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开发环境 

数据描述

功能需求

数据准备

分析数据

HBase

HIive

统计查询

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开发环境 

Hadoop+Hive+Spark+HBase

启动Hadoop：start-all.sh

启动zookeeper：zkServer.sh start

启动Hive：

nohup hiveserver2 1>/dev/null 2>&1 &

beeline -u jdbc:hive2://192.168.152.192:10000

启动Hbase：

start-hbase.sh

hbase shell

启动Spark：spark-shell

数据描述

功能需求

数据准备

请在 HDFS 中创建目录/app/data/exam，并将 answer_question.log 传到该目录。

hdfs dfs -mkdir -p  /app/data/exam

hdfs dfs -put ./nswer_question.log  /app/data/exam

分析数据

在 Spark-Shell 中，加载 HDFS 文件系统 answer_question.log 文件，并使用 RDD 完成 以下分析，也可使用 Spark 的其他方法完成数据分析。

①提取日志中的知识点 ID，学生 ID，题目 ID，作答结果 4 个字段的值

val aq=sc.textFile("/app/data/exam/nswer_question.log")
//方法一
aq.map(x=>{val ar=x.split("_");(ar(1),ar(2),ar(3).split('r')(0),ar(3)
.split("\\s")(1).split(",")(0))})
.foreach(println)
//方法二
aq.map(x=>x.split("\\s+")).map(x=>(x(8).split("_"),x(9)))
.map(x=>(x._1(1),x._1(2),x._1(3).dropRight(1),x._2.split(",")(0)))
.foreach(println)

②将提取后的知识点 ID，学生 ID，题目 ID，作答结果字段的值以文件的形式保存到 HDFS的/app/data/result 目录下。一行保留一条数据，字段间以“\t”分割。（提示：元组可使用 tuple.productIterator.mkString("\t")组合字符串文件格式）如下所示。

aq.map(x=>x.split("\\s+")).map(x=>(x(8).split("_"),x(9)))
.map(x=>(x._1(1),x._1(2),x._1(3).dropRight(1),x._2.split(",")(0))
.productIterator.mkString("\t")).saveAsTextFile("/app/data/result")

HBase

在 HBase 中创建命名空间（namespace）exam，在该命名空间下创建 analysis 表，使用 学生 ID 作为 RowKey，该表下有 2 个列族 accuracy、question。accuracy 列族用于保存 学 员 答 题 正 确 率 统 计 数 据 （ 总 分 accuracy:total_score ， 答 题 的 试 题 数 accuracy:question_count，正确率 accuracy:accuracy）；question 列族用于分类保存学 员正确，错 误和半对的题目 id （正确 question:right，错误 question:error，半对question:half）

hbase(main):001:0> create 'exam:analysis','accuracy','question'

HIive

请在 Hive 中创建数据库 exam，在该数据库中创建外部表 ex_exam_record 指向 /app/data/result 下 Spark 处理后的日志数据 ;创建外部表 ex_exam_anlysis 映射至 HBase中的 analysis 表的 accuracy 列族;创建外部表 ex_exam_question 映射至 HBase 中的analysis 表的 question 列族

 ex_exam_anlysis 表结构如下：

 

ex_exam_record 表

create external table ex_exam_record
(
    topic_id    string,
    student_id  string,
    question_id string,
    score       float
)
    row format delimited fields terminated by "\t"
    stored as textfile location "/app/data/result";

ex_exam_anlysis  表

create external table ex_exam_anlysis
(
    student_id     string,
    total_score    float,
    question_count int,
    accuracy       float
) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
    with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" =
            ":key,accuracy:total_score,accuracy:question_count,accuracy:accuracy")
    tblproperties ("hbase.table.name" = "exam:analysis");

 ex_exam_question  表

create external table ex_exam_question
(
    student_id string,
    `right`    string,
    half       string,
    error      float
) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
    with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" =
            ":key,question:`right` ,question:half,question:error")
    tblproperties ("hbase.table.name" = "exam:analysis");

统计查询

使用 ex_exam_record 表中的数据统计每个学员总分、答题的试题数和正确率，并保存 到 ex_exam_anlysis 表中，其中正确率的计算方法如下： 正确率=总分/答题的试题数

insert into ex_exam_anlysis
select student_id,
       sum(score) total_score ,
       count(question_id) question_count,
--        sum(score)/count(question_id) accuracy,
--        round(sum(score) / count(question_id), 2) as accuracy，
       cast((sum(score)/count(question_id)) as decimal(5,2)) as accuracy2
from ex_exam_record group by student_id;

使用 ex_exam_record 表中的数据统计每个作对，做错，半对的题目列表。

①题目 id 以逗号分割，并保存到 ex_exam_question 表中。

方法一：

insert into ex_exam_question
select t1.student_id, t1.`right`, t3.half, t2.error
from (
      (select student_id, concat_ws(",", collect_set(question_id)) as `right`
       from ex_exam_record1
       where score = 1
       group by student_id) as t1
         left join
     (select student_id, concat_ws(",", collect_set(question_id)) as error
      from ex_exam_record1
      where score = 0
      group by student_id) as t2 on t1.student_id = t2.student_id
         left join
     (select student_id, concat_ws(",", collect_set(question_id)) as half
      from ex_exam_record1
      where score = 0.5
      group by student_id) t3 on t1.student_id = t2.student_id);

方法二：

with `right` as (select student_id, concat_ws(",", collect_set(question_id)) as `right`
                 from ex_exam_record1
                 where score = 1
                 group by student_id),
     halt as (select student_id, concat_ws(",", collect_set(question_id)) as half
              from ex_exam_record1
              where score = 0.5
              group by student_id),
     error as (select student_id, concat_ws(",", collect_set(question_id)) as error
               from ex_exam_record1
               where score = 0
               group by student_id)
insert
into ex_exam_question
select `right`.student_id, `right`, half, error
from `right`
         left join halt on `right`.student_id = halt.student_id
         left join error on `right`.student_id = error.student_id

②完成统计后，在 HBase Shell 中遍历 exam:analysis 表并只显示 question 列族中的数据，

如下图所示

hbase(main):014:0> scan 'exam:analysis',{COLUMNS=>'question'}