很容易，答案只要求截图，然后就是有人频繁登录我ip我都快疯了，平台做的，我不谈，毕竟比人有别人的难处。）
这个时候我打开eclipse我尼玛真卡啊，卡到人生绝望，新建package都不行啊，然后平常都是在Windows上写好上传jar包的，没玩过linux上的eclipse，而且是需要导入相关jar进去的，说真的要不是以前搞javaWeb搞了一年多，还真不一定能搞好，然后当我建好package和搞好环境了就一个小时过去了，真想骂人，真的是卡到暴躁，想砸机子。
当我写好mr的时候，平常喜欢分不同的类写，不喜欢写成一个类里面，map，reduce,main,最好写到同一个类下面吧，这样考试节省时间，还有一个问题，就是比赛的平台的eclipse是全程一个字母一个字母敲的，不能补全，这个具体我不知道为啥，估计那上面没有写过，所以不能有补全吧，反正各种艰辛。当我写好的时候我上传到hdfs卧槽，之前都是放在hdfs才能运行，这时候我试了，发现运行不了，有一台机子有单机环境，但是怎么都运行不了，开始发现并没有错误，差点整崩溃，后来我发现，我把类都写在内部类，没有加static当然不能调用了，看了20分钟才发现错误，真是无奈，后来得知可以直接运行，我靠，这浪费了多少时间啊，然后2小时后才开始写好一个小问，真是艰难，后来开始慢慢步入正轨，开始用剩下的那两个小时赚分。
这个时候，环境搭建大二负责的，真的每一步都有问题，解压包不行，有权限，赋权限还是不行，后来问了那人是因为必须解压到别的包里面，真无语，你倒是早说这个问题啊，ssh配置也有问题，环境搭建最后hadoop都没搭建好，前提我让她练环境搭建差不多不下20次了，最后现场赛都是问题，哎，这个时候也不能怪谁了，hive也没搭建好，人工智能环境也一样，环境20分拿了估计按得分点给，只有10分了。反正各种问题，18年搭建环境一点问题没有，19年技术支持，什么问题不说清楚，问了也不说，早给我平台适应一下也好啊，哪怕就两小时，这样也能让我们适应一下，去年我们就提前适应的。今年真的各种烦心。
好在我那部分拿了应该有25分左右，然后综合题和可视化是原题，可视化是全年专科组的题目，综合题我从github找的题目练手，给另一队友负责的，然后那个要求数据处理好可视化处理，比赛时候只要数据处理一下就行了，这真是几十万分之一的概率了，不过python真是神兵利器，直接全部python解决，幸好都打印了，这边35分满分，估计拿了30分吧，因为有要求用spark但是用的python估计也会给一半的分吧。其实我个人觉得这次比赛失利了，本来其实冲前三没问题，虽然都是一等奖吧，但是我觉得做的还远远不够。
总体来说，只能自己找不足了，环境搭建失分太狠，这就是致命错误，导致hive没法写，哎，所以下年的学弟学妹参加我一定建议把环境搭建各种熟悉各种敲，从头到尾弄个几十遍。
总结：
MapReduce不是太难的，多训练分组操作。环境搭建问题，有权限问题，有自己不熟悉的问题，这部分，我只能说只有搭环境的去好好总结了，数据可视化和综合题，这个部分，就是简单的数据处理，也不是太难。多熟悉python语法，numpy和pandas的基本操作就可以了，数据可视化多熟悉matplotlib即可，最后一点，比赛这个东西，队友很重要，建议找点都是想奔省一的人去，找点努力的人，一定得找那种有野心还愿意花时间学的人，队友找好了，你就成功一大半了。不过，除了211以上的大学，在本科实验室很难寻觅到那种队友了，像我网友他们全程都在努力，每个人把每个人的部分负责的都很好，都愿意花时间，只能说学校不好，也寻觅不到最佳队友了，我有时候觉得跨校组队参加比赛还是挺好的，像我很多研究生网友找我参加研究生组的比赛，我都没时间，其实他们那个层次就知道努力的重要性了，每次都想和那些对比赛充满责任心和充满热血的人想一起比赛，一直觉得只有研究生和211大学的人，才会一起没日没夜一起努力打比赛，像我们这种二本大学参加比赛，一个人需要会全部！！！
得分技巧：
MapReduce不是太难的，就是费时间，我都是写一个然后直接复制到另一个文件夹中，直接改，这样省时间，按照得分点了，不要急，大分拿不了，拿一部分的小分，一点一点去拿分，冷静很重要，还有就是只要能用任何方式写出结果，先把结果搞出来，这样也会有分，只要结果对，怎么也有结果分了，题目是死的人是活的。
最后说一下如何准备吧：
首先我们是暑假开始准备的，在学校留校留了一个暑假，在实验室看大数据相关视频，也是想把大数据好好搞搞吧，然后我发现大数据真的深而广，MapReduce写了不下100个，全程训练，之前还好拿过蓝桥杯（java组）省二，java也是有算法底子，建议开始先学java,再开始学MapReduce，学习一下hive数据分析，数据可视化，环境搭建。
分工吧，一个人虽然都会，可是比赛没时间让你搞，所以一定选好队友，否则宁愿不要参加比赛！准备3个月每天花个2小时到3小时基本差不多了。
最后给大家看到这篇博客留个福利：之前打完蓝桥杯创了一个群，里面会分享大数据和java的课程，免费！！！
群号：982402867
最后把2019年大数据本科组题目附上吧：
2019年安徽省大数据与人工智能应用赛题A
队伍编号：
说明：本次比赛为操作题。请在相应的虚拟机上作答，请遵守考试规则。
第一部分：大数据平台部署（）
场景说明
目前，大数据技术及应用已经深入到各行各业，各高校也在积极建设信息化、智慧化校园，那么大数据中心建设必不可少，它可以服务于学校上游和下游，解决数据孤岛问题。假设现在某大学正在假设大数据中心，首先搭建大数据基础平台，用于数据存储和批量计算以及实时查询，现在请你完成Hadoop和Hive两个大数据框架的搭建及运维：
任务一、Hadoop安装（）
1、配置SSH免密登录（截图成功ssh登录到子节点截图）
2、安装配置JDK（截图java -version命令）
3、解压Hadoop安装包并修改配置文件
4、配置环境变量（截图profile文件配置的关键位置）
5、拷贝hadoop到其他的机器上（截图拷贝命令）
6、初始化hadoop集群（截图执行命令）
7、启动Hadoop集群（启动成功后执行jps命令，截图主节点和子节点的进程）
任务二、配置Hive集群环境（5分）
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，其运行依赖Hadoop和Mysql，其中Hadoop为其提供Hdfs文件系统，Mysql为其提供元数据存储。下面我们开始搭建Hive。
1、Mysql安装（截图mysql搭建成功show databases命令结果界面2分）
2、Hive搭建（关键步骤截图2分）
3、启动测试hive（截图搭建成功show databases命令结果界面1分）
第二部分：大数据预处理部分（20分）
原来的日志数据格式是如下的：
appid ip mid userid login_type request status http_referer user_agent time
1、数据清洗：将 user_agent 为null的数据删除（10分）
规则一：如果数据中mid为null的数据，请过滤掉
规则二：将数据中字段login_type的值为1的全部替换为 “本系统登录”
规则三：将数据中字段status的值为0的全部替换为 ”第三方集成”
2、数据清洗：将不规整数据转化为规整数据（10）
但是如果需要按照省份来统计uv、pv，其所包含的信息还不够，我们需要对这些数据做一定的预处理，
对于其中包含的IP信息，我们需要将其对应的IP信息解析出来；
所以按照上面的分析，我们希望预处理之后的日志数据包含如下的数据字段：
appid;
ip;//通过ip来衍生出来的字段 province和city
province;
city;……………………………………….
第三部分：大数据分析（25分）
某学校有学生成绩文件：
包含学生课程名称，学生姓名，学生成绩等字段；
1、利用maperreduce操作统计每门课程的参考人数和课程平均分（5分）
2、统计每门课程参考学生的平均分，并且按课程存入不同的结果文件，要求一门课程一个结果文件，并且按平均分从高到低排序，分数保留一位小数。（10分）
任务三、基于hive的数据仓库离线计算编程（10分）
Hive作为基于hadoop的海量数据处理工具之一，在企业中有广泛应用。可以将复杂的MapReduce计算逻辑使用SQL逻辑处理。
1、 创建一个数据库，以你的组名命名，创建成功后使用use命令切换为该库，并执行set hive.cli.print.current.db=true;截图作
2、 建一个hive内部表，命名格式为:你的组名_日期_表名称，截图建表成功（2分）
3、 studentsScore.txt 导入hive表中（2分）。
4、使用sql语句统计上面创建的表中每门课程的平均分数，课程，平均分（4分）。
第四部分：可视化（15分）
数据：
有泰坦尼克号 公开数据集合数据：共有891行、12列。这代表本训练集共有891条数据，每条数据有12类信息。包括：
• PassengerId => 乘客ID
• Survived => 获救情况（1为获救，0为未获救）
• Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
• Name => 乘客姓名
• Sex => 性别
• Age => 年龄
• SibSp => 堂兄弟/妹个数
• Parch => 父母与小孩个数
• Ticket => 船票信息
• Fare => 票价
• Cabin => 客舱
• Embarked => 登船港口
要求用以上数据集合做可视化数据分析：
1、利用柱状图各乘客等级的获救与遇难情况（5分）
2、通过一张大图里分列几个小图来展示获救乘客的各种属性（10分）
了解到乘客的信息，获救人数与未获救人数比较，不同获救乘客等级之间获救人数比较，获救人员各年龄段分布，各口岸上船的乘客比较。如下：
1）柱状图展示 获救与遇难信息（3）
2）柱状图展示 乘客等级与人数信息（2）
3）散点图 展示 年龄与获救分布情况（5）
4）折线图 展示 各等级的乘客年龄分布（3）
5）柱状图 展示 各登船口岸上船人数（2）
第五部分 人工智能（10分）
目前人工智能技术广泛应用于各个场景，如分类聚类，图片图像识别，音视频检测等等。下面请你搭建人工智能中深度学习常用的框架之一 TensorFLow 并完成简单测试任务，本次实验在Linux环境下安装TensorFlow。
一、TensorFlow安装（7分）
1 Linux安装python3环境
2 使用pip3安装pip3 tensorflow
二、TensorFlow测试，将测试结果截图（3分）
进入python命令下，测试tensorflow：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
hello=tf.constant('Hello,Tensorflow!')
print(sess.run(hello))
回车，若在终端下显示 Hello,Tensorflow! 则表示安装tensorflow成功
第六部分：综合题（20分）
字段含义：id,小区名称,所在区域,总价(万元),单价(元/平米),房屋户型,所在楼层,建筑面积(㎡),户型结构,套内面积(㎡),建筑类型,房屋朝向,建筑结构,装修情况,梯户比例,配备电梯,产权年限,挂牌时间,交易权属,上次交易,房屋用途,房屋年限,产权所属,抵押信息,房本备件
1、 使用Spark将数据集中”房屋用途” 是 普通住宅 并且 交易权属 是 商品房 的相关的数据提取出来，并回写到ershoufang.txt文件中，如果文件ershoufang.txt存在就删除原有的文件 （请提供编程代码）（3分）。
代码文件：
生成的结果文件：
2 使用Spark统计”房屋用途” 是 普通住宅 相关的 所在区域的占比（请提供完整代码和结果截图5分）。
代码文件：
结果截图：
4 统计关于二手房分析。（本题可以使用你擅长的编程语言和框架）
4.1 各区域二手房房源数量，按照区域对数据集中房源数量进行计算，按照房源数排序（请提供完整代码和结果截图2分）
代码文件：
结果截图：
4.1 各区域二手房平均房价，按照区域对数据集中平均总价进行计算，按照平均总价排序（请提供完整代码和结果截图2分）
代码文件：
结果截图：
4.2 计算各区域二手房单价前5条的房源信息（请提供完整代码和结果截图4分）
代码文件：
结果截图：
4.3 针对于上述指标统计，请简要结合你分析的数据结果，描述当前二手房房价以及单价的分布情况（4分）。