ATPnzERR

· 8 years ago · Apr 20, 2018, 09:48 PM
1{"status":"OK","message":"","body":"{\n  \"paragraphs\": [\n    {\n      \"text\": \"%md\\n# Assignment 2\\n\\nThe goal of this assignment is to put into action the data manipulation techniques from the previous lab ([week 5](https://dslab2018.github.io/labs/week5/)).\\n\\n## Cluster Usage\\n\\nAs there will be approximately 45 groups working with the cluster, we encourage you to prototype your queries on small data samples before running them on whole datasets. This will be particularly relevant for part II, where the source dataset size is close to 180GB.\\n\\n## Documentation\\n\\nHive queries: \\u003chttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select\\u003e\\nHive functions: \\u003chttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF\\u003e\\n\\n## Displaying results in Zeppelin\\n\\nAs part of this homework, many questions ask to retrieve and display data. You should do so by using Zeppelin functionality to display tables and plots. It is part of the exercises to find out which representations are the most releveant.\\n\\n## Part I - Data from SBB/CFF/FFS (30 points)\\n\\nData source: \\u003chttps://opentransportdata.swiss/en/dataset/istdaten\\u003e\\n\\nIn this part, you will leverage Hive to perform exploratory analysis of data published by the Open Data Platform Swiss Public Transport. (\\u003chttps://opentransportdata.swiss\\u003e).\\n\\n### Dataset Description\\n\\nFormat: the dataset is presented a collection of textfiles with fields separated by \\u0027;\\u0027 (semi-colon). There is one file per day, ranging from 13.09.2017 until 30.11.2017. The textfiles have been compressed using gzip.\\n\\nLocation: you can find the data on HDFS at the path `/datasets/sbb`.\\n\\nUnfortunately, the full description from opentransportdata.swiss is only provided in German (\\u003chttps://opentransportdata.swiss/de/cookbook/ist-daten/\\u003e). You can use an automated translator to get more information, but here are the relevant column descriptions:\\n\\n- `BETRIEBSTAG`: date of the trip\\n- `FAHRT_BEZEICHNER`: identifies the trip\\n- `BETREIBER_ABK`, `BETREIBER_NAME`: operator (name will contain the full name, e.g. Schweizerische Bundesbahnen for SBB)\\n- `PRODUCT_ID`: type of transport, e.g. train, bus\\n- `LINIEN_ID`: for trains, this is the train number\\n- `LINIEN_TEXT`,`VERKEHRSMITTEL_TEXT`: for trains, the service type (IC, IR, RE, etc.)\\n- `ZUSATZFAHRT_TF`: boolean, true if this is an additional trip (not part of the regular schedule)\\n- `FAELLT_AUS_TF`: boolean, true if this trip failed (cancelled or not completed)\\n- `HALTESTELLEN_NAME`: name of the stop\\n- `ANKUNFTSZEIT`: arrival time at the stop according to schedule\\n- `AN_PROGNOSE`: actual arrival time (when `AN_PROGNOSE_STATUS` is `GESCHAETZT`)\\n- `AN_PROGNOSE_STATUS`: look only at lines when this is `GESCHAETZT`. This indicates that `AN_PROGNOSE` is the measured time of arrival.\\n- `ABFAHRTSZEIT`: departure time at the stop according to schedule\\n- `AB_PROGNOSE`: actual departure time (when `AN_PROGNOSE_STATUS` is `GESCHAETZT`)\\n- `AB_PROGNOSE_STATUS`: look only at lines when this is `GESCHAETZT`. This indicates that `AB_PROGNOSE` is the measured time of arrival.\\n- `DURCHFAHRT_TF`: boolean, true if the transport does not stop there\\n\\nEach line of the file represents a stop and contains arrival and departure times. When the stop is the start or end of a journey, the corresponding columns will be empty (`ANKUNFTSZEIT`/`ABFAHRTSZEIT`).\\nIn some cases, the actual times were not measured so the `AN_PROGNOSE_STATUS`/`AB_PROGNOSE_STATUS` will be empty or set to `PROGNOSE` and `AN_PROGNOSE`/`AB_PROGNOSE` will be empty.\\n\\nIn the repository you will also find the file `sbb_example.png` that shows how you can relate this dataset to the schedule you get from SBB\\u0027s website.\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:44:22 PM\",\n      \"config\": {\n        \"tableHide\": false,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": true,\n          \"language\": \"markdown\"\n        },\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/markdown\",\n        \"editorHide\": true,\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"HTML\",\n            \"data\": \"\\u003ch1\\u003eAssignment 2\\u003c/h1\\u003e\\n\\u003cp\\u003eThe goal of this assignment is to put into action the data manipulation techniques from the previous lab (\\u003ca href\\u003d\\\"https://dslab2018.github.io/labs/week5/\\\"\\u003eweek 5\\u003c/a\\u003e).\\u003c/p\\u003e\\n\\u003ch2\\u003eCluster Usage\\u003c/h2\\u003e\\n\\u003cp\\u003eAs there will be approximately 45 groups working with the cluster, we encourage you to prototype your queries on small data samples before running them on whole datasets. 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Show and document any pattern you see.\\nHint: to properly order by date, you may have to parse them using the `unix_timestamp` function.\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:20 PM\",\n      \"config\": {\n        \"tableHide\": false,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": true,\n          \"language\": \"markdown\"\n        },\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/markdown\",\n        \"editorHide\": false,\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"HTML\",\n            \"data\": \"\\u003ch3\\u003eQuestion I.b. (5/30)\\u003c/h3\\u003e\\n\\u003cp\\u003ei) How many stops can you find for the date 17.10.2017? Display the information by transport type (bus, train, etc.).\\n\\u003cbr  /\\u003eNote: you can keep the German labels like \\u0027Zug\\u0027 for train.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eii) Now do the same for the whole dataset. Show and document any pattern you see.\\n\\u003cbr  /\\u003eHint: to properly order by date, you may have to parse them using the \\u003ccode\\u003eunix_timestamp\\u003c/code\\u003e function.\\u003c/p\\u003e\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1523028271209_-1122618606\",\n      \"id\": \"20180326-142408_1931615887\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 6, 2018 5:24:31 PM\",\n      \"status\": \"READY\",\n      \"errorMessage\": \"\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%jdbc(hive)\\nSELECT count(*) AS distinct_stops_count FROM \\n    (SELECT DISTINCT stop_id FROM vaubien.sbb_17_10_2017 ) t;\\n    \\n\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:20 PM\",\n      \"config\": {\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"enabled\": true,\n        \"results\": {},\n        \"editorSetting\": {\n          \"language\": \"sql\",\n          \"editOnDblClick\": false\n        },\n        \"editorMode\": \"ace/mode/sql\",\n        \"editorHide\": false\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"TABLE\",\n            \"data\": \"distinct_stops_count\\n6289\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1524140755082_1990489260\",\n      \"id\": \"20180419-142555_1168411090\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 19, 2018 2:25:55 PM\",\n      \"dateStarted\": \"Apr 19, 2018 4:27:57 PM\",\n      \"dateFinished\": \"Apr 19, 2018 4:28:12 PM\",\n      \"status\": \"FINISHED\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%jdbc(hive)\\nSELECT product_id, count(*) as distinct_stops FROM\\n    (SELECT stop_id, product_id FROM vaubien.sbb_17_10_2017 GROUP BY stop_id, product_id) t\\nGROUP BY product_id;\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:21 PM\",\n      \"config\": {\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"enabled\": true,\n        \"results\": {\n          \"0\": {\n            \"graph\": {\n              \"mode\": \"pieChart\",\n              \"height\": 300.0,\n              \"optionOpen\": false\n            },\n            \"helium\": {}\n          }\n        },\n        \"editorSetting\": {\n          \"language\": \"sql\",\n          \"editOnDblClick\": false\n        },\n        \"editorMode\": \"ace/mode/sql\",\n        \"editorHide\": false\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"TABLE\",\n            \"data\": \"product_id\\tdistinct_stops\\nBUS\\t429\\nBus\\t3947\\nSchiff\\t31\\nTram\\t408\\nZug\\t1718\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1524142648514_-1765716850\",\n      \"id\": \"20180419-145728_648924380\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 19, 2018 2:57:28 PM\",\n      \"dateStarted\": \"Apr 19, 2018 4:27:53 PM\",\n      \"dateFinished\": \"Apr 19, 2018 4:28:02 PM\",\n      \"status\": \"FINISHED\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%md\\n### Question I.c. (5/30)\\n\\ni) How many trips can you find for the date 17.10.2017? Display the information by transport type (bus, train, etc.). \\nNote: trip\\u003dfull journey.\\n\\nii) Now do the same for the whole dataset. Is 17.10.2017 a typical day?\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:21 PM\",\n      \"config\": {\n        \"tableHide\": false,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": true,\n          \"language\": \"markdown\"\n        },\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/markdown\",\n        \"editorHide\": false,\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"HTML\",\n            \"data\": \"\\u003ch3\\u003eQuestion I.c. (5/30)\\u003c/h3\\u003e\\n\\u003cp\\u003ei) How many trips can you find for the date 17.10.2017? Display the information by transport type (bus, train, etc.).\\n\\u003cbr  /\\u003eNote: trip\\u003dfull journey.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eii) Now do the same for the whole dataset. Is 17.10.2017 a typical day?\\u003c/p\\u003e\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1523028271215_-1123388103\",\n      \"id\": \"20180326-144303_347568851\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 6, 2018 5:24:31 PM\",\n      \"status\": \"READY\",\n      \"errorMessage\": \"\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%jdbc(hive)\\nSELECT tt1.business_day AS business_day, tt1.full_trips AS full_trips, tt2.total_trips AS total_trips, tt1.full_trips/tt2.total_trips AS completed_ratio FROM\\n    (SELECT business_day, count(*) AS full_trips FROM\\n        (SELECT business_day, driving_id, count(*) FROM vaubien.sbb_17_10_2017 GROUP BY driving_id, business_day HAVING MAX(ride_failed) \\u003d 0) t\\n    GROUP BY business_day) tt1\\n    JOIN\\n    (SELECT business_day, count(*) AS total_trips FROM \\n        (SELECT business_day, driving_id FROM vaubien.sbb_17_10_2017 GROUP BY driving_id, business_day) t\\nGROUP BY business_day) tt2\\nON tt1.business_day\\u003dtt2.business_day\\n\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:21 PM\",\n      \"config\": {\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/sql\",\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": false,\n          \"language\": \"sql\"\n        },\n        \"editorHide\": false\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"TABLE\",\n            \"data\": \"business_day\\tfull_trips\\ttotal_trips\\tcompleted_ratio\\n17.10.2017\\t58693\\t59084\\t0.9933823031616005\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1523028271218_-1112230385\",\n      \"id\": \"20180326-144638_964814510\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 6, 2018 5:24:31 PM\",\n      \"dateStarted\": \"Apr 19, 2018 4:23:54 PM\",\n      \"dateFinished\": \"Apr 19, 2018 4:24:03 PM\",\n      \"status\": \"FINISHED\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%jdbc(hive)\\nSELECT AVG(completed_ratio) AS mean_completion, AVG(total_trips) AS mean_total_trips, AVG(full_trips) AS mean_full_trips  FROM \\n    (SELECT tt1.business_day AS business_day, tt1.full_trips AS full_trips, tt2.total_trips AS total_trips, tt1.full_trips/tt2.total_trips AS completed_ratio FROM\\n    (SELECT business_day, count(*) AS full_trips FROM\\n        (SELECT business_day, driving_id, count(*) FROM vaubien.sbb GROUP BY driving_id, business_day HAVING MAX(ride_failed) \\u003d 0) t\\n    GROUP BY business_day) tt1\\n    JOIN\\n    (SELECT business_day, count(*) AS total_trips FROM \\n        (SELECT business_day, driving_id FROM vaubien.sbb GROUP BY driving_id, business_day) t\\n    GROUP BY business_day) tt2\\n    ON tt1.business_day\\u003dtt2.business_day) x;\\n\\n\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:21 PM\",\n      \"config\": {\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"enabled\": true,\n        \"results\": {},\n        \"editorSetting\": {\n          \"language\": \"sql\",\n          \"editOnDblClick\": false\n        },\n        \"editorMode\": \"ace/mode/sql\",\n        \"editorHide\": false\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"TABLE\",\n            \"data\": \"mean_completion\\tmean_total_trips\\tmean_full_trips\\n0.9926841909731247\\t54944.40506329114\\t54548.50632911392\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1524145188224_-325905279\",\n      \"id\": \"20180419-153948_171198300\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 19, 2018 3:39:48 PM\",\n      \"dateStarted\": \"Apr 19, 2018 4:39:13 PM\",\n      \"dateFinished\": \"Apr 19, 2018 4:39:48 PM\",\n      \"status\": \"FINISHED\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%md\\n### Question I.d. (5/30)\\n\\nHow many trains per day stop at the Lausanne train station? Display the information by date and train type. Find the 3 most represented train types.\\nNote: Use `VERKEHRSMITTEL_TEXT` to get the train type.\\n\\nBonus points (2.5 points): find out what happened on the two outlier days\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:22 PM\",\n      \"config\": {\n        \"tableHide\": false,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": true,\n          \"language\": \"markdown\"\n        },\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/markdown\",\n        \"editorHide\": false,\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"HTML\",\n            \"data\": \"\\u003ch3\\u003eQuestion I.d. (5/30)\\u003c/h3\\u003e\\n\\u003cp\\u003eHow many trains per day stop at the Lausanne train station? Display the information by date and train type. Find the 3 most represented train types.\\n\\u003cbr  /\\u003eNote: Use \\u003ccode\\u003eVERKEHRSMITTEL_TEXT\\u003c/code\\u003e to get the train type.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eBonus points (2.5 points): find out what happened on the two outlier days\\u003c/p\\u003e\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1523028271220_-1114538879\",\n      \"id\": \"20180326-145338_262324116\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 6, 2018 5:24:31 PM\",\n      \"status\": \"READY\",\n      \"errorMessage\": \"\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%jdbc(hive)\\nSELECT business_day, transport, count(*) AS occurences FROM vaubien.sbb WHERE product_id\\u003d\\\"Zug\\\" AND stop_text\\u003d\\\"Lausanne\\\" GROUP BY business_day, transport;\\n\\n\\nSELECT transport, count(*) AS occurences FROM vaubien.sbb WHERE product_id\\u003d\\\"Zug\\\" AND stop_text\\u003d\\\"Lausanne\\\" GROUP BY transport ORDER BY occurences 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(5/30)\\n\\nGet the set of IC trains you can take to go from GenÃ¨ve (main station) to Lausanne on a typical week day (not Saturday, not Sunday, not a bank holiday). Display the train number (`LINIEN_ID`) as well as the schedule of the trains.\\nNote: do not hesitate to create intermediary tables.\\nYou can use the advanced search of SBB\\u0027s website to check your answer, the schedule of IC1 from GenÃ¨ve to Lausanne has not changed since last year.\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:22 PM\",\n      \"config\": {\n        \"tableHide\": false,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": true,\n          \"language\": \"markdown\"\n        },\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/markdown\",\n        \"editorHide\": false,\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"HTML\",\n            \"data\": \"\\u003ch3\\u003eQuestion I.e. 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Display the train number (\\u003ccode\\u003eLINIEN_ID\\u003c/code\\u003e) as well as the schedule of the trains.\\n\\u003cbr  /\\u003eNote: do not hesitate to create intermediary tables.\\n\\u003cbr  /\\u003eYou can use the advanced search of SBB\\u0027s website to check your answer, the schedule of IC1 from GenÃ¨ve to Lausanne has not changed since last year.\\u003c/p\\u003e\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1523028271226_-1115308376\",\n      \"id\": \"20180326-150827_1333006785\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 6, 2018 5:24:31 PM\",\n      \"status\": \"READY\",\n      \"errorMessage\": \"\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%jdbc(hive)\\nCREATE TABLE vaubien.sbb_schedule AS\\nSELECT t1.business_day AS day, t1.stop_text AS depart, t1.departure_time AS departure_time, t2.stop_text AS destination, t2.arrival_time AS arrival_time, t1.line_id AS line_id, t1.transport AS train_type FROM\\n(SELECT business_day, driving_id, stop_text, departure_time, transport, line_id FROM vaubien.sbb WHERE stop_text\\u003d\\\"GenÃ¨ve\\\" AND length(departure_time) \\u003e 0 AND transport\\u003d\\\"IC\\\") t1\\nINNER JOIN \\n(SELECT business_day, driving_id, stop_text, arrival_time, transport, line_id FROM vaubien.sbb WHERE stop_text\\u003d\\\"Lausanne\\\" AND length(arrival_time) \\u003e 0 AND transport\\u003d\\\"IC\\\") t2\\nON t1.driving_id \\u003d t2.driving_id \\nWHERE unix_timestamp(t1.departure_time, \\\"dd.mm.yyyy hh:mm\\\") \\u003c unix_timestamp(t2.arrival_time, \\\"dd.mm.yyyy hh:mm\\\") AND t1.business_day \\u003d t2.business_day\\n\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:22 PM\",\n      \"config\": {\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"enabled\": true,\n        \"results\": {},\n        \"editorSetting\": {\n          \"language\": \"sql\",\n          \"editOnDblClick\": false\n        },\n        \"editorMode\": \"ace/mode/sql\",\n        \"editorHide\": false\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"TEXT\",\n            \"data\": \"Query executed successfully. 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(5/30)\\n\\n\\nLet\\u0027s focus on train IC 711 and see if it tends to be on time.\\n\\ni) Display the distribution of delays for the IC 711 train at the Lausanne train station. Display the information as a histogram with bins of size equal to one minute. How many trains have arrived more than 5 minutes late?\\nNote: when the train is ahead of schedule, count this as a delay of 0.\\n\\nii) Compute the 50th and 75th percentiles of delays for IC 702, 704, ..., 728, 730 (15 trains total) at GenÃ¨ve main station. 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Twitter Dataset (30 points)\\n\\nData source: \\u003chttps://archive.org/details/twitterstream?sort\\u003d-publicdate\\u003e\\n\\nIn this part, you will leverage Hive to extract the hashtags from the source data, and then perform light exploration of the prepared data.\\n\\n### Dataset Description\\n\\nFormat: the dataset is presented as a collection of textfiles containing one JSON document per line. The data is organized in a hierarchy of folders, with one file per minute, ranging from 01.04.2016 until 31.07.2016. The textfiles have been compressed using bzip2.\\n\\nLocation: you can find the data on HDFS at the path `/datasets/twitter`.\\n\\nRelevant fields:\\n\\n- `created_at`, `timestamp_ms`: the first is a human-readable string representation of when the tweet was posted. The latter represents the same instant as a timestamp in seconds since UNIX epoch.\\n- `lang`: the language of the tweet content\\n- `entities`: parsed entities from the tweet, e.g. hashtags, user mentions, URLs\\n\\nIn the repository, you will also find the file `tweet-example.json` which contains a single tweet, nicely printed.\\n\\n### Disclaimer\\n\\nThis dataset contains unfiltered data from Twitter. As such, you may be exposed to tweets/hashtags containing vulgarities, references to sexual acts, drug usage, etc.\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:23 PM\",\n      \"config\": {\n        \"tableHide\": false,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": true,\n          \"language\": \"markdown\"\n        },\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/markdown\",\n        \"editorHide\": false,\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"HTML\",\n            \"data\": \"\\u003ch2\\u003ePart II - Twitter Dataset (30 points)\\u003c/h2\\u003e\\n\\u003cp\\u003eData source: \\u003ca href\\u003d\\\"https://archive.org/details/twitterstream?sort\\u003d-publicdate\\\"\\u003ehttps://archive.org/details/twitterstream?sort\\u003d-publicdate\\u003c/a\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eIn this part, you will leverage Hive to extract the hashtags from the source data, and then perform light exploration of the prepared data.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003ch3\\u003eDataset Description\\u003c/h3\\u003e\\n\\u003cp\\u003eFormat: the dataset is presented as a collection of textfiles containing one JSON document per line. The data is organized in a hierarchy of folders, with one file per minute, ranging from 01.04.2016 until 31.07.2016. The textfiles have been compressed using bzip2.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eLocation: you can find the data on HDFS at the path \\u003ccode\\u003e/datasets/twitter\\u003c/code\\u003e.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eRelevant fields:\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cul\\u003e\\n\\u003cli\\u003e\\u003ccode\\u003ecreated_at\\u003c/code\\u003e, \\u003ccode\\u003etimestamp_ms\\u003c/code\\u003e: the first is a human-readable string representation of when the tweet was posted. The latter represents the same instant as a timestamp in seconds since UNIX epoch.\\u003c/li\\u003e\\n\\u003cli\\u003e\\u003ccode\\u003elang\\u003c/code\\u003e: the language of the tweet content\\u003c/li\\u003e\\n\\u003cli\\u003e\\u003ccode\\u003eentities\\u003c/code\\u003e: parsed entities from the tweet, e.g. hashtags, user mentions, URLs\\u003c/li\\u003e\\n\\u003c/ul\\u003e\\n\\u003cp\\u003eIn the repository, you will also find the file \\u003ccode\\u003etweet-example.json\\u003c/code\\u003e which contains a single tweet, nicely printed.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003ch3\\u003eDisclaimer\\u003c/h3\\u003e\\n\\u003cp\\u003eThis dataset contains unfiltered data from Twitter. As such, you may be exposed to tweets/hashtags containing vulgarities, references to sexual acts, drug usage, etc.\\u003c/p\\u003e\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1523028271236_-1034511107\",\n      \"id\": \"20180326-182640_429144832\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 6, 2018 5:24:31 PM\",\n      \"dateStarted\": \"Apr 16, 2018 11:02:54 PM\",\n      \"dateFinished\": \"Apr 16, 2018 11:02:54 PM\",\n      \"status\": \"FINISHED\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%md\\n### Question II.a. (5/30)\\n\\nFirst, create an external table named `\\u003cyour_gaspar_name\\u003e.twitter` for this dataset. \\nThen create table `\\u003cyour_gaspar_name\\u003e.twitter_11_06_2016` which contains data only for the day of 11.06.2017.\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:24 PM\",\n      \"config\": {\n        \"tableHide\": false,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": true,\n          \"language\": \"markdown\"\n        },\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/markdown\",\n        \"editorHide\": false,\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"HTML\",\n            \"data\": \"\\u003ch3\\u003eQuestion II.a. (5/30)\\u003c/h3\\u003e\\n\\u003cp\\u003eFirst, create an external table named \\u003ccode\\u003e\\u0026lt;your_gaspar_name\\u0026gt;.twitter\\u003c/code\\u003e for this dataset.\\n\\u003cbr  /\\u003eThen create table \\u003ccode\\u003e\\u0026lt;your_gaspar_name\\u0026gt;.twitter_11_06_2016\\u003c/code\\u003e which contains data only for the day of 11.06.2017.\\u003c/p\\u003e\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1523028271238_-1033741610\",\n      \"id\": \"20180326-195201_1927949570\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 6, 2018 5:24:31 PM\",\n      \"dateStarted\": \"Apr 16, 2018 11:07:40 PM\",\n      \"dateFinished\": \"Apr 16, 2018 11:07:40 PM\",\n      \"status\": \"FINISHED\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%jdbc(hive)\\nDROP TABLE vaubien.twitter;\\nCREATE external TABLE vaubien.twitter(\\n   id BIGINT,\\n   created_at STRING,\\n   entities STRUCT\\u003c\\n      urls:ARRAY\\u003cSTRUCT\\u003cexpanded_url:STRING\\u003e\\u003e,\\n      user_mentions:ARRAY\\u003cSTRUCT\\u003cscreen_name:STRING,name:STRING\\u003e\\u003e,\\n      hashtags:ARRAY\\u003cSTRUCT\\u003ctext:STRING\\u003e\\u003e\\u003e,\\n   timestamp_ms STRING,\\n   lang STRING\\n)\\nROW FORMAT SERDE \\u0027org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe\\u0027\\nstored as textfile\\nLOCATION \\\"/datasets/twitter\\\";\\n\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:24 PM\",\n      \"config\": {\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/sql\",\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": false,\n          \"language\": \"sql\"\n        },\n        \"editorHide\": false\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"TEXT\",\n            \"data\": \"Query executed successfully. Affected rows : -1\"\n          },\n          {\n            \"type\": \"TEXT\",\n            \"data\": \"Query executed successfully. Affected rows : -1\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1523028271241_-1036434852\",\n      \"id\": \"20180326-200231_303555306\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 6, 2018 5:24:31 PM\",\n      \"dateStarted\": \"Apr 18, 2018 5:32:48 PM\",\n      \"dateFinished\": \"Apr 18, 2018 5:32:53 PM\",\n      \"status\": \"FINISHED\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%jdbc(hive)\\nDROP TABLE vaubien.twitter_11_06_2016;\\nCREATE external TABLE vaubien.twitter_11_06_2016(\\n   id BIGINT,\\n   created_at STRING,\\n   entities STRUCT\\u003c\\n      urls:ARRAY\\u003cSTRUCT\\u003cexpanded_url:STRING\\u003e\\u003e,\\n      user_mentions:ARRAY\\u003cSTRUCT\\u003cscreen_name:STRING,name:STRING\\u003e\\u003e,\\n      hashtags:ARRAY\\u003cSTRUCT\\u003ctext:STRING\\u003e\\u003e\\u003e,\\n   timestamp_ms STRING,\\n   lang STRING\\n)\\nROW FORMAT SERDE \\u0027org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe\\u0027\\nstored as textfile\\nLOCATION \\\"/datasets/twitter_11_06_2016\\\";\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:24 PM\",\n      \"config\": {\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"enabled\": true,\n        \"results\": {},\n        \"editorSetting\": {\n          \"language\": \"sql\",\n          \"editOnDblClick\": false\n        },\n        \"editorMode\": \"ace/mode/sql\",\n        \"editorHide\": false\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"TEXT\",\n            \"data\": \"Query executed successfully. Affected rows : -1\"\n          },\n          {\n            \"type\": \"TEXT\",\n            \"data\": \"Query executed successfully. 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(10/30)\\n\\nWork on the `twitter_11_06_2016` table.\\n\\ni) Extract the hastags array from each tweet. Filter out the rows which do not have any hashtag. Include `timestamp_ms` and `lang` in the resulting table.\\nii) Normalize the table obtained from the previous step. This means that each row should contain exactly one hashtag. Include `timestamp_ms` and `lang` in the resulting table.\\n\\nHint: your intermediary table should look like `intermediary_hashtags_example` and the final table should look like `hashtags_example` (see below).\\nHint: in (ii), you can use the following Hive functions:\\n- `substr` function: \\u003chttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-StringFunctions\\u003e\\n- `split` function: \\u003chttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-StringFunctions\\u003e\\n- `explode` function: \\u003chttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-explode\\u003e\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:25 PM\",\n      \"config\": {\n        \"tableHide\": false,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": true,\n          \"language\": \"markdown\"\n        },\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/markdown\",\n        \"editorHide\": false,\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"HTML\",\n            \"data\": \"\\u003ch3\\u003eQuestion II.b. (10/30)\\u003c/h3\\u003e\\n\\u003cp\\u003eWork on the \\u003ccode\\u003etwitter_11_06_2016\\u003c/code\\u003e table.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003ei) Extract the hastags array from each tweet. Filter out the rows which do not have any hashtag. Include \\u003ccode\\u003etimestamp_ms\\u003c/code\\u003e and \\u003ccode\\u003elang\\u003c/code\\u003e in the resulting table.\\n\\u003cbr  /\\u003eii) Normalize the table obtained from the previous step. This means that each row should contain exactly one hashtag. Include \\u003ccode\\u003etimestamp_ms\\u003c/code\\u003e and \\u003ccode\\u003elang\\u003c/code\\u003e in the resulting table.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eHint: your intermediary table should look like \\u003ccode\\u003eintermediary_hashtags_example\\u003c/code\\u003e and the final table should look like \\u003ccode\\u003ehashtags_example\\u003c/code\\u003e (see below).\\n\\u003cbr  /\\u003eHint: in (ii), you can use the following Hive functions:\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cul\\u003e\\n\\u003cli\\u003e\\u003ccode\\u003esubstr\\u003c/code\\u003e function: \\u003ca href\\u003d\\\"https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-StringFunctions\\\"\\u003ehttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-StringFunctions\\u003c/a\\u003e\\u003c/li\\u003e\\n\\u003cli\\u003e\\u003ccode\\u003esplit\\u003c/code\\u003e function: \\u003ca href\\u003d\\\"https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-StringFunctions\\\"\\u003ehttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-StringFunctions\\u003c/a\\u003e\\u003c/li\\u003e\\n\\u003cli\\u003e\\u003ccode\\u003eexplode\\u003c/code\\u003e function: \\u003ca href\\u003d\\\"https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-explode\\\"\\u003ehttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-explode\\u003c/a\\u003e\\u003c/li\\u003e\\n\\u003c/ul\\u003e\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1523028271244_-1037589099\",\n      \"id\": \"20180326-201126_894808921\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 6, 2018 5:24:31 PM\",\n      \"status\": \"READY\",\n      \"errorMessage\": \"\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%jdbc(hive)\\n-- Display example 1\\ndrop table if exists \\u003cyour_gaspar_name\\u003e.intermediary_hashtags_example;\\ncreate external table \\u003cyour_gaspar_name\\u003e.intermediary_hashtags_example(timestamp_ms string, lang string, hashtags string)\\nstored as parquet\\nlocation \\u0027/datasets/intermediary_hashtags_example\\u0027;\\nselect *\\nfrom \\u003cyour_gaspar_name\\u003e.intermediary_hashtags_example;\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:25 PM\",\n      \"config\": {\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/sql\",\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": false,\n          \"language\": \"sql\"\n        },\n        \"editorHide\": false\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"TEXT\",\n            \"data\": \"Query executed successfully. 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ÙŠØ§Ù„2022_ÙØ®Ø±_Ù„Ù„Ø¹Ø±Ø¨\\n1510434854665\\tund\\tPhrasesDeLibros\\n1510434855660\\ten\\tPIZZA\\n1510434855662\\tar\\tØ²Ø¯_Ø±ØµÙŠØ¯Ùƒ40\\n1510434855659\\ten\\tHOW_I_DRAW_CREEK\\n1510434855659\\ten\\tSouthPark\\n1510434855658\\tund\\tEMABiggestFansKatyPerry\\n1510434855659\\ten\\tEastcote\\n1510434855659\\tde\\tNachrichten\\n1510434855666\\ten\\tPreacher\\n1510434856663\\tja\\tç‹ã®ç‹¬ã‚Šè¨€\\n1510434856666\\tar\\tÙ‚Ø·Ø±\\n1510434856665\\ten\\tnonsense\\n1510434856665\\ten\\tnonsenseengine\\n1510434856658\\ttr\\tyaghaz\\n1510434856658\\ttr\\taÅŸÄ±koldum\\n1510434856661\\tes\\tSiliconValley\\n1510434856659\\ten\\tGetAHalo\\n1510434856659\\ten\\tStayCharged\\n1510434856659\\ten\\tTheBest\\n1510434856659\\ten\\tPortablePower\\n1510434856659\\ten\\tHaveFun\\n\"\n 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Display the results with the contribution of each language to the hashtags.\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:26 PM\",\n      \"config\": {\n        \"tableHide\": false,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": true,\n          \"language\": \"markdown\"\n        },\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/markdown\",\n        \"editorHide\": false,\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"HTML\",\n            \"data\": \"\\u003ch3\\u003eQuestion II.c. (5/30)\\u003c/h3\\u003e\\n\\u003cp\\u003ei) From the hashtags table you obtained in the previous question, find out the 10 most represented languages.\\n\\u003cbr  /\\u003eii) Get the top 20 most mentioned hashtags. Display the results with the contribution of each language to the hashtags.\\u003c/p\\u003e\\n\"\n          }\n        ]\n      },\n      \"apps\": [],\n      \"jobName\": \"paragraph_1523028271254_-1027585627\",\n      \"id\": \"20180326-210155_1341471366\",\n      \"dateCreated\": \"Apr 6, 2018 5:24:31 PM\",\n      \"status\": \"READY\",\n      \"errorMessage\": \"\",\n      \"progressUpdateIntervalMs\": 500\n    },\n    {\n      \"text\": \"%jdbc(hive)\\nSELECT lang, count(*) AS occurences FROM vaubien.hashtags GROUP BY lang ORDER BY occurences DESC LIMIT 10;\",\n      \"user\": \"vaubien\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:26 PM\",\n      \"config\": {\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/sql\",\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": false,\n          \"language\": \"sql\"\n        },\n        \"editorHide\": false\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": 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Affected rows : -1\"\n          },\n          {\n            \"type\": \"TEXT\",\n            \"data\": \"java.sql.SQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask. 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(5/30)\\n\\nDisplay the evolution of the hashtags `#EURO2016` and `#GameofThrones`. That is, display the number of mentions for each day over the range of the whole data set.\\nYou should use the hastag table from the previous question.\",\n      \"dateUpdated\": \"Apr 20, 2018 11:43:27 PM\",\n      \"config\": {\n        \"tableHide\": false,\n        \"editorSetting\": {\n          \"editOnDblClick\": true,\n          \"language\": \"markdown\"\n        },\n        \"colWidth\": 12.0,\n        \"editorMode\": \"ace/mode/markdown\",\n        \"editorHide\": false,\n        \"results\": {},\n        \"enabled\": true\n      },\n      \"settings\": {\n        \"params\": {},\n        \"forms\": {}\n      },\n      \"results\": {\n        \"code\": \"SUCCESS\",\n        \"msg\": [\n          {\n            \"type\": \"HTML\",\n            \"data\": \"\\u003ch3\\u003eQuestion II.e. (5/30)\\u003c/h3\\u003e\\n\\u003cp\\u003eDisplay the evolution of the hashtags \\u003ccode\\u003e#EURO2016\\u003c/code\\u003e and \\u003ccode\\u003e#GameofThrones\\u003c/code\\u003e. 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