Python工业项目实战01：项目介绍及环境构建

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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Python工业项目实战01：项目介绍及环境构建相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

知识点01：课程目标

  1. 项目目标
    • 项目1：在线教育
      • 学习如何做项目，项目中大数据工程师要负责实现的内容和流程
      • 学习数仓基础理论：建模、分层
    • 项目2：一站制造
      • 企业中项目开发的落地：代码开发
        • 代码开发：SQL【DSL + SQL】
          • SparkCore
          • SparkSQL
      • 数仓的一些实际应用：分层体系、建模实现
  2. 内容目标
    • 项目业务介绍：背景、需求
    • 项目技术架构：选型、架构
    • 项目环境测试

知识点02：项目背景

  • 目标：了解项目应用背景

  • 实施

    • 工业

      • 产业分类
        • 第一产业：植业、林业、畜牧业、水产养殖业等直接以自然物为生产对象的产业
        • 第二产业：工业、建筑业
        • 第三产业：交通运输业、通讯产业、商业、餐饮业、金融业、教育产业
      • 定义：属于第二产业，指的是采集原料，并把它们加工成产品的工作和过程
      • 划分
        • 开采业：对自然资源的开采，对采矿、晒盐、森林采伐等
        • 加工业：粮油加工、食品加工、 轧花、缫丝、纺织、制革等
        • 制造业：炼铁、炼钢、化工生产、 石油加工、机器制造、木材加工等，以及电力、自来水、煤气的生产和供应等
        • 机修业：对工业品的修理、翻新，如机器设备的修理、 交通运输工具的修理等

    • 物理网：IOT（Internet Of Things）

      • 定义：指的是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络
      • 特点
        • 物物相连
        • 远程监控和设备控制
        • 设备自动化，提升用户体验
        • 设备故障分析处理
      • 场景
        • 智能设备：手机、平板、手表、眼镜、汽车
        • 智能家居：门、空调、洗衣机、水壶、窗帘、灯具、马桶、牙刷
        • 智能机器人：语音助手、家庭管家、工业机器手臂、快递机器人
        • ……

    • 工业物联网：IIOT（Industrial Internet of Things）

      • 定义：指数以亿计的工业设备，在这些设备上装置传感器，连接到网络以收集和共享数据

      • 发展

        • IDC预测，到2024年全球物联网的联接量将接近650亿，是手机联接量的11.4倍

  • 小结

    • 了解项目应用背景

知识点03：项目需求

  • 目标：掌握项目业务需求

    • 这个项目属于哪个行业？
    • 为什么要做这个项目？
    • 这个项目的目的是什么？

  • 实施

    • 项目行业：工业大数据

    • 项目名称：加油站服务商数据运营管理平台

      • 中石化，中石油，中海油、壳牌，道达尔……

    • 整体需求

      基于加油站的设备安装、维修、巡检、改造等数据进行统计分析
支撑加油站站点的设备维护需求以及售后服务的呼叫中心数据分析
提高服务商服务加油站的服务质量
保障零部件的仓储物流及供应链的需求
实现服务商的所有成本运营核算

    • 具体需求

      • 运营分析：呼叫中心服务单数、设备工单数、参与服务工程师个数、零部件消耗与供应指标等
      • 设备分析：设备油量监控、设备运行状态监控、安装个数、巡检次数、维修次数、改造次数
      • 呼叫中心：呼叫次数、工单总数、派单总数、完工总数、核单次数
      • 员工分析：人员个数、接单次数、评价次数、出差次数
      • 报销统计分析、仓库物料管理分析、用户分析

    • 报表

  • 小结

    • 这个项目属于哪个行业？
      • 工业化大数据平台
      • 行业：加油站服务商运营数据分析平台
    • 为什么要做这个项目？
      • 基于所有设备的安装、维修、巡检、改造的工单数据，辅助公司的运营，提高服务质量，做合理的成本预算
    • 这个项目具体需求是什么？
      • 提高服务质量，做合理的成本预算
      • 需求一：对所有工单进行统计分析
        • 安装工单、维修工单、巡检工单、改造工单、回访分析
      • 需求二：付费分析、报销分析
        • 安装人工费用、安装维修材料费用、差旅交通费用

知识点04：业务流程

  • 目标：掌握加油站设备维护的主要业务流程

  • 实施

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-J1cybrut-1671433321096)(Day1006_项目介绍及环境构建.assets/image-20210819151836340.png)]

    • step1：加油站服务商联系呼叫中心，申请服务：安装/巡检/维修/改造加油机
    • step2：呼叫中心联系对应服务站点，分派工单：联系站点主管，站点主管分配服务人员
    • step3：服务人员确认工单和加油站点信息
    • step4：服务人员在指定日期到达加油站，进行设备检修
    • step5：如果为安装或者巡检服务，安装或者巡检成功，则服务完成
    • step6：如果为维修或者改造服务，需要向服务站点申请物料，物料到达，实施结束，则服务完成
    • step7：服务完成，与加油站站点服务商确认服务结束，完成订单核验
    • step8：工程师报销过程中产生的费用
    • step9：呼叫中心会定期对该工单中的工程师的服务做回访

  • 小结

    • 掌握加油站设备维护的主要业务流程
    • 工单分析、费用分析、物料分析、回访分析

知识点05：技术选型

  • 目标：掌握加油站服务商数据运营平台的技术选型

  • 实施

    • 数据生成：业务数据库系统

      • Oracle：工单数据、物料数据、服务商数据、报销数据等

    • 数据采集

      • Sqoop：离线数据库采集

    • 数据存储

      • Hive【HDFS】：离线数据仓库【表】

    • 数据计算

      • SparkCore：类MR开发方式【写代码调用方法函数来处理：面向对象 + 面向函数】
        • 对非结构化数据进行代码处理
        • 场景：ETL
      • SparkSQL：类HiveSQL开发方式【面向表】
        • 对数据仓库中的结构化数据做处理分析
        • 场景：统计分析
        • 开发方式
          • DSL：使用函数【DSL函数 + RDD函数】
          • SQL：使用SQL语句对表的进行处理
        • 功能：离线计算 + 实时计算
      • 注意：SparkSQL可以解决所有场景的分布式计算，离线计算的选型不仅仅是SparkSQL
        • SparkSQL/Impala/Presto
      • 使用方式
        • Python/Jar：spark-submit
          • ETL
        • ThriftServer：SparkSQL用于接收SQL请求的服务端，类似于Hive的Hiveserver2
          • PyHive :Python连接SparkSQL的服务端，提交SQL语句
          • JDBC：Java连接SparkSQL的服务端，提交SQL语句
          • spark-sql -f ：运行SQL文件，类似于hive -f
          • beeline：交互式命令行，一般用于测试

    • 数据应用

      • mysql：结果存储
      • Grafana：数据可视化工具

    • 监控工具

      • Prometheus：服务器性能指标监控工具

    • 调度工具

      • AirFlow：任务流调度工具

    • 技术架构

  • 小结

    • 本次项目的技术架构是什么？

      • Lambda架构：离线计算层 + 实时计算层 + 数据服务层

    • 项目中用到了哪些技术？

      • 数据生成：Oracle

      • 数据采集：Sqoop

      • 数据存储：Hive

      • 数据处理：SparkSQL

      • 数据应用：MySQL + Grafana

      • 数据监控：Prometheus

      • 任务调度：AirFlow

      • 版本控制：Git + Gitee

      • 资源容器：Docker

知识点06：Docker的介绍

  • 目标：了解Docker的基本功能和设计

    • 为什么要用Docker？
    • 什么是Docker？

  • 路径

    • step1：生产环境的问题
    • step2：容器的概念
    • step3：Docker的设计

  • 实施

    • 生产环境的问题

      • 运维层面：一台机器上的应用太多，不同的环境，安装过程也不一样，管理麻烦，怎么办？
      • 开发层面：不同程序的运行受到环境、资源等因素的干扰，不同的环境，开发的方式也不一样，怎么办？

    • 容器的概念

      • 硬件容器：将一个硬件虚拟为多个硬件，上层共用硬件
        • VMware WorkStation

    • 应用容器：将一个操作系统虚拟为多个操作系统，不同操作系统之间互相隔离

  • Docker

  • Docker的设计

  • 定义：Docker是一个开源的应用容器引擎，使用GO语言开发，基于Linux内核的cgroup，namespace，Union FS等技术，对应用程序进行封装隔离，并且独立于宿主机与其他进程，这种运行时封装的状态称为容器。

    • 目标

      • 提供简单的应用程序打包工具

    • 开发人员和运维人员职责逻辑分离

  • 多环境保持一致性,消除了环境差异

  • 功能：“Build，Ship and Run Any App，Anywhere”

    • 通过对应用组件的封装，分发，部署，运行等生命周期的管理，达到应用组件级别的一次封装，多次分发，到处部署

  • 架构

  • 组成

    • 宿主机：安装Docker的那台实际的物理机器

    • docker client 【客户端】：用于连接服务端，提交命令给服务端

      #拉取镜像
docker pull ……
#启动容器
docker run ……
#进入容器
docker exec ……
#查看容器

    docker ps ……

    
- docker daemon【服务端】：用于接收客户端请求，实现所有容器管理操作

- docker image【镜像】：用于安装APP的软件库，简单点理解为软件的安装包

- docker container 【容器】：用于独立运行、隔离每个APP的单元，相当于每个独立的Linux系统

  • 小结

    • 了解Docker的基本功能和设计

知识点07：Docker的网络

  • 目标：了解Docker的网络管理设计

    • Docker的

  • 路径

    • step1：问题
    • step2：模式
    • step3：选型

  • 实施

    • 问题

      • Docker的本质在一个操作上虚拟了多个操作系统出来，那每个操作之间如何进行网络通信呢？

    • 模式

      • host模式：每个虚拟系统与主机共享网络，IP一致，用不同端口区分不同虚拟系统

- **container模式**：第一个容器构建一个独立的虚拟网络，其他的容器与第一个容器共享网络


- **none模式**：允许自定义每个容器的网络配置及网卡信息，每个容器独立一个网络


- **bridge模式**：构建虚拟网络桥，所有容器都可以基于网络桥来构建自己的网络配置

  • 选型

    • 本次项目中使用bridge模式，类似于VM中的Net模式使用

  • 管理

    • 了解即可，不用操作

    • 创建

      docker network create --subnet=172.33.0.0/24 docker-bd0

    • 查看模式

      docker network ls

    • 删除

      docker network rm ……

  • 小结

    • 了解Docker的网络管理设计

知识点08：Docker的使用

  • 目标：了解docker的基本使用

  • 路径

    • step1：docker管理
    • step2：image管理
    • step3：container管理

  • 实施

    • docker管理

      • 默认开机自启

      • 了解即可，不用操作

      • 启动服务

        systemctl start docker

      • 查看状态

        systemctl status docker

      • 关闭服务

        systemctl stop docker

    • image管理

      • 了解即可，不用操作

      • 添加镜像

        docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/helowin/oracle_11g

      • 列举镜像

        docker images

      • 移除镜像

        docker rmi ……

    • container管理

      • 熟悉常用操作

      • 创建并启动container：不用做

        docker run --net docker-bd0 --ip 172.33.0.100 -d -p 1521:1521 --name oracle 3fa112fd3642
        • run = create + start

      • 列举container

        #列举所有的
docker ps -a
#列举正在运行的
docker ps

      • 进入container

        docker exec -it Name bash

      • 退出container

        exit

      • 删除container

        docker rm ……

  • 小结

    • 了解docker的基本使用

知识点09：Oracle的介绍

  • 目标：了解Oracle工具的基本功能和应用场景

  • 路径

    • step1：数据库分类
    • step2：Oracle的介绍

  • 实施

    • 数据库分类

      • RDBMS：关系型数据库管理系统
        • 工具：MySQL、Oracle、SQL Server……
        • 应用：业务性数据存储系统：事务和稳定性
        • 特点：体现数据之间的关系，支持事务，保证业务完整性和稳定性，小数据量的性能也比较好
        • 开发：SQL
      • NoSQL：Not Only SQL：非关系型数据库
        • 工具：Redis、HBASE、MongoDB……
        • 分类：KV、文档、时序、图……
        • 应用：一般用于高并发高性能场景下的数据缓存或者数据库存储
        • 特点：读写速度特别快，并发量非常高，相对而言不如RDBMS稳定，对事务性的支持不太友好
        • 开发：每种NoSQL都有自己的命令语法

    • Oracle的介绍

      • 概念：甲骨文公司的一款关系数据库管理系统

        • Oracle在古希腊神话中被称为“神谕”，指的是上帝的宠儿
        • 在中国的商周时期，把一些刻在龟壳上的文字也称为上天的指示，所以在中国Oracle又翻译为甲骨文
        • Oracle是现在全世界最大的数据库提供商，编程语言提供商，应用软件提供商，它的地位等价于微软的地位

      • 分类：RDBMS，属于大型RDBMS数据库

        • 大型数据库：IBM DB2、Oracle、Sybase
        • 中型数据库：SQL Server、MySQL、Informix、PostgreSQL
        • 小型数据库：Access、Visual FoxPro、SQLite

      • 功能：实现大规模关系型数据存储

      • 特点

        • 功能全面：数据字典、动态性能视图、TRACE跟踪、AWR、ASH、SQL Monitor等
        • 性能优越：支持SQL大量的表连接、子查询、集合运算，长度可达上千行
        • 数据量大：相比较于其他的数据库，Oracle支持千万级别以上的数据高性能存储
        • 高可靠性：基于Oracle自带的RAC架构下，可靠性和稳定性相对比较高

      • 综合排名

        [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YZ7ezHSY-1671433321100)(Day1006_项目介绍及环境构建.assets/image-20210820144336062.png)]

      • 应用

        • 中国各大银行、电信、政府单位等机构所有系统

      • 趋势

        • 去IOE【IBM服务器、Oracle数据库、EMC存储】

  • 小结

    • 了解Oracle工具的基本功能和应用场景

知识点10：集群软件规划

  • 目标：了解项目的集群软件规划

  • 实施

172.33.0.100    oracle.bigdata.cn
172.33.0.110    sqoop.bigdata.cn
172.33.0.121    hadoop.bigdata.cn
172.33.0.131    hive.bigdata.cn
172.33.0.133    spark.bigdata.cn

  • 小结

    • 了解项目的集群软件规划

知识点11：项目环境导入

  • 目标：实现项目虚拟机的导入

  • 实施

    • step1：导入：找到OneMake虚拟机中以.vmx结尾的文件，使用VMware打开

  • step2：启动：启动导入的虚拟机，选择我已移动该虚拟机

  • step3：登陆：登陆到虚拟机内部，或者使用远程工具连接

    • 默认IP：192.168.88.100
    • 主机名：node1
    • 用户名：root
    • 密码：123456

  • 小结

    • 实现项目虚拟机的导入

知识点12：项目环境配置

  • 目标：根据需求实现项目环境配置

  • 实施

    • 注意：所有软件Docker、Hadoop、Hive、Spark、Sqoop都已经装好，不需要额外安装配置，启动即可

    • 配置网络：如果你的VM Nat网络不是88网段，请按照以下修改

      • 修改Linux虚拟机的ens33网卡，网卡和网关，修改为自己的网段

        vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33


- 重启网卡

  ```
  systemctl restart network
  ```

- 查看是否修改成功

  ```
  ifconfig
  ```

  • 配置映射

    • 修改Linux映射,修改为自己的网段

      vim /etc/hosts

    • 配置Windows上的映射，方便使用主机名访问【把以前的有冲突的注释掉】

    192.168.88.100 oracle.bigdata.cn
    192.168.88.100 hadoop.bigdata.cn
    192.168.88.100 hive.bigdata.cn
    192.168.88.100 mysql.bigdata.cn
    192.168.88.100 node1

  • 小结

    • 根据需求实现项目环境配置

知识点13：项目环境测试：Oracle

  • 目标：实现项目Oracle环境的测试

  • 实施

    • 启动

      docker start oracle

    • 进入

      docker exec -it oracle bash

    • 连接

      #进入客户端命令行：/nolog表示只打开，不登录，不用输入用户名和密码
sqlplus /nolog
#登陆连接服务端：/ as sysdba表示使用系统用户登录
conn / as sysdba

    • 测试

    select TABLE_NAME from all_tables where TABLE_NAME LIKE ‘CISS_%’;

    
- 退出

    exit

    
- 远程连接：DG

- step1：安装DG

- step2：创建连接

  - SID：helowin
- 用户名：ciss
  - 密码：123456

  • step3：配置驱动包

  • step4：配置JDK

  • step5：测试

  • 关闭

      docker stop oracle

  • 小结

    • 实现项目Oracle环境的测试

知识点14：项目环境测试：MySQL

  • 目标：实现项目MySQL环境的测试

  • 实施

    • 大数据平台中自己管理的MySQL：两台机器

      • 存储软件元数据：Hive、Sqoop、Airflow、Oozie、Hue
      • 存储统计分析结果

    • 注意：MySQL没有使用Docker容器部署，直接部署在当前node1宿主机器上

    • 启动/关闭：默认开启自启动

    • 连接：使用命令行客户端、Navicat、DG都可以

      • 用户名：root
      • 密码：123456

  • 查看

  • 小结

    • 实现项目MySQL环境的测试

知识点15：项目环境测试：Hadoop

  • 目标：实现项目Hadoop环境的测试

  • 实施

    • 启动

      docker start hadoop

    • 进入

      docker exec -it hadoop bash

    • 查看进程

      jps

    • 启动进程

      start-dfs.sh
start-yarn.sh
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

    • 访问页面

      • node1:50070

      • node1:8088

- node1:19888

  • 退出

    exit

  • 关闭

    docker stop hadoop

  • 小结

    • 实现项目Hadoop环境的测试

知识点16：项目环境测试：Hive

  • 目标：实现项目Hive环境的测试

  • 实施

    • 启动Hive容器

      docker start hive

    • 进入Hive容器

      docker exec -it hive bash
source /etc/profile

    • 连接

      beeline
!connect jdbc:hive2://hive.bigdata.cn:10000

    • SQL测试

      select count(1);
      • Shuffle【分区、排序、分组】三种场景
      • 重分区：repartition：分区个数由小变大
        • 调用分区器对所有数据进行重新分区
        • rdd1
          • part0：1 2 3
          • part1： 4 5 6
        • rdd2：调用分区器【只有shuffle阶段才能调用分区器】
          • part0：0 6
          • part1：1 4
          • part2：2 5
        • 全局排序：sortBy
          • part0：1 2 5
          • part1： 4 3 6
          • 方案：将所有数据放入磁盘
          • 实现：对数据做了范围分区：将所有数据做了采样：4
            • part0：6 5 4
            • part1：3 2 1
        • 全局分组：groupBy，reduceByKey

    • 关闭Hive容器

      docker stop hive

  • 小结

    • 实现项目Hive环境的测试

知识点17：项目环境测试：Spark

  • 目标：实现项目Spark环境的测试

  • 实施

    • 启动Spark容器

      docker start spark

    • 进入Spark容器

      docker exec -it spark bash
source /etc/profile

    • 启动Thrift Server【默认已经启动】

      start-thriftserver.sh \\
--name sparksql-thrift-server \\
--master yarn \\
--deploy-mode client \\
--driver-memory 1g \\
--hiveconf hive.server2.thrift.http.port=10001 \\
--num-executors 3 \\
--executor-memory 1g \\
--conf spark.sql.shuffle.partitions=2

  • 测试

    beeline -u jdbc:hive2://spark.bigdata.cn:10001 -n root -p 123456
select count(1);

  • 关闭Spark容器

    docker stop spark

  • 小结

    • 实现项目Spark环境的测试

知识点18：项目环境测试：Sqoop

  • 目标：实现项目Sqoop环境的测试

  • 实施

    • 启动Sqoop容器

      docker start sqoop

    • 进入Sqoop容器

      docker exec -it sqoop bash
source /etc/profile

    • 测试

      sqoop list-databases \\
--connect jdbc:oracle:thin:@oracle.bigdata.cn:1521:helowin \\
--username ciss \\
--password 123456

    • 关闭Sqoop容器

      docker stop sqoop

  • 小结

    • 实现项目Sqoop环境的测试

要求

  1. Python面向对象

    • 类和对象
    • 方法

  2. Hive中建表语法

    create [external] table tbname(
	字段 类型 comment,
) 
comment
partitioned by 
clustered by col into N buckets
row format 
stored as textfile
location

–conf spark.sql.shuffle.partitions=2
```

[外链图片转存中...(img-MmgHFYpc-1671433321118)]

  • 测试

    beeline -u jdbc:hive2://spark.bigdata.cn:10001 -n root -p 123456
select count(1);

  • 关闭Spark容器

    docker stop spark

  • 小结

    • 实现项目Spark环境的测试

知识点18：项目环境测试：Sqoop

  • 目标：实现项目Sqoop环境的测试

  • 实施

    • 启动Sqoop容器

      docker start sqoop

    • 进入Sqoop容器

      docker exec -it sqoop bash
source /etc/profile

    • 测试

      sqoop list-databases \\
--connect jdbc:oracle:thin:@oracle.bigdata.cn:1521:helowin \\
--username ciss \\
--password 123456

    • 关闭Sqoop容器

      docker stop sqoop

  • 小结

    • 实现项目Sqoop环境的测试

要求

  1. Python面向对象

    • 类和对象
    • 方法

  2. Hive中建表语法

    create [external] table tbname(
	字段 类型 comment,
) 
comment
partitioned by 
clustered by col into N buckets
row format 
stored as textfile
location

  3. 提前预习：EntranceApp.py

以上是关于Python工业项目实战01：项目介绍及环境构建的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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