Hive数仓项目之sqoop相关操作访问咨询主题看板_全量流程

Posted 2022-11-04 黑马程序员官方

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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sqoop相关操作访问咨询主题看板_全量流程相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

往期内容：

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）。

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
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,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '1' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
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
insert into table itcast_dws.consult_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 origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    yearinfo as time_str,
    '3' as grouptype,
    '5' as time_type,
    yearinfo,
    '-1' as quarterinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo;
-- 统计每年每季度的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_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 origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
    '3' as grouptype,
    '4' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo;
-- 统计每年每季度每月的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_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 origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
    '3' as grouptype,
    '3' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
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,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip)以上是关于Hive数仓项目之sqoop相关操作访问咨询主题看板_全量流程的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
 Hive数仓项目之访问咨询主题看板增量的流程
 Hive数仓项目之数仓分层数仓工具的使用
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