实战大数据项目

news2024/12/30 3:44:55

存储日志数据集（HDFS）

数据仓库构建（Hive）

数据分区表构建

数据预处理  （Spark计算引擎）-使用Zeppelin进行写SQL

订单指标分析

Sqoop数据导出到传统数据库（Mysql）

Superset数据可视化

项目架构

架构方案：

1、基于Hadoop的HDFS（数据存储）文件系统来存储数据

2、为了方便进行数据分析，将这些日志文件的数据映射为一张一张的表，所以，我们 基于Hive（数据仓库工具）来构建数据仓库，所有的数据，都会在Hive下进行管理，提高数据处理的性能。

3、基于Spark（计算引擎）来进行数据开发，所有的应用程序都将运行在Spark集群上，这样可以保证数据被高性能的处理。

4、使用Zeppelin（在Zeppelin写SQL效率高，直接在终端写效率低）来快速将数据进行SQL指令交互。

5、使用Sqoop导出分析后的数据到传统型数据库（Mysql），便于后期应用

6、使用Superset（数据可视化工具）来实现数据可视化展示

架构图

 一、数据仓库构建-数仓分层

首先将日志数据上传到HDFS保存下来，每天都可以上传，HDFS可以保存海量的数据，然后使用Hive，将HDFS中的数据文件，对应到Hive的表中。但是一般情况下日志数据是不能够直接进行分析的。所以需要我们对日志文件的原始数据进行预处理，才能进行分析。

我们会有这么几类数据考虑：

1、原始日志数据（业务系统中保存的日志文件数据）

2、预处理后的数据

3、分析结果数据

这些数据都通过Hive进行处理，因为Hive将数据映射为一张张的表，然后可以通过编写SQL来处理数据，简单、快捷、高效，为了区分以上这些数据，我们将这些数据对应的表分别保存在不同的数据库中。

为了方便组织、管理上面的三类数据，我们将数仓分为不同的层，简单来说，就是分别将三类不同的数据保存在Hive的不同数据中。

 第一层临时存储层ODS，就是存储原始日志数据

第二层数据仓库层DW，就是存储预处理后的数据，就是分析的数据

第三层应用层APP。

根据数仓架构的三层，创建三个数据库，分别用来管理每一层的表数据。

-- 创建ods库
create database if not exists ods_d;
-- 创建dw库
create database if not exists dw_d;
-- 创建app库
create database if not exists app_d;

二、数据分区表构建

1）、ods创建用户打车订单表

根据用户打车订单数据，创建按照日期分区的表：

2）、ods创建取消订单表

根据用户取消订单数据，创建按照日期分区的表

3）、ods创建订单表支付表

根据用户订单支付数据，创建按照日期分区的表

4）、ods创建用户评价表

根据用户评价数据，创建按照日期分区的表

5）、基于T+1的日期分区

大规模数据处理，必须要构建分区，每天都会进行分析，采用的是T+1模式。今天数据，第二天才能看到分析结果。

1、创建本地路径，上传日志文件
mkdir -p /export/data/test
2、通过load命令给表加载数据，并指定分区
load data local inpath '/export/data/test/order.csv' into table t_user_order partition(dt='2020-04-12');

三、数据预处理

数据预处理-用户订单处理

数据有了之后，需要对ods层中的数据进行预处理，数据预处理是数据仓库开发中的一个重要环节，主要目的是让预处理的数据更容易进行数据分析，并且能够将一些非法的数据处理掉，避免影响实际的统计结果。

预处理内容：

1、过滤掉order_time长度小于8的数据，如果小于8，表示这条数据不合法，不应该参加统计

2、将一些0，1表示的字段，处理为更容易理解的字段，例如：subscribe字段，0表示非预约，1表示预约，我们需要添加一个额外的字段，用来展示非预约和预约，这样分析的时候，便于看懂数据。

3、order_time字段为2020-4-12 1:15，为了将来更方便处理，统一使用类似2020-04-12 01:15来表示，这样所有的order_time字段长度是一样的，并且将日期获取出来。

4、为了方便将来按照年、月、日，小时统计，我们需要新增这些字段。

5、后续要分析一天内，不同时段的订单量，需要在预处理过程中将订单对应的时间段提前计算出来，例如：1:00-5:00为凌晨。

数据预处理-用户订单处理

1）、一天各个时段对应关系

2）、dw层创建宽表（宽表含义，要比ods层的表字段多）

在进行预处理之前，先把预处理之后保存数据的表创建出来。

3）、建宽表语句

create table if not exists dw_test_user_order_wide

4）、预处理SQL语句

5）、HQL编好后，方便分析，需要将预处理的数据写入到之前创建的宽表中，注意：宽表也是一个分区表，所以，写入的时候要指定对应的分区。

四、订单指标分析-总订单笔数分析

数据处理好后，进行分析

1）、编写HQL语句

-- 计算4月12日总订单笔数
select
 count(orderid) as total_cnt 
from
 dw_didi.t_user_order_wide 
where 
 dt = '2020-04-12’
 ;

订单指标分析-总订单笔数分析

2）、app层建表

数据分析后，每次都要处理大规模数据，每次处理都需要占用较长时间，所以，我们可以将计算好的数据，直接保存下来。将来，可以快速查询数据结果，所以需要在app层创建表，保存的数据为某天的总订单数，保存一下几个字段：

1、时间（哪天的订单总数）

2、订单总数

-- 创建保存日期对应订单笔数的app表
create table if not exists app_didi.t_order_total(
    date string comment '日期（年月日)',
    count integer comment '订单笔数'
)
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM')
row format delimited fields terminated by ','
;

3）、加载数据到app层，

此处因为结果的数据不会很多，所以只需要基于年月来分区

insert overwrite table app_didi.t_order_total partition(month='2020-04')
select 
  '2020-04-12',count(orderid) as total_cnt
From  dw_didi.t_user_order_wide
Where   dt = '2020-04-12';

查询的结果，后面就可以做为可视化使用。

订单指标分析-预约订单/非预约订单占比分析

数据处理好后，就可以进行分析了。

1、编写HQL语句

select
    subscribe_name,
    count(*) as order_cnt
from
    dw_didi.t_user_order_wide
where
    dt = '2020-04-12'
group by
    subscribe_name
;

2、app层建表

包含几个字段：

日期、是否预约、订单数量

create table if not exists app_didi.t_order_subscribe_total(
    date string comment '日期',
    subscribe_name string comment '是否预约',
    count integer comment '订单数量'
)
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM')
row format delimited fields terminated by ','
;

3、加载数据到app表

insert overwrite table app_didi.t_order_subscribe_total partition(month = '2020-04')
select
    '2020-04-12',
    subscribe_name,
    count(*) as order_cnt
from
    dw_didi.t_user_order_wide
where
    dt = '2020-04-12'
group by
    subscribe_name
;

订单指标分析-不同时段订单占比分析

1）、编写HQL语句

select
    order_time_range,
    count(*) as order_cnt
from
    dw_didi.t_user_order_wide
where
    dt = '2020-04-12'
group by
    order_time_range
;

2）、app层建表

create table if not exists app_didi.t_order_timerange_total(
    date string comment '日期',
    timerange string comment '时间段',
    count integer comment '订单数量'
)
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM')
row format delimited fields terminated by ','
;

3）、加载数据到app表

insert overwrite table app_didi.t_order_timerange_total partition(month = '2020-04')
select
    '2020-04-12',
    order_time_range,
    count(*) as order_cnt
from
    dw_didi.t_user_order_wide
where
    dt = '2020-04-12'
group by
    order_time_range
;

订单指标分析-不同地域订单对比

1）、编写HQL语句

select
    province,
    count(*) as order_cnt
from
    dw_didi.t_user_order_wide
where
    dt = '2020-04-12'
group by
    province
;

2）、app层建表

create table if not exists app_didi.t_order_province_total(
    date string comment '日期',
    province string comment '省份',
    count integer comment '订单数量'
)
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM')
row format delimited fields terminated by ','
;

3）、加载数据到app表

insert overwrite table app_didi.t_order_province_total partition(month = '2020-04')
select
    '2020-04-12',
    province,
    count(*) as order_cnt
from
    dw_didi.t_user_order_wide
where
    dt = '2020-04-12'
group by
    province
;

订单指标分析-不同年龄段/时段订单占比

1）、编写HQL语句

select 
 age_range, 
 order_time_range, 
 count(*) as order_cnt 
from 
  dw_didi.t_user_order_wide 
where 
  dt = '2020-04-12’ 
group by 
 age_range, 
 order_time_range 
;

2）、app层建表

create table if not exists app_didi. t_order_age_and_time_range_total ( 
date string comment '日期’, 
age_range string comment '年龄段’, 
order_time_range string comment '时段’, 
count integer comment '订单数量’ 
) 
partitioned by (month string comment '年月，yyyy-MM’) 
row format delimited fields terminated by ',' ;

3）、加载数据到app表

insert overwrite table app_didi.t_order_age_and_time_range_total partition(month = '2020-04’) 
select 
 ‘2020-04-12’,
 age_range, 
 order_time_range, 
  count(*) as order_cnt 
from 
  dw_didi.t_user_order_wide 
where 
  dt = '2020-04-12’ 
group by age_range, order_time_range ;

select * from app_didi.t_order_age_and_time_range_total

五、Sqoop数据导出

在分析完核心指标后，需要将指标数据导出到mysql数据库中，便于后续的应用，例如指标的可视化。

Apache Sqoop是在Hadoop生态体系和RDBMS体系之间传送数据的一个工具，来自于Apache

Hadoop生态系统包含：HDFS、Hive、Hbase等等

RDBMS体系包含：Mysql、Oracle、DB2等

Sqoop可以理解：“SQL到Hadoop 和Hadoop 到SQL”

 安装Sqoop 1.4.7启动

#进入Sqoop安装目录
cd /export/server/sqoop-1.4.7
#验证sqoop是否工作
bin/sqoop list-databases \
--connect jdbc:mysql://192.168.88.100:3306/ \
--username root \
--password 123456

显示Mysql中所有的数据库

information_schema
hive
mysql
performance_schema
sys

Mysql创建目标表

1）、将数据从Hadoop生态体系导出到RDBMS数据库导出前，目标表必须存在于目标数据库中，所以我们必须先在Mysql中创建对应的目标数据库app_test

 #创建目标数据库
 create database if not exists app_didi;
     
  #创建订单总笔数目标表
  create table if not exists app_didi.t_order_total(
     order_date date,
      count int
  );
 
  #创建预约订单/非预约订单统计目标表
  create table if  not exists app_didi.t_order_subscribe_total(
    order_date date ,
    subscribe_name varchar(20) ,
     count int
); 

2）、在mysql中创建数据库和目标表

 #创建不同时段订单统计目标表
create table if not exists app_didi.t_order_timerange_total(
        order_date date ,
        timerange varchar(20) ,
        count int 
    );
 
    #创建不同地域订单统计目标表
    create table if not exists app_didi.t_order_province_total(
     order_date date ,
     province varchar(20) ,
     count int 
   );
 
   #创建不同年龄段，不同时段订单目标表
   create table if not exists app_didi.t_order_age_and_time_range_total(
    order_date date ,
    age_range varchar(20) ,
    order_time_range varchar(20) ,
    count int 
 );

Sqoop数据导出

1）、将Hive中的结果表导出到mysql中

 #导出订单总笔数表数据
    bin/sqoop export \
    --connect jdbc:mysql://192.168.88.100:3306/app_didi \
    --username root \
    --password 123456 \
# 导入到这个mysql中的表
    --table t_order_total \
#  将HDFS中的表
    --export-dir /user/hive/warehouse/app_didi.db/t_order_total/month=2020-04
 
     #导出预约和非预约订单统计数据
     bin/sqoop export \
    --connect jdbc:mysql://192.168.88.100:3306/app_didi \
    --username root \
    --password 123456 \
# 导入到这个mysql中的表
    --table t_order_subscribe_total \
#  将HDFS中的表
    --export-dir /user/hive/warehouse/app_didi.db/t_order_subscribe_total/month=2020-04
 

Sqoop导出Hive结果表数据到Mysql

#导出不同时段订单统计表
 
     bin/sqoop export \
    --connect jdbc:mysql://192.168.88.100:3306/app_didi \
    --username root \
    --password 123456 \
    --table t_order_timerange_total \
    --export-dir /user/hive/warehouse/app_didi.db/t_order_timerange_total/month=2020-04
 
    
     #导出不同地域订单统计表
     
     bin/sqoop export \
    --connect jdbc:mysql://192.168.88.100:3306/app_didi \
    --username root \
    --password 123456 \
# 导入到这个mysql中的表
    --table t_order_province_total  \
#  将HDFS中的表
    --export-dir /user/hive/warehouse/app_didi.db/t_order_province_total/month=2020-04

#导出不同年龄段，不同时段订单目标表
      bin/sqoop export \
    --connect jdbc:mysql://192.168.88.100:3306/app_didi \
    --username root \
    --password 123456 \
# 导入到这个mysql中的表
    --table t_order_age_and_time_range_total  \
#  将HDFS中的表
    --export-dir /user/hive/warehouse/app_didi.db/t_order_age_and_time_range_total/month=2020-04

六、Suerpset数据可视化

1）、Superset介绍

Superset是一个开源的企业级BI，它是目前开源的数据分析和可视化工具中比较好用的，功能简单，支持多种数据源、图标类型多、易维护、易二次开发。

2）、特点

1、丰富的数据可视化集

2、易于使用的界面，用于浏览和可视化数据

3、可提供身份验证。

Superset安装和启动

启动

superset run -h 192.168.88.100 -p 8099 --with-threads --reload --debugger

Superset建立数据源

1）、介绍

在启动完Superset之后，可以连接Mysql数据库

2）、连接

mysql的url地:mysql+pymysql://root:123456@192.168.88.100/app_didi?charset=utf8

分析指标可视化-订单总笔数可视化

1)、选择表数据源

 

2）、添加表连接

3）、设置表连接相关参数

4）、设置图标参数

 分析指标可视化-DashBoard看板开发

1）、实现步骤

1、创建看板

2、设置看板名字

3、进入看板

4、编辑看板

5、选择自定义看板

6、制作看板

7、调整看板

最终效果

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