童鞋们，
还记得在美剧《疑犯追踪》中，
Finch发明的人工智能“The Machine”吗？
它通过获得和关联大量数据，
可分析出即将发生的犯罪事件并发出预警。
可以说是灰常滴了不起了。
那么在现实中，
我们是怎么对犯罪数据进行分析的呢？

今天我们就来一起了解一下，如何通过 Apache Spark 和 Hive ETL 分析犯罪数据。

第一部分：了解有关提取、转换和加载 (ETL) 的信息

在这个教程中，您将学习对英国犯罪数据进行分析，从一开始直到获取最终结果，涵盖数据下载、数据转换，将数据加载至分布式数据仓库 Apache Hive，随后使用 Apache Spark 进行后续分析：
 

• 替代传统 ETL 工具的 Spark 和 Hive
• 从英国警方数据库中提取数据
• 数据清理
• Apache Hive 和 ETL
• 运行 Hive SQL 脚本并显示结果

第二部分：探索分析方法

在这个教程中，您将了解如何集成不同来源的数据。您还将看到对犯罪率的规范化统计数据的计算，这有助于轻松比较不同地区的犯罪率：
 

• 将人口普查数据导入 Hive 中
• 犯罪数据和人口普查数据集概述
• 英国犯罪数据集
• 警察机构 IT 系统概述
• 人口普查和犯罪数据分析
• R 直方图

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