2023河南ICPC竞赛

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Hive：解锁大数据潜力的利器 Hive，构建于Hadoop之上的数据仓库系统，为海量数据集的管理和分析提供了强大的解决方案。本指南将带您深入Hive的世界，助您掌握其核心概念、精通实用技巧，最终驾驭大数据的力量。 核心概念解析 数据模型：Hive数据模型类似于传统关系型数据库，但针对大数据场景进行了优化。 查询语言：HiveQL，一种类似SQL的查询语言，便于用户快速上手。 执行引擎：Hive利用Hadoop的MapReduce或Spark等执行引擎处理数据。 实战演练 数据导入：将不同格式的数据导入Hive表，为分析做好准备。 数据查询：使用HiveQL进行数据探索，获取有价值的洞察。 数据分析：利用Hive的分析函数，深入挖掘数据背后的规律。 数据导出：将分析结果导出到其他系统，实现数据共享和应用。 进阶技巧 性能优化：通过分区、分桶等技术，提升Hive查询效率。 UDF开发：自定义函数，扩展Hive的功能以满足特定需求。 数据安全：了解Hive的安全机制，保护敏感数据。

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数据集介绍 竞赛规则 评价指标 数据探索和预处理 模型选择和训练 结果分析和可视化

利用scrapy爬虫、代理IP池、模拟请求、验证码识别等技术，每日更新采集全国工商信息，并自动存储至MySQL数据库，支持sql及excel导出。该软件可查询1.8亿+企业工商基本信息及36维度的详细信息。

该工具利用Python语言的Scrapy爬虫框架，结合代理IP池、Request模拟请求以及验证码识别技术，实现了全国新工商信息的每日更新采集。采集到的数据自动存储于MySQL数据库，包含1.8亿多家企业的工商基本信息和36维度的详细信息，并支持以SQL查询和Excel格式导出数据包。