Hive数仓项目之访问咨询主题看板增量的流程
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Hive数仓项目之访问咨询主题看板增量的流程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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-
- 访问咨询主题看板_增量的流程 (操作)
1.1: 数据的采集
1.2: 数据的清洗转换处理
1.3: 数据的统计分析处理
1.4: 数据的导出操作
- 意向用户主题看板_需求分析 (重点理解, 能够自己尝试分析出来)
- 意向用户主题看板_业务数据准备工作
- 意向用户主题看板_建模分析 (重点理解, 能够自己尝试分析出来)
1. 教育项目的数仓分层
回顾: 原有的基础分层
ODS层: 源数据层
作用: 对接数据源, 和数据源的数据保持相同的粒度(将数据源的数据完整的拷贝到ODS层中)
注意:
如果数据来源于文本文件, 可能会需要先对这些文本文件进行预处理(spark)操作, 将其中不规则的数据, 不完整的数据, 脏乱差的数据先过滤掉, 将其转换为一份结构化的数据, 然后灌入到ODS层
DW层: 数据仓库层
作用: 进行数据分析的操作
DA层: 数据应用层
作用: 存储DW层分析的结果, 用于对接后续的应用(图表, 推荐系统...)
教育数仓中:
ODS层: 源数据层
作用: 对接数据源, 和数据源的数据保持相同的粒度(将数据源的数据完整的拷贝到ODS层中)
注意:
如果数据来源于文本文件, 可能会需要先对这些文本文件进行预处理(spark)操作, 将其中不规则的数据, 不完整的数据, 脏乱差的数据先过滤掉, 将其转换为一份结构化的数据, 然后灌入到ODS层
一般放置 事实表数据和少量的维度表数据
DW层: 数据仓库层
DWD层: 明细层
作用: 用于对ODS层数据进行清洗转换工作 , 以及进行少量的维度退化操作
少量:
1) 将多个事实表的数据合并为一个事实表操作
2) 如果维度表放置在ODS层 一般也是在DWD层完成维度退化
DWM层: 中间层
作用: 1) 用于进行维度退化操作 2) 用于进行提前聚合操作(周期快照事实表)
DWS层: 业务层
作用: 进行细化维度统计分析操作
DA层: 数据应用层
作用: 存储基于DWS层再次分析的结果, 用于对接后续的应用(图表, 推荐系统...)
例如:
比如DWS层的数据表完成了基于订单表各项统计结果信息, 但是图表只需要其中销售额, 此时从DWS层将销售额的数据提取出来存储到DA层
DIM层: 维度层
作用: 存储维度表数据
什么叫做维度退化: 是为了减少维度表的关联工作
做法: 将数据分析中可能在维度表中需要使用的字段, 将这些字段退化到事实表中, 这样后续在基于维度统计的时候, 就不需要在关联维度表, 事实表中已经涵盖了维度数据了
例如: 订单表, 原有订单表中只有用户id, 当我们需要根据用户维度进行统计分析的时候, 此时需要关联用户表, 找到用户的名称, 那么如果我们提前将用户的名称放置到订单表中, 那么是不是就不需要关联用户表, 而则就是维度退化
好处: 减少后续分析的表关联情况
弊端: 造成数据冗余
2. 数仓工具的使用
2.1 HUE相关的使用
HUE: hadoop 用户体验
出现目的: 提升使用hadoop生态圈中相关软件便利性
核心: 是将各类hadoop生态圈的软件的操作界面集成在一个软件中 (大集成者)
- 如何HUE界面呢?
2.2 HUE操作OOZIE
什么是oozie:
Oozie是一个用于管理Apache Hadoop作业的工作流调度程序系统。
Oozie由Cloudera公司贡献给Apache的基于工作流引擎的开源框架,是用于Hadoop平台的开源的工作流调度引擎,是用来管理Hadoop作业,属于web应用程序,由Oozie client和Oozie Server两个组件构成,Oozie Server运行于Java Servlet容器(Tomcat)中的web程序。
什么是工作流呢?
工作流(Workflow),指“业务过程的部分或整体在计算机应用环境下的自动化”。
能够使用工作流完成的业务一般具有什么特点呢?
1) 整个业务流程需要周期性重复干
2) 整个业务流程可以被划分为多个阶段
3) 每一个阶段存在依赖关系,前序没有操作, 后续也无法执行
如果发现实际生产中的某些业务满足了以上特征, 就可以尝试使用工作流来解决
请问, 大数据的工作流程是否可以使用工作流来解决呢? 完全可以的
请问: 如何实现一个工作流呢? 已经有爱心人士将工作流软件实现了, 只需要学习如何使用这些软件配置工作流程即可
单独使用:
azkaban: 来源于领英公司 配置工作流的方式是通过类似于properties文件的方式来配置, 只需要简单的几行即可配置,提供了一个非常的好可视化界面, 通过界面可以对工作流进行监控管理, 号称 只要能够被shell所执行, azkaban都可以进行调度, 所以azkaban就是一个shell客户端软件
oozie: 来源于apache 出现时间较早一款工作流调度工具, 整个工作流的配置主要采用XML方式进行配置, 整个XML配置是非常繁琐的, 如果配置一个MR, 相当于将MR重写一遍, 而且虽然提供了一个管理界面, 但是这个界面仅能查看, 无法进行操作, 而且界面异常卡顿
总结:
azkaban要比oozie更加好用
如何和HUE结合使用:
azkaban由于不属于apache旗下, 所以无法和HUE集成
hue是属于apache旗下的, 所以HUE像集成一款工作流的调度工具, 肯定优先集成自家产品
ooize也是属于apache旗下的, HUE对oozie是可以直接集成的, 集成之后, 只需要用户通过鼠标的方式点一点即可实现工作流的配置
总结:
hue加入后, oozie要比azkaban更加好用
oozie本质是将工作流翻译为MR程序来运行
2.3 sqoop相关的操作
sqoop是隶属于Apache旗下的, 最早是属于cloudera公司的,是一个用户进行数据的导入导出的工具, 主要是将关系型的数据库(mysql, oracle...)导入到hadoop生态圈(HDFS,HIVE,Hbase...) , 以及将hadoop生态圈数据导出到关系型数据库中
将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现。
通过sqoop将数据导入到HIVE主要有二种方式: 原生API 和 hcatalog API
数据格式支持:
原生API 仅支持 textFile格式
hcatalog API 支持多种hive的存储格式(textFile ORC sequenceFile parquet...)
数据覆盖:
原生API 支持数据覆盖操作
hcatalog API 不支持数据覆盖,每一次都是追加操作
字段名:
原生API: 字段名比较随意, 更多关注字段的顺序, 会将关系型数据库的第一个字段给hive表的第一个字段...
hcatalog API: 按照字段名进行导入操作, 不关心顺序
建议: 在导入的时候, 不管是顺序还是名字都保持一致
目前主要采用 hcatalog的方式
2.3.1 sqoop的基本操作
- sqoop help 查看命令帮助文档
- sqoop list-databases --help 查看某一个命令帮助文档
- 如何查看mysql中有那些库呢?
命令:
sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306 --username root --password 123456
- 如何查看mysql中hue数据库下所有的表呢?
命令:
sqoop list-tables \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/hue \\
--username root \\
--password 123456
注意:
\\ 表示当前命令没有写完, 换行书写
2.3.2 sqoop的数据导入操作
- 数据准备工作 : mysql中执行
create database test default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci;
use test;
create table emp
(
id int not null
primary key,
name varchar(32) null,
deg varchar(32) null,
salary int null,
dept varchar(32) null
);
INSERT INTO emp (id, name, deg, salary, dept) VALUES (1201, 'gopal', 'manager', 50000, 'TP');
INSERT INTO emp (id, name, deg, salary, dept) VALUES (1202, 'manisha', 'Proof reader', 50000, 'TP');
INSERT INTO emp (id, name, deg, salary, dept) VALUES (1203, 'khalil', 'php dev', 30000, 'AC');
INSERT INTO emp (id, name, deg, salary, dept) VALUES (1204, 'prasanth', 'php dev', 30000, 'AC');
INSERT INTO emp (id, name, deg, salary, dept) VALUES (1205, 'kranthi', 'admin', 20000, 'TP');
create table emp_add
(
id int not null
primary key,
hno varchar(32) null,
street varchar(32) null,
city varchar(32) null
);
INSERT INTO emp_add (id, hno, street, city) VALUES (1201, '288A', 'vgiri', 'jublee');
INSERT INTO emp_add (id, hno, street, city) VALUES (1202, '108I', 'aoc', 'sec-bad');
INSERT INTO emp_add (id, hno, street, city) VALUES (1203, '144Z', 'pgutta', 'hyd');
INSERT INTO emp_add (id, hno, street, city) VALUES (1204, '78B', 'old city', 'sec-bad');
INSERT INTO emp_add (id, hno, street, city) VALUES (1205, '720X', 'hitec', 'sec-bad');
create table emp_conn
(
id int not null
primary key,
phno varchar(32) null,
email varchar(32) null
);
INSERT INTO emp_conn (id, phno, email) VALUES (1201, '2356742', 'gopal@tp.com');
INSERT INTO emp_conn (id, phno, email) VALUES (1202, '1661663', 'manisha@tp.com');
INSERT INTO emp_conn (id, phno, email) VALUES (1203, '8887776', 'khalil@ac.com');
INSERT INTO emp_conn (id, phno, email) VALUES (1204, '9988774', 'prasanth@ac.com');
INSERT INTO emp_conn (id, phno, email) VALUES (1205, '1231231', 'kranthi@tp.com');
- 第一个: 如何将数据从mysql中导入到HDFS中 (全量)
以emp表为例:
命令1:
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \\
--username root \\
--password 123456 \\
--table emp
说明:
默认情况下, 会将数据导入到操作sqoop用户的HDFS的家目录下,在此目录下会创建一个以导入表的表名为名称文件夹, 在此文件夹下莫每一条数据会运行一个mapTask, 数据的默认分隔符号为 逗号
思考: 是否更改其默认的位置呢?
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \\
--username root \\
--password 123456 \\
--table emp \\
--delete-target-dir \\
--target-dir '/sqoop_works/emp_1'
思考: 是否调整map的数量呢?
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \\
--username root \\
--password 123456 \\
--table emp \\
--delete-target-dir \\
--target-dir '/sqoop_works/emp_2' \\
--split-by id \\
-m 2
思考: 是否调整默认分隔符号呢? 比如调整为 \\001
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \\
--username root \\
--password 123456 \\
--table emp \\
--fields-terminated-by '\\001' \\
--delete-target-dir \\
--target-dir '/sqoop_works/emp_3' \\
-m 1
- 第二个: 全量导入数据到Hive中
以emp_add 表为例
第一步: 在HIVE中创建一个目标表
create database hivesqoop;
use hivesqoop;
create table hivesqoop.emp_add_hive(
id int,
hno string,
street string,
city string
)
row format delimited fields terminated by '\\t'
stored as orc ;
第二步: 通过sqoop完成数据导入操作
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \\
--username root \\
--password 123456 \\
--table emp_add \\
--hcatalog-database hivesqoop \\
--hcatalog-table emp_add_hive \\
-m 1
- 第三个: 如何进行条件导入到HDFS中
-- 以emp 表为例
方式一: 通过 where的方式
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \\
--username root \\
--password 123456 \\
--table emp \\
--where 'id > 1205' \\
--delete-target-dir \\
--target-dir '/sqoop_works/emp_2' \\
--split-by id \\
-m 2
方式二: 通过SQL的方式
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \\
--username root \\
--password 123456 \\
--query 'select deg from emp where 1=1 AND \\$CONDITIONS' \\
--delete-target-dir \\
--target-dir '/sqoop_works/emp_4' \\
--split-by id \\
-m 1
注意:
如果SQL语句使用 双引号包裹, $CONDITIONS前面需要将一个\\进行转义, 单引号是不需要的
- 第四个: 如何通过条件的方式导入到hive中 (后续模拟增量导入数据)
-- 以 emp_add
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \\
--username root \\
--password 123456 \\
--table emp_add \\
--where 'id > 1205' \\
--hcatalog-database hivesqoop \\
--hcatalog-table emp_add_hive \\
-m 1
或者:
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \\
--username root \\
--password 123456 \\
--query 'select * from emp_add where id>1205 and $CONDITIONS'
--hcatalog-database hivesqoop \\
--hcatalog-table emp_add_hive \\
-m 1
2.3.3 sqoop的数据导出操作
需求: 将hive中 emp_add_hive 表数据导出到MySQL中
# 第一步: 在mysql中创建目标表 (必须创建)
create table test.emp_add_mysql(
id INT ,
hno VARCHAR(32) NULL,
street VARCHAR(32) NULL,
city VARCHAR(32) NULL
);
# 第二步: 执行sqoop命令导出数据
sqoop export \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/test \\
--username root \\
--password 123456 \\
--table emp_add_mysql \\
--hcatalog-database hivesqoop \\
--hcatalog-table emp_add_hive \\
-m 1
存在问题: 如果hive中表数据存在中文, 通过上述sqoop命令, 会出现中文乱码的问题
2.3.4 sqoop相关常用参数
参数 | 说明 |
---|---|
--connect | 连接关系型数据库的URL |
--username | 连接数据库的用户名 |
--password | 连接数据库的密码 |
--driver | JDBC的driver class |
--query或--e | 将查询结果的数据导入,使用时必须伴随参--target-dir,--hcatalog-table,如果查询中有where条件,则条件后必须加上$CONDITIONS关键字。 如果使用双引号包含sql,则$CONDITIONS前要加上\\以完成转义:\\$CONDITIONS |
--hcatalog-database | 指定HCatalog表的数据库名称。如果未指定,default则使用默认数据库名称。提供 --hcatalog-database不带选项--hcatalog-table是错误的。 |
--hcatalog-table | 此选项的参数值为HCatalog表名。该--hcatalog-table选项的存在表示导入或导出作业是使用HCatalog表完成的,并且是HCatalog作业的必需选项。 |
--create-hcatalog-table | 此选项指定在导入数据时是否应自动创建HCatalog表。表名将与转换为小写的数据库表名相同。 |
--hcatalog-storage-stanza 'stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY")' \\ | 建表时追加存储格式到建表语句中,tblproperties修改表的属性,这里设置orc的压缩格式为SNAPPY |
-m | 指定并行处理的MapReduce任务数量。 -m不为1时,需要用split-by指定分片字段进行并行导入,尽量指定int型。 |
--split-by id | 如果指定-split by, 必须使用$CONDITIONS关键字, 双引号的查询语句还要加\\ |
--hcatalog-partition-keys --hcatalog-partition-values | keys和values必须同时存在,相当于指定静态分区。允许将多个键和值提供为静态分区键。多个选项值之间用,(逗号)分隔。比如: --hcatalog-partition-keys year,month,day --hcatalog-partition-values 1999,12,31 |
--null-string '\\N' --null-non-string '\\N' | 指定mysql数据为空值时用什么符号存储,null-string针对string类型的NULL值处理,--null-non-string针对非string类型的NULL值处理 |
--hive-drop-import-delims | 设置无视字符串中的分割符(hcatalog默认开启) |
--fields-terminated-by '\\t' | 设置字段分隔符 |
3. 访问咨询主题看板_全量流程
3.1 访问咨询主题看板_需求分析
将调研需求转换为开发需求
如何转换呢?
将每一个需求中涉及到维度以及涉及到指标从需求中分析出来, 同时找到涉及到那些表, 以及那些字段
目的:
涉及维度
涉及指标
涉及表
涉及字段
在此基础上, 还需要找到需要清洗那些数据, 需要转换那些数据, 如果有多个表, 表与表关联条件是什么...
- 需求一: 统计指定时间段内,访问客户的总数量。能够下钻到小时数据。
涉及维度:
时间维度 : 年 季度 月 天 小时
涉及指标:
访问量
涉及到表:
web_chat_ems_2019_12 (事实表)
涉及到字段:
时间维度: create_time
转换操作: 将create_time后期转换为 yearinfo , quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo
思想: 当发现一个字段中涵盖多个字段的数据时候, 可以尝试将其拆分出来
指标字段: sid
说明: 先去重在统计操作
- 需求二: 统计指定时间段内,访问客户中各区域人数热力图。能够下钻到小时数据。
涉及维度:
时间维度: 年 季度 月 天 小时
区域维度:
涉及指标:
访问量
涉及到表:
web_chat_ems_2019_12
涉及到字段:
时间维度: create_time
区域维度: area
指标字段: sid
- 需求三: 统计指定时间段内,不同地区(省、市)访问的客户中发起咨询的人数占比;
咨询率=发起咨询的人数/访问客户量;客户与网咨有说一句话的称为有效咨询。
涉及维度:
时间维度: 年 季度 月 天
地区维度:
涉及指标:
咨询人数
访问量 (在需求二中已经计算完成了, 此处可以省略)
涉及到表:
web_chat_ems_2019_12
涉及到字段:
时间维度: create_time
地区维度: area
指标字段: sid
区分咨询人数: msg_count 必须 >= 1
说明:
当遇到指标需要计算比率问题的, 一般的处理方案是只需要计算其分子和分母的指标, 在最后DWS以及DA层进行统计计算
- 需求四: 统计指定时间段内,每日客户访问量/咨询率双轴趋势图。能够下钻到小时数据。
涉及维度:
时间维度: 年 季度 月 天 小时
涉及指标:
访问量 (需求一, 已经计算完成, 不需要关心)
咨询人数
涉及到表:
web_chat_ems_2019_12
涉及到字段:
时间维度: create_time
指标字段: sid
区分咨询人数: msg_count 必须 >= 1
- 需求五: 统计指定时间段内,1-24h之间,每个时间段的访问客户量。
横轴:1-24h,间隔为一小时,纵轴:指定时间段内同一小时内的总访问客户量。
涉及维度:
时间维度: 天 小时
涉及指标:
访问量 (需求一, 已经实现了)
- 需求六: 统计指定时间段内,不同来源渠道的访问客户量占比。能够下钻到小时数据。
占比:
各个渠道访问量 / 总访问量
各个渠道下 咨询量/访问量占比
涉及维度:
时间维度: 年 季度 月 天 小时
各个渠道
涉及指标:
咨询量
访问量
涉及表:
web_chat_ems_2019_12
涉及字段:
各个渠道字段: origin_channel
时间维度: create_time
指标: sid
访问量和咨询量的划分:
msg_count >= 1
- 需求七: 统计指定时间段内,不同搜索来源的访问客户量占比。能够下钻到小时数据。
占比:
各个搜索来源访问量 / 总访问量
各个搜索来源下 咨询量 / 各个搜索来源访问量
涉及维度:
时间维度: 年 季度 月 天 小时
不同搜索来源
涉及指标:
访问量
涉及表:
web_chat_ems_2019_12
涉及字段:
搜索来源: seo_source
时间维度: create_time
指标字段: sid
- 需求八: 统计指定时间段内,产生访问客户量最多的页面排行榜TOPN。能够下钻到小时数据。
涉及维度:
时间维度: 年 季度 月 天 小时
各个页面
涉及指标:
访问量
涉及表:
web_chat_text_ems_2019_11 (事实表)
涉及字段:
各个页面: from_url
指标字段: count(1)
缺失: 时间维度字段
解决方案:
1) 查看这个表中是否有时间字段
2) 如果没有, 这个表是否另一个表有关联
3) 如果都解决不了, 找需求方
汇总:
涉及维度:
固有维度:
时间维度: 年 季度 月 天 小时
产品属性维度:
地区维度
来源渠道
搜索来源
受访页面
涉及指标:
访问量
咨询量
涉及表 :
事实表: web_chat_ems_2019_12 和 web_chat_text_ems_2019_11
维度表: 没有 (数仓建模, 不需要DIM层)
涉及字段:
时间维度:
web_chat_ems: create_time
地区维度:
web_chat_ems: area
来源渠道:
web_chat_ems: origin_channel
搜索来源:
web_chat_ems: seo_source
受访页面:
web_chat_text_ems: from_url
指标字段:
访问量: sid
咨询量: sid
区分访问和咨询:
web_chat_ems: msg_count >= 1 即为咨询数据
需要清洗数据: 没有清洗
需要转换字段: 时间字段
需要将create_time 转换为 yearinfo, quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo
一对一关系 : id = id
一对一关系其实本质就是一张表
3.2 访问咨询主题看板_业务数据准备
两个表关系图:
第一步: 在hadoop01的mysql中建一个数据库
create database nev default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci;
第二步: 将项目资料中 nev.sql 脚本数据导入到nev数据库中
结果数据:
此准备工作在实际生产环境中是不存在的...
3.3 访问咨询主题看板_建模分析
建模: 如何在hive中构建各个层次的表
- ODS层: 源数据层
作用: 对接数据源, 一般和数据源保持相同的粒度(将数据源数据完整的拷贝到ODS层)
建表比较简单:
业务库中对应表有那些字段, 需要在ODS层建一个与之相同字段的表即可, 额外在建表的时候, 需要构建为分区表, 分区字段为时间字段, 用于标记在何年何月何日将数据抽取到ODS层
此层会有二个表
- DIM层: 维度层
作用: 存储维度表数据
此时不需要, 因为当前主题, 压根没有维度表
- DWD层: 明细层
作用: 1) 清洗转换 2) 少量维度退化
思考1: 当前需要做什么清洗操作?
不需要进行清洗
思考2: 当前需要做什么转换操作?
需要对时间字段进行转换, 需要转换为 yearinfo, quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo
思考3: 当前需要做什么维度退化操作?
两个事实表合并在一起
建表字段 : 原有表的字段 + 转换后的字段+ 清洗后字段
sid,session_id,ip,create_time,area,origin_channel,seo_source,
from_url,msg_count,yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,
hourinfo,referrer,landing_page_url,url_title,
platform_description,other_params,history
思想:
当合并表个表的时候, 获取抽取数据时候, 处理方案有三种:
1) 当表中字段比较多的时候, 只需要抽取需要用的字段
2) 当无法确定需要用那些字段的时候, 采用全部抽取
3) 如果表中字段比较少, 不管用得上, 还是用不上, 都抽取
- DWM层: 中间层 (省略)
作用: 1) 维度退化操作 2) 提前聚合
思考1: 当前需要进行什么维度退化操作?
没有任何维度退化操作, 压根都没有DIM层
思考2: 当前需要进行什么提前聚合操作?
可以尝试先对小时进行提前聚合操作, 以便于后统计方便
思考3: 当前主题是否可以按照小时提前聚合呢?
目前不可以, 因为数据存在重复的问题, 无法提前聚合, 一旦聚合后, 会导致后续的统计出现不精确问题
- DWS层: 业务层
作用: 细化维度统计操作
一般是一个指标会对应一个统计结果表
访问量:
涉及维度:
固有维度:
时间维度: 年 季度 月 天 小时
产品属性维度:
地区维度
来源渠道
搜索来源
受访页面
建表字段: 指标统计字段 + 各个维度字段 + 三个经验字段(time_type,group_time,time_str)
sid_total,sessionid_total,ip_total,yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,
area,origin_channel,seo_source,from_url, time_type,group_time,time_str
咨询量:
涉及维度:
固有维度:
时间维度: 年 季度 月 天 小时
产品属性维度:
地区维度
来源渠道
建表字段: 指标统计字段 + 各个维度字段 + 三个经验字段(time_type,group_time,time_str)
sid_total,sessionid_total,ip_total,yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,
area,origin_channel, time_type,group_time,time_str
注意: 如果不存在的维度字段的值, 设置为 -1 (业务指定, 表示没有这个维度)
- DA层:
作用: 对接应用, 应用需要什么数据, 从DWS层获取什么数据即可
此层目前不做任何处理, 已经全部需要都细化统计完成了, 后续具体用什么, 看图表支持了...
3.4 访问咨询主题看板_建模操作
思考: 在创建表的时候, 需要考虑那些问题呢?
1) 表需要采用什么存储格式
2) 表需要采用什么压缩格式
3) 表需要构建什么类型表
3.4.1 数据存储格式和压缩方案
存储格式选择:
情况一: 如果数据不是来源于普通文本文件的数据, 一般存储格式选择为列式的ORC存储
情况二: 如果数据来源于普通文本文件的数据, 一般存储格式选择为行式的textFile格式
当前项目: 数据是存储在mysql中, 选择为ORC存储格式
压缩方案选择:
写多,读少: 优先考虑压缩比 建议选择 zlib gz
写多,读多: 优先考虑解压缩性能 建议选择 snappy LZO
如果空间比较充足, 建议各个层次都选择snappy压缩方案
一般情况下:
hive中ODS层, 选择 zlib压缩方案
hive中其他层次, 选择 snappy
当前项目:
ODS: zlib
其他层次: snappy
最终:
ODS: orc + zlib
其他层次: orc + snappy
3.4.2 全量和增量
在进行数据统计分析的时候, 一般来说, 第一次统计分析都是全量统计分析 而后续的操作, 都是在结果基础上进行增量化统计操作
全量统计: 需要面对公司所有的数据进行统计分析, 数据体量一般比较大的
解决方案: 采用分批次执行(比如按年)
增量统计: 一般是以T+1模式统计, 当前的数据, 在第二天才会进行统计操作
每一天都是统计上一天的数据
3.4.3 hive分区
后续的hive中构建表大部分的表都是分区表
思考: 分区表有什么作用呢?
当查询的时候, 指定分区字段, 可以减少查询表数据扫描量, 从而提升效率
回顾: 内部表和外部表如何选择呢?
判断当前这份数据是否具有绝对的控制权
如何向分区表添加数据呢?
1) 静态分区:
格式:
load data [local] inpath '路径' into table 表名 partition(分区字段=值...)
insert into table 表名 partition(分区字段=值....) + select语句
2) 动态分区:
格式:
insert into table 表名 partition(分区字段1,分区字段2....) + select语句
注意事项:
1) 必须开启hive对动态分区的支持:
2) 必须开启hive的非严格模式
3) 保证select语句的最后的字段必须是分区字段数据(保证顺序)
insert into table order partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
select .... yearinfo,monthinfo,dayinfo from xxx;
3) 动静混合:
格式:
insert into table 表名 partition(分区字段1,分区字段2=值1,分区字段3....) + select语句
注意事项:
1) 必须开启hive对动态分区的支持:
2) 必须开启hive的非严格模式
3) 保证select语句的最后的字段必须是动态分区字段数据(保证顺序)
insert into table order partition(yearinfo,monthinfo='05',dayinfo)
select .... yearinfo,dayinfo from xxx;
动态分区的优化点: 有序动态分区
什么时候需要优化?
有时候表中动态分区比较多, hive提升写入效率, 会启动多个reduce程序进行并行写入操作, 此时对内存消耗比较大, 有可能会出现内存溢出问题
解决方案: 开启有序动态分区
开启后, reduce不会再并行运行了, 只会运行一个, 大大降低了内存消耗, 从而能够正常的运行完成,但是效率会降低
需要在CM的hive的配置窗口下, 开启此配置
注意: 目前不改, 后续出现动态分区问题后, 在尝试开启
通过CM更改, 是全局更改, 是全局有效的, 相当于直接在hive-site.xml中更改
3.4.4 建模操作
- ODS层:
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `itcast_ods`;
--写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
-- 访问咨询表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS itcast_ods.web_chat_ems (
id INT comment '主键',
create_date_time STRING comment '数据创建时间',
session_id STRING comment '七陌sessionId',
sid STRING comment '访客id',
create_time STRING comment '会话创建时间',
seo_source STRING comment '搜索来源',
seo_keywords STRING comment '关键字',
ip STRING comment 'IP地址',
area STRING comment '地域',
country STRING comment '所在国家',
province STRING comment '省',
city STRING comment '城市',
origin_channel STRING comment '投放渠道',
user_match STRING comment '所属坐席',
manual_time STRING comment '人工开始时间',
begin_time STRING comment '坐席领取时间 ',
end_time STRING comment '会话结束时间',
last_customer_msg_time_stamp STRING comment '客户最后一条消息的时间',
last_agent_msg_time_stamp STRING comment '坐席最后一下回复的时间',
reply_msg_count INT comment '客服回复消息数',
msg_count INT comment '客户发送消息数',
browser_name STRING comment '浏览器名称',
os_info STRING comment '系统名称')
comment '访问会话信息表'
PARTITIONED BY(starts_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_ods.db/web_chat_ems_ods'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB');
-- 访问咨询附属表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS itcast_ods.web_chat_text_ems (
id INT COMMENT '主键来自MySQL',
referrer STRING comment '上级来源页面',
from_url STRING comment '会话来源页面',
landing_page_url STRING comment '访客着陆页面',
url_title STRING comment '咨询页面title',
platform_description STRING comment '客户平台信息',
other_params STRING comment '扩展字段中数据',
history STRING comment '历史访问记录'
) comment 'EMS-PV测试表'
PARTITIONED BY(start_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_ods.db/web_chat_text_ems_ods'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB');
- DWD层:
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `itcast_dwd`;
create table if not exists itcast_dwd.visit_consult_dwd(
session_id STRING comment '七陌sessionId',
sid STRING comment '访客id',
create_time bigint comment '会话创建时间',
seo_source STRING comment '搜索来源',
ip STRING comment 'IP地址',
area STRING comment '地域',
msg_count int comment '客户发送消息数',
origin_channel STRING COMMENT '来源渠道',
referrer STRING comment '上级来源页面',
from_url STRING comment '会话来源页面',
landing_page_url STRING comment '访客着陆页面',
url_title STRING comment '咨询页面title',
platform_description STRING comment '客户平台信息',
other_params STRING comment '扩展字段中数据',
history STRING comment '历史访问记录',
hourinfo string comment '小时'
)
comment '访问咨询DWD表'
partitioned by(yearinfo String,quarterinfo string, monthinfo String, dayinfo string)
row format delimited fields terminated by '\\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_dwd.db/visit_consult_dwd'
tblproperties ('orc.compress'='SNAPPY');
- DWS层
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `itcast_dws`;
-- 访问量统计结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dws.visit_dws (
sid_total INT COMMENT '根据sid去重求count',
sessionid_total INT COMMENT '根据sessionid去重求count',
ip_total INT COMMENT '根据IP去重求count',
area STRING COMMENT '区域信息',
seo_source STRING COMMENT '搜索来源',
origin_channel STRING COMMENT '来源渠道',
hourinfo STRING COMMENT '创建时间,统计至小时',
time_str STRING COMMENT '时间明细',
from_url STRING comment '会话来源页面',
groupType STRING COMMENT '产品属性类型:1.地区;2.搜索来源;3.来源渠道;4.会话来源页面;5.总访问量',
time_type STRING COMMENT '时间聚合类型:1、按小时聚合;2、按天聚合;3、按月聚合;4、按季度聚合;5、按年聚合;')
comment 'EMS访客日志dws表'
PARTITIONED BY(yearinfo STRING,quarterinfo STRING,monthinfo STRING,dayinfo STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_dws.db/visit_dws'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');
-- 咨询量统计结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dws.consult_dws
(
sid_total INT COMMENT '根据sid去重求count',
sessionid_total INT COMMENT '根据sessionid去重求count',
ip_total INT COMMENT '根据IP去重求count',
area STRING COMMENT '区域信息',
origin_channel STRING COMMENT '来源渠道',
hourinfo STRING COMMENT '创建时间,统计至小时',
time_str STRING COMMENT '时间明细',
groupType STRING COMMENT '产品属性类型:1.地区;2.来源渠道',
time_type STRING COMMENT '时间聚合类型:1、按小时聚合;2、按天聚合;3、按月聚合;4、按季度聚合;5、按年聚合;'
)
COMMENT '咨询量DWS宽表'
PARTITIONED BY (yearinfo string,quarterinfo STRING, monthinfo STRING, dayinfo string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\\t'
STORED AS ORC
LOCATION '/user/hive/warehouse/itcast_dws.db/consult_dws'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');
3.5 hive的基础优化(不需要修改)
3.5.1 HDFS的副本数量
默认情况HDFS的副本有 3个副本
实际生产环境中, 一般HDFS副本也是以3个
如果数据不是特别重要, 也可以设置为只有2个副本
如果使用hadoop3.x以上的版本, 支持设置副本数量为 1.5
其中 0.5 不是指的存储了一半, 而是采用纠删码来存储这一份数据的信息, 而纠删码只占用数据的一半
如何配置副本数量: 直接在CM上HDFS的配置目录下配置
3.5.2 yarn的基础配置
yarn: 用于资源的分配 (资源: 内存 CPU)
其中 nodemanager 用于出内存和CPU
其中datanode 用于出磁盘
- cpu的配置
注意: 每一个nodemanager 会向resourcemanager报告自己当前节点有多少核心数
默认: 8核 yarn不会自动校验每一个节点有多少核CUP
推荐调整配置: 当前节点有多少核, 就要向resourcemanager汇报多少核
如何查看当前这个节点有多少核呢?
方式一: 通过CM的主机目录来查看每一节点有多少核
方式二: 通过命令的方式来查看
grep 'processor' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l
如何在yarn中配置各个节点的核心数呢?
直接在cm的yarn的配置目录下搜索: yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
- 内存配置
注意: 每一个nodemanager 会向resourcemanager报告自己当前节点有多少内存
默认: 8GB yarn不会自动校验每一个节点有多少内存
推荐配置: 剩余内存 * 80%
如何知道当前节点内存还剩余多少呢?
1) 通过CM的主机目录来查看每一节点有多少剩余内存
2) 通过命令方式查看: free -m
如何配置各个节点内存:
直接在cm的yarn的配置目录下搜索:
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb : 与第一个保持一致
yarn.app.mapreduce.am.command-opts : 略小于第一个配置的值(0.9)
注意,要同时设置yarn.scheduler.maximum-allocation-mb为一样的值,yarn.app.mapreduce.am.command-opts(JVM内存)的值要同步修改为略小的值(-Xmx1024m)。
- yarn本地目录的配置
配置项:yarn.nodemanager.local-dirs
推荐配置: 当前服务器挂载了几块磁盘, 就需要配置几个目录
目的: yarn在运行的过程中, 会产生一些临时文件, 这些临时文件应该存储在那些位置呢? 由这个本地目录配置决定
如何查看每一个磁盘挂载到了linux的什么目录下:
df -h 查看对应磁盘挂载点即可
3.5.3 MapReduce基础配置
mapreduce.map.memory.mb : 在运行MR的时候, 一个mapTask需要占用多大内存
mapreduce.map.java.opts : 在运行MR的时候, 一个mapTask对应jvm需要占用多大内容
mapreduce.reduce.memory.mb: 在运行MR的时候, 一个reduceTask需要占用多大内存
mapreduce.reduce.java.opts : 在运行MR的时候, 一个reduceTask对应jvm需要占用多大内容
注意:
jvm的内存配置要略小于对应内存
所有内存配置大小, 不要超过nodemanager的内存大小
此处推荐:
一般不做任何修改 默认即可
3.5.4 hive的基础配置
- hiveserver2的内存大小配置
配置项: HiveServer2 的 Java 堆栈大小(字节)
说明: 如果这个配置比较少, 在执行SQL的时候, 就会出现以下的问题:
此错误, 说明hiveserver2已经宕机了, 此时需要条件hiveserver2的内存大小,调整后, 重启
- 动态生成分区的线程数
配置: hive.load.dynamic.partitions.thread
说明:
在执行动态分区的时候, 最多允许多少个线程来运行动态分区操作, 线程越多 , 执行效率越高, 但是占用资源越大
默认值: 15
推荐:
先采用默认, 如果动态分区执行慢, 而且还有剩余资源, 可以尝试调大
调整位置;
直接在cm的hive的配置目录下调整
- 监听输入文件的线程数量
配置项: hive.exec.input.listing.max.threads
说明:
在运行SQL的时候, 可以使用多少个线程读取HDFS上数据, 线程越多, 读取效率越高, 占用资源越大
默认值: 15
推荐:
先采用默认, 如果读取数据执行慢, 而且还有剩余资源, 可以尝试调大
3.5.5 hive压缩的配置
map中间结果压缩配置:
建议: 在hive的会话窗口配置
hive.exec.compress.intermediate: 是否hive对中间结果压缩
以下两个建议直接在cm上yarn的配置目录下直接配置
mapreduce.map.output.compress : 是否开启map阶段的压缩
mapreduce.map.output.compress.codec : 选择什么压缩方案
推荐配置:
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
reduce最终结果压缩配置:
建议: 在hive的会话窗口配置
hive.exec.compress.output: 是否开启对hive最终结果压缩配置
以下两个建议直接在cm上yarn的配置目录下直接配置
mapreduce.output.fileoutputformat.compress: 是否开启reduce端压缩配置
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec: 选择什么压缩方案
推荐配置:
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type : 压缩方案
推荐配置:
BLOCK
说明:
如果hive上没有开启压缩, 及时配置MR的压缩, 那么也不会生效
3.5.6 hive的执行引擎切换
配置项: hive.execution.engine
3.6 访问咨询主题看板_数据采集
目的: 将业务端的数据导入到ODS层对应表中
业务端数据: mysql
ODS层表: hive
如何将mysql的数据灌入到hive中: apache sqoop
导入数据的SQL语句:
-- 访问咨询主表:
SELECT
id,create_date_time,session_id,sid,create_time,seo_source,seo_keywords,ip,
AREA,country,province,city,origin_channel,USER AS user_match,manual_time,begin_time,end_time,
last_customer_msg_time_stamp,last_agent_msg_time_stamp,reply_msg_count,
msg_count,browser_name,os_info, '2021-09-24' AS starts_time
FROM web_chat_ems_2019_07
-- 访问咨询附属表
SELECT
*, '2021-09-24' AS start_time
FROM web_chat_text_ems_2019_07
执行sqoop脚本, 完成数据采集
-- 访问咨询主表
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/nev \\
--username root \\
--password 123456 \\
--query 'SELECT
id,create_date_time,session_id,sid,create_time,seo_source,seo_keywords,ip,
AREA,country,province,city,origin_channel,USER AS user_match,manual_time,begin_time,end_time,
last_customer_msg_time_stamp,last_agent_msg_time_stamp,reply_msg_count,
msg_count,browser_name,os_info, "2021-09-24" AS starts_time
FROM web_chat_ems_2019_07 where 1=1 and $CONDITIONS' \\
--hcatalog-database itcast_ods \\
--hcatalog-table web_chat_ems \\
-m 1
-- 访问咨询附属表
sqoop import \\
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/nev \\
--username root \\
--password 123456 \\
--query 'SELECT
*, "2021-09-24" AS start_time
FROM web_chat_text_ems_2019_07 where 1=1 and $CONDITIONS' \\
--hcatalog-database itcast_ods \\
--hcatalog-table web_chat_text_ems \\
-m 1
校验数据是否导入成功:
1) 查看mysql共计有多少条数据
SELECT COUNT(1) FROM web_chat_ems_2019_07; 211197
SELECT COUNT(1) FROM web_chat_text_ems_2019_07; 105599
2) 到hive中对表查询一下一共多少条数据
SELECT COUNT(1) FROM itcast_ods.web_chat_ems; 211197
SELECT COUNT(1) FROM itcast_ods.web_chat_text_ems; 105599
3) 查询其中一部分数据, 观察数据映射是否OK
select * from itcast_ods.web_chat_ems limit 10;
SELECT * FROM itcast_ods.web_chat_text_ems limit 10;
可能报出一下错误:
从cm上查看hive的hiveserver2的服务, 服务给出报出信息为:
解决方案:
调整 hiveserver2的内存大小
直接在cm的hive的配置目录下, 寻找此配置: 调整为3GB
配置项: HiveServer2 的 Java 堆栈大小(字节)
调整后, 重启服务
3.7 访问咨询主题看板_数据清洗转换
目的: 将ODS层数据导入到DWD层
DWD层作用:
1) 清洗转换操作 2) 少量维度退化操作
思考1: 是否需要做清洗转换操作, 如果需要做什么呢?
清洗操作: 不需要
转换操作: 将create_time日期 转换为 yearinfo quarterinfo monthinfo dayinfo hourinfo
额外加一个转换: 将create_time日期数据转换为时间戳
思考2: 是否需要进行维度退化操作, 如果需要做什么呢?
需要的, 将两个事实表合并称为一个事实表
SQL的实现: 未完成转换操作
select
wce.session_id,
wce.sid,
wce.create_time, -- 此处需要转换: 将字符串日期转换时间戳
wce.seo_source,
wce.ip,
wce.area,
wce.msg_count,
wce.origin_channel,
wcte.referrer,
wcte.from_url,
wcte.landing_page_url,
wcte.url_title,
wcte.platform_description,
wcte.other_params,
wcte.history,
wce.create_time as hourinfo, -- 此处需求转换
wce.create_time as yearinfo, -- 此处需求转换
wce.create_time as quarterinfo, -- 此处需求转换
wce.create_time as monthinfo, -- 此处需求转换
wce.create_time as dayinfo -- 此处需求转换
from itcast_ods.web_chat_ems wce join itcast_ods.web_chat_text_ems wcte
on wce.id = wcte.id;
思考: 如何进行转换操作:
转换1: 将create_time 转换为 int类型的数据 (说白: 转换为时间戳)
方案: 日期 转换时间戳的函数 unix_timestamp(string date, string pattern)
案例:
select unix_timestamp('2019-07-01 23:45:00', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')
转换2: 将create_time转换为 yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo:
方案一: 通过 year() quarter() month() day() hour()
select year('2019-07-01 23:45:00') ; -- 2019
select month('2019-07-01 23:45:00') ; -- 7
select day('2019-07-01 23:45:00') ; -- 1
select hour('2019-07-01 23:45:00') ; -- 23
select quarter('2019-07-01 23:45:00'); -- 3
方案二: 通过字符串的截取操作 substr('字符串',从第几个截取, 截取多少个)
select substr('2019-07-01 23:45:00',1,4); --2019
select substr('2019-07-01 23:45:00',6,2); -- 07
select substr('2019-07-01 23:45:00',9,2); -- 01
select substr('2019-07-01 23:45:00',12,2); -- 23
实现最终转换的SQL
select
wce.session_id,
wce.sid,
unix_timestamp(wce.create_time) as create_time,
wce.seo_source,
wce.ip,
wce.area,
wce.msg_count,
wce.origin_channel,
wcte.referrer,
wcte.from_url,
wcte.landing_page_url,
wcte.url_title,
wcte.platform_description,
wcte.other_params,
wcte.history,
substr(wce.create_time,12,2) as hourinfo,
substr(wce.create_time,1,4) as yearinfo,
quarter(wce.create_time) as quarterinfo,
substr(wce.create_time,6,2) as monthinfo,
substr(wce.create_time,9,2) as dayinfo
from itcast_ods.web_chat_ems wce join itcast_ods.web_chat_text_ems wcte
on wce.id = wcte.id;
可能会出现的错误:
注意:
在执行转换操作的时候, 由于需要进行二表联查操作, 其中一个表数据量比较少, 此时hive会对其优化, 采用map join的方案进行处理, 而map join需要将小表的数据加载到内存中, 但是内存不足, 导致出现内存溢出错误, 此错误的报错可能会两个信息:
第一个错误信息: return code 1
第二个错误信息: return code -137 (等待一会会爆出来)
解决方案:
关闭掉map join 让其采用reduce join即可
如何关闭呢?
set hive.auto.convert.join= false;
接下来: 将结果数据灌入到DWD层的表中
--动态分区配置
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
--hive压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.exec.compress.output=true;
--写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
insert into table itcast_dwd.visit_consult_dwd partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
wce.session_id,
wce.sid,
unix_timestamp(wce.create_time) as create_time,
wce.seo_source,
wce.ip,
wce.area,
wce.msg_count,
wce.origin_channel,
wcte.referrer,
wcte.from_url,
wcte.landing_page_url,
wcte.url_title,
wcte.platform_description,
wcte.other_params,
wcte.history,
substr(wce.create_time,12,2) as hourinfo,
substr(wce.create_time,1,4) as yearinfo,
quarter(wce.create_time) as quarterinfo,
substr(wce.create_time,6,2) as monthinfo,
substr(wce.create_time,9,2) as dayinfo
from itcast_ods.web_chat_ems wce join itcast_ods.web_chat_text_ems wcte
on wce.id = wcte.id;
3.8 访问咨询主题看板_数据分析
目的: 将DWD层数据灌入到DWS层
DWS层作用: 细化维度统计操作
- 如何计算访问量:
访问量:
固有维度:
时间维度: 年 季度 月 天 小时
产品属性维度:
地区维度
来源渠道
搜索来源
受访页面
总访问量
以时间为基准, 统计总访问量
-- 统计每年的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
count(distinct sid) as sid_total,
count(distinct session_id) as sessionid_total,
count(distinct ip) as ip_total,
'-1' as area,
'-1' as seo_source,
'-1' as origin_channel,
'-1' as hourinfo,
yearinfo as time_str,
'-1' as from_url,
'5' as grouptype,
'5' as time_type,
yearinfo,
'-1' as quarterinfo,
'-1' as monthinfo,
'-1' as dayinfo
from itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo;
-- 统计每年每季度的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
count(distinct sid) as sid_total,
count(distinct session_id) as sessionid_total,
count(distinct ip) as ip_total,
'-1' as area,
'-1' as seo_source,
'-1' as origin_channel,
'-1' as hourinfo,
concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
'-1' as from_url,
'5' as grouptype,
'4' as time_type,
yearinfo,
quarterinfo,
'-1' as monthinfo,
'-1' as dayinfo
from itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo;
-- 统计每年每季度每月的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
count(distinct sid) as sid_total,
count(distinct session_id) as sessionid_total,
count(distinct ip) as ip_total,
'-1' as area,
'-1' as seo_source,
'-1' as origin_channel,
'-1' as hourinfo,
concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
'-1' as from_url,
'5' as grouptype,
'3' as time_type,
yearinfo,
quarterinfo,
monthinfo,
'-1' as dayinfo
from itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo;
-- 统计每年每季度每月每天的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
count(distinct sid) as sid_total,
count(distinct session_id) as sessionid_total,
count(distinct ip) as ip_total,
'-1' as area,
'-1' as seo_source,
'-1' as origin_channel,
'-1' as hourinfo,
concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
'-1' as from_url,
'5' as grouptype,
'2' as time_type,
yearinfo,
quarterinfo,
monthinfo,
dayinfo
from itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo;
-- 统计每年每季度每月每天每小时的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
count(distinct sid) as sid_total,
count(distinct session_id) as sessionid_total,
count(distinct ip) as ip_total,
'-1' as area,
'-1' as seo_source,
'-1' as origin_channel,
hourinfo,
concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
'-1' as from_url,
'5' as grouptype,
'1' as time_type,
yearinfo,
quarterinfo,
monthinfo,
dayinfo
from itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo;
基于时间统计各个受访页面的访问量
-- 统计每年各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
count(distinct sid) as sid_total,
count(distinct session_id) as sessionid_total,
count(distinct ip) as ip_total,
'-1' as area,
'-1' as seo_source,
'-1' as origin_channel,
'-1' as hourinfo,
yearinfo as time_str,
from_url,
'4' as grouptype,
'5' as time_type,
yearinfo,
'-1' as quarterinfo,
'-1' as monthinfo,
'-1' as dayinfo
from itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,from_url;
-- 统计每年,每季度各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
count(distinct sid) as sid_total,
count(distinct session_id) as sessionid_total,
count(distinct ip) as ip_total,
'-1' as area,
'-1' as seo_source,
'-1' as origin_channel,
'-1' as hourinfo,
concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
from_url,
'4' as grouptype,
'4' as time_type,
yearinfo,
quarterinfo,
'-1' as monthinfo,
'-1' as dayinfo
from itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,from_url;
-- 统计每年,每季度,每月各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
count(distinct sid) as sid_total,
count(distinct session_id) as sessionid_total,
count(distinct ip) as ip_total,
'-1' as area,
'-1' as seo_source,
'-1' as origin_channel,
'-1' as hourinfo,
concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
from_url,
'4' as grouptype,
'3' as time_type,
yearinfo,
quarterinfo,
monthinfo,
'-1' as dayinfo
from itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,from_url;
-- 统计每年,每季度,每月.每天各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
count(distinct sid) as sid_total,
count(distinct session_id) as sessionid_total,
count(distinct ip) as ip_total,
'-1' as area,
'-1' as seo_source,
'-1' as origin_channel,
'-1' as hourinfo,
concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
from_url,
'4' as grouptype,
'2' as time_type,
yearinfo,
quarterinfo,
monthinfo,
dayinfo
from itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,from_url;
-- 统计每年,每季度,每月.每天,每小时各个受访页面的访问量
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from itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,from_url;
- 咨询量
咨询量
维度:
固有维度:
时间: 年 季度 月 天 小时
产品属性维度:
地区
来源渠道
总咨询量
咨询和访问的区别:
msg_count >=1 即为咨询数据
基于时间统计总咨询量
-- 统计每年的总咨询量
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-- 统计每年每季度的总咨询量
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group by yearinfo,quarterinfo;
-- 统计每年每季度每月的总咨询量
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yearinfo,
quarterinfo,
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group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo;
-- 统计每年每季度每月每天的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,day以上是关于Hive数仓项目之访问咨询主题看板增量的流程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章