Day14:项目需求与技术架构

Posted 2021-05-16 保护胖丁

• • 知识点01：回顾
  • 知识点02：目标
  • 知识点03：大数据业务需求
  • 知识点04：在线教育项目需求
  • 知识点05：业务流程：数据来源
  • 知识点06：业务流程：数据采集及存储
  • 知识点07：业务流程：数据处理及应用
  • 知识点08：技术架构：常用技术选型
  • 知识点09：技术架构：基础平台架构
  • 知识点10：技术架构：在线教育项目架构
  • 知识点11：平台搭建：命令行部署
  • 知识点12：平台搭建：集群管理工具部署
  • 知识点13：Cloudera Manager平台使用
  • 知识点14：项目虚拟机环境
  • 知识点15：Hue的使用
  • 知识点16：数据生成：数据源
  • 知识点17：数据生成：用户行为数据演示
  • 知识点18：数据生成：数据内容

知识点01：回顾

1. case when函数的功能及语法？

   • 功能：实现多条件的判断逻辑
   • 语法
     • case col when ……
     • case when col = value
   • if（条件，true的结果，false的结果）：单条件的判断
     • 多条件：if（条件1，if(条件2，true,false),false）

2. concat与concat_ws函数的功能与语法？

   • 功能：实现字符串拼接
   • 语法
     • concat（str1,str2……）
     • concat_ws（分隔符，str1,str2……）

3. collect_set与collect_list的功能与语法？

   • 功能：将某一列的多行的内容合并为一行
   • 语法
     • collect_set（colname）
     • collect_list (colname)

4. Json处理的函数有哪些？

   • 方式一：函数
     • get_json_object：用于取某一个JSON字符串中的某一个元素，$.元素名
     • json_tuple：一次性取多个元素
   • 方式二：JSONSerde

5. 窗口函数的语法及关键字的含义是什么？

   • 语法

     funName（参数） over （partition by col [order by col ] [window_size]）
     

   • 关键字

     • partition by：分区，将相同分区的数据放在一起
     • order by：排序，基于每个分区内部的排序
     • window_size：指定计算的窗口
       • 指定了分区和排序：默认窗口为从第一行到当前行
       • 指定了分区：默认窗口从第一行到最后一行

   • 窗口聚合函数：sum/count/min/max/avg

6. first_value和last_value的功能及语法？

   • first_value（col）：用于取分区内部的第一条数据
   • last_value（col）：用于取分区内部的最后一条数据
     • 注意使用的默认窗口

7. lag和lead的功能及语法？

   • lag（colName，N，default）:向前偏移
   • lead（colName，N，default）:向后偏移

8. MapReduce可以做哪些优化？Hive中可以做哪些参数优化？

   • MapReduce优化
     • 推测执行
     • JVM重用
   • Hive中优化
     • Fetch Task
     • 严格模式
     • 并行执行
     • 压缩

9. 常见的文件格式有哪些？列式存储的优点是什么？

   • 文件格式
     • 默认：textfile
     • 二进制：SequenceFile
     • 列式存储：rcfile、orc、parquet
   • 优点
     • 占用的存储空间更小
     • 对列的处理，性能更好
     • 构建文件索引

10. 数据倾斜的现象和原因是什么，哪些场景下会产生数据倾斜以及怎么解决？

    • 现象：一个程序，有个别的Task一直在运行，其他的Task都运行结束了，任务进度卡在99或者100%出现了数据倾斜
    • 原因：这个Task的负载比较高，数据分配不均衡，分配规则的问题
    • 场景：group by / join
    • 解决
      • group by
        • 开启Combiner
        • 构建随机分区
          • 自动：开启skewindata参数
          • 手动：distribute by rand（）
      • join
        • 避免产生Reduce Join

知识点02：目标

1. 整体内容
   • 大数据业务
     • 大数据的实际应用场景：大数据在各行各业中解决了什么问题？
     • 大数据平台的业务流程：数据从产生到应用要经过哪些流程？
   • 大数据平台的技术架构：大数据的技术有哪些？大数据平台架是什么样的？
   • 了解大数据平台部署方案
     • 手动分发安装
     • 集群管理工具安装
   • 集群管理工具怎么使用
2. 重点内容
   • 掌握在线教育平台的大数据业务需求
   • 掌握在线教育平台的大数据技术架构
   • 项目环境测试
   • 掌握常见的数据源以及用户行为日志的生成过程、数据的内容

知识点03：大数据业务需求

• 目标：了解常见大数据平台的业务需求

• 实施

  • 大数据业务需求本质
    • 本质：利用大数据软件工具对数据进行处理，从数据中挖掘价值，让公司挣更多的钱
    • 功能：辅助发现公司、产品或者运营层面存在的问题，解析问题，提高服务质量，促进决策
    • 使用：运营人员、决策人员
      • 大数据开发工程师：处理数据
    • 流程
      • 分析数据，发现问题，解决问题，提供更好的服务
    • 实现
      • 大公司：一般会自动搭建平台
      • 小公司：商业化大数据平台
        • 百度统计
        • 友盟
        • 神策
        • 易分析
  • 数据分析：基于公司的所有数据，对数据的内容进行分析，发现问题，提供决策性的支持
    • 运营分析：分析广告投放效果，决定下次投放比例
    • 订单分析：分析订单总成交额、订单笔数，分析订单的产生情况
    • 用户分析：分析新增用户、总用户、留存用户、流失用户、活跃用户
      • 分析用户属性：性别、年龄、收入、家庭成员、家庭住址
    • 商品分析：分析热门商品、访问量Top10、商品地区分布、商品库存分配
    • 访问分析：分析用户访问分类、访问商品
    • 来源分析：分析用户来源：搜索引擎、输入网址、广告
    • 转化分析：用户的每个步骤的转化率
      • 访问
      • 搜索
      • 浏览
      • 添加购物车
      • 下订单
      • 支付
  • 推荐系统：基于用户分析构建用户画像，实现精准推荐
    • 商品推荐：根据用户的喜好，主送为用户推荐适合于这个用户的商品
    • 视频推荐：根据用户的习惯、用户的属性来推荐合适的视频
    • 广告推荐：精准广告营销
  • 风控系统
    • 金融风控：征信风控，避免坏账
    • 系统风控：用于监控一些恶意网站攻击，及时发现以及屏蔽IP
    • 刷单风控：分析整个订单的流程是否是刷单流程
  • 机器学习
    • 人脸识别
    • 无人驾驶
    • 智能设备

• 小结

  • 了解常见的大数据平台业务需求

知识点04：在线教育项目需求

• 目标：掌握在线教育项目需求

• 实施

  • 行业：线上教育行业

  • 产品：课程

  • 目标：实现用户的转化运营分析，提高转化率，实现用户的学习管理分析，提高学习效率

    • 让更多人买产品
    • 让用户得到好的结果

  • 业务流程

    • 访问咨询课程、购买课程、学习课程
    • step1：采集所有用户产生的数据
    • step2：分析每一步用户的访问、咨询、报名的情况、学员的考勤、考试情况
    • step3：通过分析的结果来反映产品的好坏，发现产品的问题，发现管理中的问题
    • step4：解决这些问题，提高报名率，加强学员学习效果

  • 整体需求

    • step1：访问
      • 访问官网，了解公司、课程和产品的信息
    • step2：咨询
      • 详细了解课程信息，留下联系方式
      • 分析为什么咨询率比较低
        • 网站本身的问题：产品的介绍不吸引人、网站看着不可靠
    • step3：意向
      • 销售会联系用户，明确报名的意向
    • step4：报名
      • 最终转化为一个报名用户
      • 分析为什么报名率比较低
        • 产品的内容不符合
        • 价格定位太高
        • 销售转化的问题
    • step5：学习
      • 考勤管理
      • 考试管理
      • ……

  • 项目需求

    • 需求1：实现不同维度下的用户转化率分析
      • 访问转咨询率 = 咨询人数 / 访问人数
      • 意向转报名率 = 报名人数 / 意向人数
    • 需求2：实现不同维度下的学员考勤指标分析
      • 出勤率、迟到率、请假率、旷课率

  • 项目看板模块

    • 访问咨询模块：访问人数、访问IP数、咨询人数、咨询IP数、咨询率
    • 意向分析模块：意向人数
    • 报名分析模块：报名人数
    • 学员考勤模块：出勤率、迟到率

  • 项目效果

• 小结

  • 在线教育项目中的需求和模块是什么？
  • 需求
    • step1：统计不同维度下的转化率分析
      • 访问转咨询率
      • 意向转报名率
    • step2：统计不同维度下的考勤分析
      • 出勤率、迟到率、请假率、旷课率
    • 模块
      • 访问与咨询
      • 意向分析
      • 报名分析
      • 考勤分析

知识点05：业务流程：数据来源

• 目标：了解常见的数据来源

• 实施

  • 业务数据
    • 由业务系统生成的数据：存储在业务数据库中
    • 用户数据、商品数据、订单数据
  • 用户行为数据
    • 用户在网站上所有的操作记录下的数据信息
    • 注册、登陆、访问页面、收藏、提交订单、添加购物车、支付、搜索
  • 爬虫数据
    • 根据需求爬取互联网上与实际分析业务相关的数据
  • 运维日志
    • 机器、程序运行日志，辅助运维做分析的
  • 第三方数据
    • 合作方的数据
    • 购买的数据

• 小结

  • 了解常见的数据来源即可

知识点06：业务流程：数据采集及存储

• 目标：了解数据采集及数据的存储过程

• 实施

  • 数据采集
    • 本质：将各种各样的数据源统一的采集到大数据存储平台
    • 实现：通过不同的工具对不同的数据源进行采集
      • 工具：Flume、Sqoop
      • 模式
        • 全量：每次采集所有数据
        • 增量：每次采集更新数据
  • 数据存储
    • 本质：将各种各样的数据源进行统一化的存储：数据仓库
    • 实现：通过数据仓库来统一化存储和转换，提供应用
      • 工具：Hive

• 小结

  • 了解数据采集及数据的存储过程

知识点07：业务流程：数据处理及应用

• 目标：了解数据处理及数据的应用过程

• 实施

  • 数据处理
    • 本质：基于不同的数据对数据仓库中的数据进行处理分析，得到处理的结果
    • 实现：通过分布式计算来读取数据仓库中的数据进行处理、
      • 工具：Hive、Impala、SparkSQL
      • 流程
        • 分层
        • 建模
      • 计算
  • 数据应用
    • 本质：将计算好的结果应用在实际的业务需求中
    • 实现
      • 数据分析报表、用户画像、推荐系统、风控系统

• 整体流程

  • 数据生成：由应用层开发者实现
  • 数据采集
  • 数据存储：数据仓库
  • 数据处理
  • 数据应用

• 小结

  • 了解数据处理及数据的应用过程

知识点08：技术架构：常用技术选型

• 目标：了解大数据平台的常用技术选型

• 实施

  • 数据采集
    • Flume、Sqoop、Logstash、Beats、Canal
    • 每种数据源的存储不一样：数据库、文件
    • 每种工具的应用场景不一样：实时采集、离线采集
  • 数据存储
    • HDFS：分布式大数据离线文件系统
    • Hbase：分布式大数据实时NoSQL数据库【内存+HDFS】
    • Kafka：分布式大数据实时消息队列系统
    • Redis：分布式基于内存NoSQL数据库
    • ElasticSearch：分布式全文索引工具
    • mysql：关系统数据库，一般存储分析处理的结果
  • 数据处理
    • MapReduce：离线的分布式批处理
    • Spark：全场景的分布式计算平台
      • SparkCore：离线批处理
      • SparkSQL：基于SQL批处理
      • SparkStreaming / StructStreaming ：实时计算
      • Spark MLlib：机器学习库
    • Flink：实时计算平台
      • 实时计算：Java、Scala、SQL
      • 用实时代替离线
    • Impala、Kylin、Drill
  • 其他工具
    • 分布式协调服务：Zookeeper
    • 分布式调度工具：Oozie、Azkaban、AirFlow、Zeus
    • 可视化交互客户端：Hue
    • 集群管理平台：ClouderaManager
    • 可视化报表平台：FineBi

• 小结

  • 了解大数据平台的常用技术选型

知识点09：技术架构：基础平台架构

• 目标：了解大数据的基础平台架构

• 实施

  • Lambda架构：离线和实时是两套架构

• Kappa架构：只有一套实时架构，用实时代替离线

• 小结

  • 了解大数据的基础平台架构

知识点10：技术架构：在线教育项目架构

• 目标：掌握在线教育项目架构

• 实施

  • 要求：必须要自己画出项目架构图
  • 数据生成：业务系统
    • 用户访问与咨询数据：客服系统：数据库
    • 意向与报名数据：CRM系统：数据库
    • 学员考勤数据：学员管理系统：数据库
    • MySQL
  • 数据采集
    • Sqoop：基于MapReduce的一个数据采集的工具
      • 实现将MySQL数据库的数据与HDFS之间的数据实现导入与导出
  • 数据存储
    • Hive数据仓库：存储HDFS
  • 数据处理
    • 分析处理：HiveSQL：MapReduce
    • 结果保存：MySQL
  • 数据应用
    • 报表：FineBI
  • 任务调度
    • Oozie：实现所有程序自动化运行
  • 可视化交互
    • Hue：可视化开发Hive、O瓯子额
  • 集群管理
    • Cloudera Manager
    • 讲解这个东西的功能和基本的使用：项目中我们不用

• 小结

  • 整个项目架构中使用到了哪些技术？
  • 数据生成：MySQL
    • 数据采集：Sqoop
    • 数据存储：HIve
    • 数据计算：Hive：MapReduce
    • 数据应用
      • 结果：MySQL
      • 报表：FineBi
    • 可视化开发：Hue
    • 调度工具：Oozie
    • 集群管理：Cloudera Manager

知识点11：平台搭建：命令行部署

• 目标：了解大数据平台命令行部署方式的优缺点

• 实施

  • 过程

• 优点

  • 灵活性和安全性、自定义的程度最高

• 缺点

  • 如果集群的机器比较多，安装和管理就比较麻烦
  • 如果有一台的配置改变了，其他的都要手动同步

• 小结

  • 了解大数据平台命令行部署方式的优缺点

知识点12：平台搭建：集群管理工具部署

• 目标：掌握集群管理工具部署方式的原理及优缺点

• 实施

  • 工具

    • Cloudera Manager：Cloudera 公司研发的产品
    • Ambari：Apache社区的开源集群管理工具

  • 过程

    • step1：准备好所有软件安装包：Hadoop、Spark、Flink、Hbase……
    • step2：先手动安装CM【分布式架构】
      • 主：CM-server
      • 从：CM-agent
    • step3：可以通过CM来管理所有机器上所有软件的安装
      • 提供一个管理界面：所有机器节点、所有软件
      • 可以自由的选择每个软件安装在哪些机器上

  • 原理
    

  • 优点

    • 由管理工具来实现批量化的同步操作：安装、配置
    • 有监控管理：进程监控、资源监控
    • 可以所有程序管理：不需要命令行，通过可视化界面来管理所有进程

  • 缺点

    • Cloudera Manager：对很多非Cloudera公司的产品不兼容
    • Ambari：Bug比较多，兼容性较差

• 小结

  • 了解常用的集群管理工具的基本原理

知识点13：Cloudera Manager平台使用

• 目标：了解CM平台的基本使用

• 实施

  • step1：启动虚拟机

    • Linux用户名：root 密码：123456

    • IP地址及主机名，配置Windows映射

      192.168.88.150	hadoop01
      192.168.88.151	hadoop02
      

• step2：访问CM管理界面

  • 注意：虚拟机启动以后，等待一会，才能访问，如果等待一会还不行，就再等一会

  • 管理界面

    hadoop01:7180
    或者
    192.168.88.150:7180
    CM用户名：admin   密码：admin
    

• step3：管理主机，查看主机状态
  在这里插入图片描述

• step4：启动管理服务

• step5：查看服务状态、进程、配置

• step6：使用Hue

  Hue的用户名：hue   
  Hue的密  码：hue
  

  • Hue是一个统一化的客户端工具

    • 访问HDFS、YARN、Hive、MySQL

  • 进入Hue

- HDFS

• YARN

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/202105081629574.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1OTI1NDY3,size_16,color_FFFFFF,t_70)

  

- Hive

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210508163122544.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1OTI1NDY3,size_16,color_FFFFFF,t_70)

• 小结

  • 了解CM平台的使用即可

知识点14：项目虚拟机环境

• 目标：实现配置启动项目使用的虚拟机环境

• 实施

  • step1：安装虚拟机

    • 以第一台为例

      • 找到.vmx结尾的文件，双击打开这个文件

• 如果提示用哪个软件打开，选择VMware WorkStation打开

• 修改资源配置：自己合理的调整机器资源

  • 16GB内存：6-4-6 或者 4-4-4

  • 启动三台机器
    

• step2：启动环境测试

  • 构建CRT远程连接

    三台机器的地址
    192.168.88.221	node1
    192.168.88.222	node2
    192.168.88.223	node3
    用户名和密码
    root		123456
    

  • 每台机器安装软件

    软件/机器	node1	node2	node3
    Hadoop	*	*	*
    Hive			*
    Sqoop			*
    Flume	*
    Oozie	*
    Hue	*

  • 启动Hadoop

    • 第一台机器：start-dfs.sh
    • 第二台机器： mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
    • 第三台机器：start-yarn.sh

  • 启动Hive

    • 第三台机器
    • start-metastore.sh
    • start-hiveserver2.sh
    • start-beeline.sh

  • 启动oozie

    • 第一台机器：start-oozie.sh

- 启动Hue

  - 第一台机器：start-hue.sh

- 关闭

  - 第一台机器
    - stop-dfs.sh
    - stop-oozie.sh
  - 第二台机器
    -  mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
  - 第三台机器
    - stop-yarn.sh

• 小结

  • 实现启动测试即可

知识点15：Hue的使用

• 目标：了解Hue的基本使用

• 实施

  • 启动

    • 启动：start-hue.sh

    • 访问：node1:8888

      • 192.168.88.221:8888

    • 登录

      • hue用户：root
      • hue密码：123456

• HDFS

• YARN

• Hive

• 小结

  • 了解Hue的基本使用

知识点16：数据生成：数据源

• 目标：了解业务数据与用户行为数据的生成

• 实施

  • 业务数据

    • 存储：数据库
    • 目的：为了满足业务需求而实现的业务存储
    • 例如：电商：注册登录、浏览商品、下订单、查询订单
    • 常见：用户数据、商品数据、订单数据

• 用户行为数据

  • 存储：日志文件

  • 目的：用于记录用户在网站或者APP上的所有的操作行为

  • 例如：用户浏览、搜索、支付

  • 常见：用户操作的行为数据

• 小结

  • 了解业务数据与用户行为数据的生成

知识点17：数据生成：用户行为数据演示

• 目标：了解用户行为数据的生成

• 实施

  • 用户访问网页

• 埋点收集数据
  

• 发送给日志服务器

• 日志服务器记录用户行为日志

• 小结

  • 了解用户行为数据的生成

知识点18：数据生成：数据内容

• 目标：了解常见数据中的字段内容

• 实施

  192.168.88.1^A
  1620287034.261^A
  192.168.88.130^A
  /hpsk.jpg?en=e_l&ver=1&pl=website&sdk=js&u_ud=784160D6-69DB-4E59-8D33-5AD84CD5C97C&u_sd=63DCC8C7-9D2F-4156-A7C9-DFFDEC8E1D55&c_time=1620287034238&l=zh-CN&b_iev=Mozilla%2F5.0%20(Windows%20NT%2010.0%3B%20Win64%3B%20x64)%20AppleWebKit%2F537.36%20(Khtml%2C%20like%20Gecko)%20Chrome%2F90.0.4430.93%20Safari%2F537.36&b_rst=1536*864
 

192.168.88.1^{A1620287034.262}A192.168.88.130^A/hpsk.jpg?en=e_pv&p_url=http%3A%2F%2Flocalhost%3A8080%2Fhpsk_sdk%2Fdemo.html&p_ref=http%3A%2F%2Flocalhost%3A8080%2Fhpsk_sdk%2Findex.html&tt=%E6%B5%8B%E8%AF%95%E9%A1%B5%E9%9D%A21&ver=1&pl=website&sdk=js&u_ud=784160D6-69DB-4E59-8D33-5AD84CD5C97C&u_sd=63DCC8C7-9D2F-4156-A7C9-DFFDEC8E1D55&c_time=1620287034239&l=zh-CN&b_iev=Mozilla%2F5.0%20(Windows%20NT%2010.0%3B%20Win64%3B%20x64)%20AppleWebKit%2F537.36%20(KHTML%2C%20like%20Gecko)%20Chrome%2F90.0.4430.93%20Safari%2F537.36&b_rst=1536*864

• 用户IP地址：一般用于统计用户的地区分布

• 服务端时间：用于标记数据的时间

• 请求服务端地址

• URI：包含采集到的用户的数据，page?key=value&key=value

  /hpsk.jpg?：访问页面
  en=e_l&：事件类型：用户做了什么事情产生的数据
  ver=1&：版本
  pl=website&：平台
  sdk=js&：JS埋点采集的
  u_ud=784160D6-69DB-4E59-8D33-5AD84CD5C97C& ：访客id
  u_sd=63DCC8C7-9D2F-4156-A7C9-DFFDEC8E1D55& ：会话id
  c_time=1620287034238& ：客户端时间
  l=zh-CN& ：客户端语言
  b_iev=Mozilla%2F5.0%20(Windows%20NT%2010.0%3B%20Win64%3B%20x64)%20AppleWebKit%2F537.36%20(KHTML%2C%20like%20Gecko)%20Chrome%2F90.0.4430.93%20Safari%2F537.36  ：客户端的操作系统和浏览器信息
  &b_rst=1536*864 ：客户端分辨率
  

  • en=e_l：表示这个用户是第一次访问
    • 自动创建一个用户id写入客户端的cookie中
    • 下一次再访问，已经有用户id，就不会再出发这个e_l的记录

  en=e_pv&
  p_url=http%3A%2F%2Flocalhost%3A8080%2Fhpsk_sdk%2Fdemo.html&  当前正在访问的页面
  p_ref=http%3A%2F%2Flocalhost%3A8080%2Fhpsk_sdk%2Findex.html&  从哪个页面过来的
  tt=%E6%B5%8B%E8%AF%95%E9%A1%B5%E9%9D%A21& 当前页面的标题
  ver=1&
  pl=website&
  sdk=js&
  u_ud=784160D6-69DB-4E59-8D33-5AD84CD5C97C&
  u_sd=63DCC8C7-9D2F-4156-A7C9-DFFDEC8E1D55&
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