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【福利】文末评论免费送《从零开始学Hadoop大数据分析》新书

分类: 文章 • 2024-05-28 08:58:40

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本书针对愿意加入大数据行业的初学者量身定做，以简练风趣的语言介绍了大数据程核心技术及相关案例。内容包括了数据的基本概念、Hadoop的安装与配置、HDFS、基于Hadoop3的HDFS高可用、Zookeeper、MapReduce、YARN、Sqoop、KafKa、Redis，每个知识点配有可运行的案例，同时结合企业实际案例，让读者能够掌握从大数据环境搭建到大数据核心技术，并且进一步熟悉企业案例的分析及开发过程，从而轻松进入到大数据领域。本书实用性强，非常适合Hadoop大数据分析入门读者阅读，也适合相关院校作为大数据分析与挖掘的教材使用。

【福利】文末评论免费送《从零开始学Hadoop大数据分析》新书

作者：温春水，毕洁馨
定价：89.00元

部分内容摘取

基于电商产品的大数据业务分析系统案例


项目背景、实现目标和项目需求


随着互联网快速的发展，越来越多行业都在尝试从网站挖掘来访客户的潜在价值，比如用户在打开网页后浏览了哪个页面，进行了什么样的操作，哪些用户来自于山东，哪些用户来自于北京，哪些用户购买了哪些商品，哪些商品容易销售等等，进而挖掘客户的潜在需求，比如当客户多次浏览了A商品，则说明客户对A类商品有购买意愿，如果有大批用户来自山东，则说明山东具有巨大的市场潜力。

说到这里，不得不提到天猫“双11”，据报道，2017天猫“双11”交易额超过去年的1207亿元人民币，再次创下新纪录，其实，不仅是天猫，很多电商后台都后有日志收集和分析系统，会记录用户浏览页面的相关操作和购买行为，并在后台以日志形式存在，比如用户的搜索、收藏、加入购物车、购买、评论等都对商家有着很大的参考价值。比如，用户通过各类浏览器访问网站最后会保存在磁盘上的logs目录下，如图1所示。

【福利】文末评论免费送《从零开始学Hadoop大数据分析》新书 图1   用户通过各类浏览器访问网站保存在磁盘上的logs中

首先我们从电商的参与者进行着手，这样便于通过不同的维度进行分析，我们知道电商的参与者，主要包括买方、卖方和快递三大类。接着可以对不同的用户群体进行不同维度的分析，包括基于买家的分析，基于商品的分析，以及买家购买了商品的分析，比如买家的消费额度等。


 功能与流程


在这个案例中，我们从数据采集，数据存储，数据处理，数据可视化四部分组成，如图2所示。

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 图2   大数据处理流程

开发大数据项目的第一往往是采集原始数据，在这个项目中，原始数据包括3部分，分别是用户信息、商品信息、购买记录。

l 用户信息包括：用户ID，性别、年龄（出生年月）和所在地。

l 商品信息包括：商家ID、类别、以及商品的商家。

l 购买记录包括：订单号、用户ID、商品ID、交易时间、价格、发货城市、收货城市、来源网站、快递单号、快递公司。

这里强调一点，读者需要和传统的关系型数据库区分开，这些信息初始是以log的形式生成，并以文本的样式存在磁盘上，比如电商后台会把你登录时的IP写在磁盘上的log文件中。其中用户数据和商品数据量相对较少，而交易记录往往非常大，大型的商务网站需要将数据存放在大数据平台HDFS上，在后面会逐步讨论。原始数据的关系如图3所示。

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 图3   原始数据关系图

  数据收集


上面说到，原始数据通需要通过数据采集来完成，而数据采集通常分为两种方式，第一种方式是从手机App、网站、其他设备通过日志收集工具进行收集，这里的日志收集工具可以使用Flume。第二种方式是从现有的系统进行收集，比如MySQL/Oracle导入，导入的工具可以使用Sqoop。

针对与本项目来说，下一步就需要进行数据进行收集了，前面也提到购买记录由于数据量庞大，需要放到大数据存储平台HDFS上进行存储，将数据从本地传到HDFS上的工具可以用Flume，下面我们只讨论在该项目中如何使用flume。

1. Flume的配置文件

首先，flume存放在：/opt/software/flume/apache-flume-1.8.0-bin路径下，需要flume的conf文件夹下创建配置文件logAnalysis.properties来进行flume相关配置，配置文件内容如下：

#Source从Client收集数据，传递给Channel，这里source的名字是logSource

mylogAgent.sources = logSource

# Channel连接 sources 和 sinks ，Channel可以理解为一个队列，在这里Channel的名#字设置为fileChannel

mylogAgent.channels = fileChannel

# Sink从Channel收集数据，这里的名字是hdfsSink，将从Channel收集过来的数据，#最终放到HDFS上

mylogAgent.sinks = hdfsSink

#将source的属性定义为exec，使用exec的时候需要指定shell命令来对日志进行读取。

mylogAgent.sources.logSource.type = spooldir

mylogAgent.sources.logSource.spoolDir = /opt/data/loganalysis/records/

#将fileChannel绑到source上

mylogAgent.sources.logSource.channels = fileChannel

#定义sink的类型为

mylogAgent.sinks.hdfsSink.type = hdfs

#将收集到的数据放在hdfs上按照特定的格式进行显示

mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.path = hdfs:// master:9000/flume/record/%Y-%m-%d/%H%M

# 设置hdfs文件的前缀。默认是:FlumeData,这里设置前缀为record_log

mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.filePrefix=transaction_log

#产生新文件的间隔，默认是:30（秒） ，0表示不以时间间隔为准

mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.rollInterval= 120

#event达到特定大小时再产生一个新文件，默认是:10，0表示不以event数目为准

mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.rollCount= 1000

#文件到达特定大小时重新产生一个新文件，默认是:1024bytes，0表示不以文件大小为准。

mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.rollSize= 0

#类似于“四舍五入”，下面3行代码的意思是，每10分钟生成一个文件

mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.round = true

mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.roundValue = 10

mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.roundUnit = minute

 

# hdfs.fileType用于控制文件类型，这里设置为DataStream

mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.fileType = DataStream

mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.useLocalTimeStamp = true

#将fileChannel 绑定到sink上

mylogAgent.sinks.hdfsSink.channel = fileChannel

# Each channel's type is defined.

#FileChannel的类型设置为file

mylogAgent.channels.fileChannel.type = file

# 存放检查点目录，checkpointDir是一个目录

mylogAgent.channels.fileChannel.checkpointDir= /opt/software/flume/apache-flume-1.8.0-bin/dataCheckpointDir

#存放数据的目录

mylogAgent.channels.fileChannel.dataDirs= /opt/software/flume/apache-flume-1.8.0-bin /dataDir

2. 启动flume

flume配置文件创建完后，我们就可以启动flume了，根据上面的配置，flume启动完成后会检测/opt/data/loganalysis/records/文件夹，并把其中的文件传传到HDFS上。传到HDFS的主要原因是因为HDFS是分布式文件系统，在HDFS上可以存放大量的数据，所以不需要担心数据量过大无法存储的问题。下面是flume启动命令是：

./flume-ng agent  --conf-file ../conf/flume-conf-logAnalysis.properties --name logAgent -Dflume.root.logger=INFO,console

其中，flume-ng agent代表启动flume代理，--conf-file指定配置文件为logAnalysis.properties， --name指定代理的名字是logAgent，-Dflume.root.logger是设置日志输出级别和显示方式。flume启动完成，可以在后台控制台看到以下信息：

18/04/27 09:34:00 INFO node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider: Configuration provider starting

18/04/27 09:34:00 INFO node.PollingPropertiesFileConfigurationProvider: Reloading configuration file:../conf/flume-conf-logAnalysis.properties

18/04/27 09:34:00 INFO conf.FlumeConfiguration: Processing:hdfsSink

3. 查看采集后的文件

启动flume之后，就可以访问http://ip:50070，其中ip是namenode的地址。由于配置了监测/opt/data/loganalysis/records/文件夹，所以flume采集文件夹中的文件并放到HDFS上。关于hdfs上的存放路径配置是mylogAgent.sinks.hdfsSink.hdfs.path = hdfs:// master:9000/flume/record/%Y-%m-%d/%H%M ,其中master是namenode节点的机器名，9000是端口，由于存放路径是/%Y-%m-%的格式标识，所以，最终以年-月-日格式显示，如图4所示。

【福利】文末评论免费送《从零开始学Hadoop大数据分析》新书 图4  基于浏览器查看hdfs上的文件

点开2018-04-27链接，可以看到以下信息，其中，0930对应%H%M，表示是9点30生成的文件，如图5所示。

【福利】文末评论免费送《从零开始学Hadoop大数据分析》新书

图5   显示0930文件

继续点开1100，可以看到有个transaction_log.1524193717651文件。这就是flume存放在HDFS上的文件，在这里读者需要注意的是这个文件是存放在了集群上，而不是某台特定的电脑。

4. 通过后台命令查看文件

查看生成的文件，有2种方式，第一种是通过是通过浏览器查看，另外一种是通过后台HDFS命令查看：

hdfs dfs -ls /flume/record/2018-04-27/0930

其中“/flume/record/2018-04-27/0930”代表存放文件的路径。

当在后台执行查询命令时，可以列出相关文件，执行命令和结果如下所示：

[[email protected] records]# hdfs dfs -ls /flume/record/2018-04-27/0930

Found 5 items

-rw-r--r--1rootsupergroup11100282018-04-2709:34/flume/record/2018-04-27/0930/transaction_log.1524792841496

-rw-r--r--1rootsupergroup11102242018-04-2709:34/flume/record/2018-04-27/0930/transaction_log.1524792841497

-rw-r--r--1rootsupergroup11107752018-04-2709:34/flume/record/2018-04-27/0930/transaction_log.1524792841498

-rw-r--r--1rootsupergroup11110632018-04-2709:34/flume/record/2018-04-27/0930/transaction_log.1524792841499

-rw-r--r--1rootsupergroup111882018-04-2709:34/flume/record/2018-04-27/0930/transaction_log.1524792841500.tmp

扩展名是.tmp代表还没有生成完毕的临时文件

5. 查看文件内容

上面我们通过2种方式查看到了HDFS上的文件，接着我们可以查看文件的内容，相关命令是hdfs dfs -cat ，比如想要查看：

/flume/record/2018-04-27/0930/transaction_log.1524792841496文件，可以执行以下命令。

hdfs dfs -cat  /flume/record/2018-04-27/0930/transaction_log.1524792841496 |tail -10  

结果如下所示：

[[email protected]]#hdfsdfs-cat/flume/record/2018-04-27/0930/transaction_log.1524792841496|tail -10

0000009989,00000324,00000157,1494237443,344,ChongQing,BeiJing,JUHUASUAN,4189333890504,SHENTONG,12.153.117.42,fil

0000009990,00000256,00000077,1494237443,208,GuiZhou,GuiZhou,TIANMAO,4816864308189,YUANTONG,118.110.192.76,os

0000009991,00000331,00000295,1494237443,761,JiLin,TaiWan,TIANMAO,340787335790904,SHENTONG,208.109.80.9,uk

0000009992,00000340,00000427,1494237443,564,GuangDong,Aomen,TIANMAOCHAOSHI,30292252741340,YUNDA,87.248.43.49,ast

0000009993,00000092,00000422,1494237443,791,AnHui,JiangXi,JUHUASUAN,180094320378750,EMS,184.28.246.104,dv

0000009994,00000402,00000264,1494237443,848,HeNan,LiaoNing,JUHUASUAN,869985226241000,SHUNFENG,48.126.5.253,se

0000009995,00000497,00000561,1494237444,130,ShanXi3,SiChuan,TAOBAO,4259501077678107,ZHONGTONG,12.172.169.147,xh

0000009996,00000401,00000618,1494237444,443,JiangSu,ShanXi3,TIANMAO,210097518565199,YUNDA,241.98.145.191,mt

0000009997,00000166,00000895,1494237444,131,NingXia,JiangSu,JUHUASUAN,6011606123756890,YUNDA,241.226.176.91,ro

0000009998,00000553,00000061,1494237444,21,HeNan,SiChuan,JUHUASUAN,375999018058735,EMS,205.110.143.124,dz

由于数据量比较大，为了只显示一部分，我们在“|”之后加上了tail -10，其作用是显示最后10条。接着将用户信息user.list和商品信息brand.list上传到hdfs相应目录下。

6. 上传user.list文件

上传user.list文件，代码如下：

hdfs dfs -put user.list  /flume/user

执行完成后，在浏览器中查看相应结果，如图6所示。

 

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图6  浏览器中查看user.list文件

7. 上传brand.list目录

上传brand.list目录，代码如下：

  hdfs dfs -put brand.list  /flume/brand

如图7所示：

 

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图7  浏览器查看brand.list文件

通常用户信息和商品信息是存放在关系型数据库中，在这里我们将这两类数据传到HDFS的目的是为了后续和交易数据整合分析。

简要回顾，目前我们已经完成了数据的收集，总体逻辑是通过flume将生成的log文件传到HDFS上，项目中log文件可以是各类数据比如用户操作行为，运行环境，访问ip等等，只要是想记录下来的信息，都可以放入log日志，除了进行数据分析，也方便后续的查询稽核。

 数据预处理

前面我们将数据收集到了HDFS，下面就需要完成数据的清洗了，所谓数据清洗主要是要对各种脏数据（不符合要求）进行相应处理，一来是为了解决数据的质量问题，二是使数据更加便于做挖掘与分析，不同的目的清洗方式和规则也不一样。

包括但不局限于“数据完整性”、“数据唯一性”、“数据合法性”、“数据一致性”等。通过查看HDFS上的文件内容，我们发现某些数据需要进行处理，比如第四列的交易时间是从1970年到现在的秒数，而我们更习惯看到类似年-月-日的样式，比如2018-08-08 23:39。

0000044213,00000363,00000252,1494243770,41,GuangXi,YunNan,TIANMAOCHAOSHI,4631586785877033,ZHONGTONG,240.26.213.17,unm

下面就可以使用MapReduce来完成上述格式的转化，将类似1494243770的长整数样式换成2018-08-08 23:39年月日时分秒样式。在此创建MapReduce的核心类DateUtilMapper.java,代码如下所示：

DateUtilMapper.java

package com.mr.etl;

 

import java.io.IOException;

import java.text.SimpleDateFormat;

 

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

 

public class DateUtilMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{


protected void map(LongWritable key, Text value,

Context context)

throws IOException, InterruptedException {

String[] words =value.toString().split(",");

 

String content = "";


for(int i = 0;i<words.length-2;i++){


//如果是第4列则进行数据处理

if(i==3){

//按照yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式对数据处理

 SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

 content = content+ sdf.format(Long.parseLong(words[3]+"000"))+"\t";

 

//对于不是第4列的数据，直接字符串连接

}else if(i==words.length-3){

 

content=content+words[i]+"";



}else{

//处理完后数据换行

content=content+words[i]+"\t";

}

}


context.write(new Text(content), new Text(""));


}

}

 

以上代码是数据处理的核心代码，其中最核心的逻辑是当遇到第4列时，则将呈现格式转化成类似2018-08-08 08:08的年月日时分秒，其他情况则直接将字符串连接。

与Mapper对应的是Reducer，以下是DateUtilReducer的核心代码。

DateUtilReducer.java

package com.mr.etl;

 

import java.io.IOException;

 

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

 

public class DateUtilReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>{

 


protected void reduce(Text arg0, Iterable<Text> arg1,

Context arg2)

throws IOException, InterruptedException {


arg2.write(arg0, new Text(""));

}

}

这里需要说明的是，由于核心代码在Mapper中已经处理完成，所以在Reducer中没有复杂的逻辑处理。

另外，Mapper和Reducer需要通过一个主函数进行调用，我们通过RunJob.java作为主函数来调用Mapper和Reducer，相关代码如下所示：

RunJob.java

package com.mr.etl;

 

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

 

public class RunJob {

 

public static void main(String[] args) {



Configuration conf =new Configuration();



conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");



try {

FileSystem fs =FileSystem.get(conf);

Job job =Job.getInstance(conf,"wc");


job.setJarByClass(RunJob.class);


job.setMapperClass(DateUtilMapper.class);

job.setReducerClass(DateUtilReducer.class);


job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

job.setMapOutputValueClass(Text.class);



FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/flume/record/2018-04-27/0930"));


Path output =new Path("/opt/logs/record_dimension/");

if(fs.exists(output)){

fs.delete(output, true);

}

FileOutputFormat.setOutputPath(job, output);


boolean f= job.waitForCompletion(true);

if(f){

System.out.println("job Complete");

}

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

在以上的代码当中：

FileInputFormat.addInputPath(job,newPath("/flume/record/2018-04-27/0930"))的作用是设置了HDFS上的数据源。Path output =new Path("/opt/logs/record_dimension/")的作用是设置了数据处理完后文件的存放路径。

启动数据清洗程序，在Mapper、Reducer、RunJob主函数编写完毕后，就可以传到服务器并启动主函数完成数据的清洗了，调用命令如下：

hadoop  jar  dateutils.jar  com.mr.etl.RunJob

通过运行以上命令，最终会在主函数中会调用Mapper和Reducer来完成数据的转化和清洗。主函数运行完后，会出现以下成功提示：

18/04/27 10:02:37 INFO mapreduce.Job: Counters: 35

File System Counters

FILE: Number of bytes read=194404854

FILE: Number of bytes written=213063644

FILE: Number of read operations=0

FILE: Number of large read operations=0

FILE: Number of write operations=0

HDFS: Number of bytes read=20929407

HDFS: Number of bytes written=4577913

HDFS: Number of read operations=67

HDFS: Number of large read operations=0

HDFS: Number of write operations=14

Map-Reduce Framework

Map input records=44224

Map output records=44224

Map output bytes=4577982

Map output materialized bytes=4666460

Input split bytes=725

Combine input records=0

Combine output records=0

Reduce input groups=44223

Reduce shuffle bytes=4666460

Reduce input records=44224

Reduce output records=44223

Spilled Records=88448

Shuffled Maps =5

Failed Shuffles=0

Merged Map outputs=5

GC time elapsed (ms)=300

Total committed heap usage (bytes)=1670381568

Shuffle Errors

BAD_ID=0

CONNECTION=0

IO_ERROR=0

WRONG_LENGTH=0

WRONG_MAP=0

WRONG_REDUCE=0

File Input Format Counters

Bytes Read=4911177

File Output Format Counters

Bytes Written=4577913

job Complete

通常情况下，当读者看到job Complete时，则表示数据已经处理完成。如果我们想查看处理完后的相关文件，则可以在后台通过命令列出文件夹/opt/logs/record_dimension/下的文件了，执行命令和结果如下所示：

[[email protected] software]# hdfs dfs -ls /opt/logs/record_dimension/

Found 2 items

-rw-r--r--   1 root supergroup 02018-04-2710:02/opt/logs/record_dimension/_SUCCESS

-rw-r--r--   1 root supergroup45779132018-04-2710:02/opt/logs/record_dimension/part-r-00000

紧接着可以查看part-r-00000文件内容：

[[email protected] software]# hdfs dfs -cat /opt/logs/record_dimension/part-r-00000|tail -10

000004421300000363000002522017-05-08 19:42:5041GuangXiYunNanTIANMAOCHAOSHI4631586785877033    ZHONGTONG

000004421400000264000003372017-05-08 19:42:50974HeNanXiZangTAOBAO3112965475218387ZHONGTONG

000004421500000347000008352017-05-08 19:42:51458ZheJiangAnHuiJUHUASUAN869957068104422EMS

000004421600000189000006102017-05-08 19:42:51883XiangGangSiChuanJUHUASUAN180093303671603SHENTONG

000004421700000570000002172017-05-08 19:42:53409GuangXiZheJiangTIANMAOCHAOSHI30031673061320SHENTONG

000004421800000454000005412017-05-08 19:42:5395GanSuShanDongTIANMAOCHAOSHI3096474337270330YUANTONG

000004421900000453000000942017-05-08 19:42:53734ShanXi1ShanXi1JUHUASUAN180077602041071YUNDA

000004422000000043000003142017-05-08 19:42:53208ChongQingJiangXiJUHUASUAN5544770908298714SHENTONG

000004422100000200000004792017-05-08 19:42:53187ShanXi3ShangHaiJUHUASUAN869935332633749EMS

000004422200000116000009162017-05-08 19:42:53437NingXiaFuJian

从上面的结果中，我们可以看到第四列的数据已经变成了年-月-日样式，说明数据已经转化完成。

  数据分析-创建外部表

到目前为止，我们已经将数据上传到了HDFS上，完成了数据收集、处理与清洗过程，那么下一步就可以进行数据分析了。在此，我们可以通过Hive对其进行分析，关于Hive的介绍与安装配置，请读者参考相应章节。

看过本书Hive章节的读者应该知道，Hive的HQL操作都是基于“表”的操作，所以为了通过Hive完成数据的分析，我们需要首先需要创建3张表，分别对应上面处理后的HDFS上的3个文件“userinfo”， ”brandinfo”， ” recordsinfo”。在此我们创建的是外部表，关于外部表和内部表的区别，读者可以查看相关章节。

创建user外部表外部表的相关语句如下：

create external table if not exists userinfo(

 userid STRING,

 username STRING,

 gender STRING,

 birthdate DATE,

 province STRING

)ROW FORMAT DELIMITED

 FIELDS TERMINATED BY ','

 location 'hdfs://localhost:9000/flume/user/';

在hive中执行以上代码，提示“OK”字样，则代表创建成功。

hive> create external table if not exists userinfo(

    >  userid STRING,

    >  username STRING,

    >  gender STRING,

    >  birthdate DATE,

    >  province STRING

    > )ROW FORMAT DELIMITED

    >  FIELDS TERMINATED BY ','

    >  location 'hdfs://localhost:9000/flume/user/';

OK

Time taken: 0.608 seconds

在以上创建表的代码中，localhost是namenode的本机地址；FIELDS TERMINATED BY ','，代表每个字段以逗号‘，’隔开；location 'hdfs://localhost:9000/flume/user/' 代表hdfs上面的数据位置，通过location的设置，最终会将表和文件user.list中的数据完成映射，由于之前我们将数据传到了/flume/user/下面，所以这里的location就指向了/flume/user/。

完成了表的创建也完成了表和文件的映射关系，接下来，我们就可以查看数据了，为了避免显示数据过多，在这里我们通过limit 10来限制显示条数为10条，执行命令及结果如下所示：

hive> select * from userinfo limit 10;

OK

00000000McdanielF1980-04-12BeiJing

00000001HarrellF1989-05-12HuNan

00000002RobinsonF1972-07-17JiangXi

00000003BlankenshipM2004-05-11SiChuan

00000004MilesM1975-09-20TaiWan

00000005HughesM1997-01-12SiChuan

00000006HaleF2001-01-27YunNan

00000007JacksonM1987-03-05XinJiang

00000008BrooksM1990-03-20SiChuan

00000009JohnstonF1985-02-19GuangXi

Time taken: 0.091 seconds, Fetched: 10 row(s)

为了完成后续的数据分析，单单有userinfo表是不够的，还需要再创建brandinfo表和recordsinfo表，为了确认表创建完成后和相应数据进行了关联，我们在创建完表后，均进行简单的查询来确保数据映射没有问题。

首先，创建外部表brandinfo：

create external table if not exists brandinfo (

 brandid STRING,

 category STRING,

 brandname STRING

)ROW FORMAT DELIMITED

 FIELDS TERMINATED BY ','

 location 'hdfs://localhost:9000/flume/brand/';

表创建完成后，通过hive查看brandinfo中的数据：

hive> select * from brandinfo limit 10;

OK

00000000sportsPUMA

00000001clothesZARA

00000002foodNIULANSHAN

00000003televisionSAMSUNG

00000004computerSONY

00000005sportsANTA

00000006sportsKAPPA

00000007cosmeticMEIFUBAO

00000008sportsNB

00000009computerLENOVO

Time taken: 0.087 seconds, Fetched: 10 row(s)

接着，创建外部表recordsinfo：

create external table if not exists recordsinfo(

 recordid STRING,

 userid STRING,

 brandid STRING,

 trancation_date TIMESTAMP,

 price INT,

 from_province STRING,

 to_province STRING,

 website STRING,

 express_number STRING,

 express_company STRING

)

 ROW FORMAT DELIMITED

 FIELDS TERMINATED BY ','

 location 'hdfs://localhost:9000/flume/record/2018-04-27/0930/';

表创建完成后，通过hive查看recordsinfo中的数据：

hive> select * from recordsinfo limit 10;

OK

00000442220000011600000916NULL437NingXiaFuJianTAOBAO86997NULL

00000000000000046800000030NULL347HaiNanLiaoNingTIANMAO869905775627268YUANTONG

00000000010000002600000448NULL339YunNanHeBeiTIANMAO675929469467SHENTONG

00000000020000054300000081NULL332SiChuanTaiWanTIANMAOCHAOSHI4010167066854172SHENTONG

00000000030000039700000217NULL669YunNanGuangXiTIANMAO342636875611434SHUNFENG

00000000040000054300000342NULL472HeBeiGuiZhouTAOBAO371933698610006SHUNFENG

00000000050000008800000177NULL834XiangGangNeiMengGuTAOBAO6011254950459740SHENTONG

00000000060000045100000486NULL309NeiMengGuShangHaiTAOBAO180032521959143EMS

00000000070000051500000926NULL758NeiMengGuHuNanTAOBAO4214464510259775ZHONGTONG

00000000080000040900000678NULL978ShanXi3AomenTAOBAO4174495333403156YUNDA

Time taken: 0.139 seconds, Fetched: 10 row(s)

目前为止，我们已经将3张Hive表创建完成，而且可以分别从3张表中查询数据，接下来就可以通过建立模型进行数据分析了。

 建立模型

在建立模型之前，先要了解有哪些需求，我们现在主要有3个需求，分别是“查询各年龄段用户消费总额”，“ 查询各品牌销售总额”， “查询各省份消费总额”。

1、各年龄段用户消费总额

首先，读者需要考虑两个关键词，一是“年龄”，二是“总额”，我们知道“年龄”在userinfo表中，“总额”在recordsinfo表中，因此至少需要userinfo和recordsinfo表进行关联，以下是HQL语句：

select cast(DATEDIFF(CURRENT_DATE,birthdate)/365 as int) as age,sum(price) as totalprice from recordsinfo

join userinfo on recordsinfo.userid=userinfo.userid group by

cast(DATEDIFF(CURRENT_DATE,birthdate)/365 as int) order by totalPrice desc

其中，DATEDIFF函数是用于计算当前时间和birthdate字段的差别天数，cast是DATEDIFF得到的结果转化成int类型。

在Hive中执行以上命令。

hive> select cast(DATEDIFF(CURRENT_DATE,birthdate)/365 as int) as age,sum(price) as totalprice from recordsinfo

    > join userinfo on recordsinfo.userid=userinfo.userid group by

    > cast(DATEDIFF(CURRENT_DATE,birthdate)/365 as int) order by totalPrice desc

执行完毕后，会输出以下结果，上半部分是MapReduce执行的描述，后续是年龄和销量的统计，左边是年龄，右边是销量。

2018-04-27 10:10:35,983 Stage-3 map = 100%,  reduce = 100%

Ended Job = job_local1359080733_0002

MapReduce Jobs Launched:

Stage-Stage-2:  HDFS Read: 9950780 HDFS Write: 0 SUCCESS

Stage-Stage-3:  HDFS Read: 9950780 HDFS Write: 0 SUCCESS

Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec

OK

39707080

13679280

1679279

41649885

44635443

24595125

14589813

16587366

9586603

…

2、查询各品牌销售总额

与第一个需求的分析逻辑类似，品牌在“brandinfo”表，“销售”在recordsinfo表，所以需要brandinfo和recordsinfo进行关联，相关查询各品牌销售额度的HQL如下所示。

select brandname,sum(price) as totalprice from recordsinfo join

brandinfo on recordsinfo.brandid=brandinfo.brandid group by

brandinfo.brandname order by totalPrice desc

在hive执行以上命令。

hive> select brandname,sum(price) as totalprice from recordsinfo join

    > brandinfo on recordsinfo.brandid=brandinfo.brandid group by

    > brandinfo.brandname order by totalPrice desc

执行结束后，出现“OK”字样，则代表成功，查询结果左列是品牌名，右侧是销量。

2018-04-27 10:14:16,509 Stage-3 map = 100%,  reduce = 100%

Ended Job = job_local873791642_0004

MapReduce Jobs Launched:

Stage-Stage-2:  HDFS Read: 19773134 HDFS Write: 0 SUCCESS

Stage-Stage-3:  HDFS Read: 19773134 HDFS Write: 0 SUCCESS

Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec

OK

SAMSUNG742665

TCL657428

HLA599171

DELL566776

ASUS560944

SONY545402

APPLE520915

MOTOROLA474754

DHC472575

3、查询各省份消费总额

查询省份的逻辑和前两项是类似的，身份在userinfo表，消费在recordsinfo，所以将userinfo和recordsinfo进行关联，HQL如下所示。

select province,sum(price) as totalprice from recordsinfo

join userinfo on recordsinfo.userid=userinfo.userid

group by userinfo.province order by totalPrice desc

在Hive中执行以上命令。

hive> select province,sum(price) as totalprice from recordsinfo

    > join userinfo on recordsinfo.userid=userinfo.userid

    > group by userinfo.province order by totalPrice desc

得到相应结果，左边是省份，右边是消费额，并且消费额按照从高到底进行了排序。

2018-04-27 10:15:47,751 Stage-3 map = 100%,  reduce = 100%

Ended Job = job_local1940751870_0006

MapReduce Jobs Launched:

Stage-Stage-2:  HDFS Read: 29595488 HDFS Write: 0 SUCCESS

Stage-Stage-3:  HDFS Read: 29595488 HDFS Write: 0 SUCCESS

Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec

OK

SiChuan1322949

TaiWan992801

NeiMengGu914987

QingHai846420

JiLin820037

HuNan767805

HeNan758084

XinJiang749827

TianJin735897

根据以上的分析和运行HQL，我们已经得到了查询结果，为了避免重复查询和完成后续的数据可视化，我们可以将查询结果插入一张临时表，并将临时表中的数据通过Sqoop导入到MySQL关系型数据库中。

4、使用Sqoop将数据导入到MySQL数据库

为了将数据存到MySQL中，我们需要3步走，对应每一个分析结果创建一张Hive内部表和MySQL表，最终将数据导入到MySQL中存储。步骤如下，第1步，在Hive中创建内部表；第2步，将分析结果插入到临时表；第3步，通过Sqoop将Hive内部表中的数据再导入到MySQL。在此我们只讨论“查询各省份消费总额”需求，另外2个是类似的，读者可以自行研究。

1.在hive上创建内部表，并通过location设置在HDFS上面的位置

Create table if not exists t_statisticsbyprovince (

    province  STRING,

    totalspending  float

    )ROW FORMAT DELIMITED

    FIELDS TERMINATED BY ','

location 'hdfs://localhost:9000/flume/result/province/';

上面建表语句中的location指向了hdfs://localhost:9000/flume/result/province/，所以最终插入进来的数据最终会存放到/flume/result/province /下面。

2.在mysql中创建一张对应的表，用来与hive中的表对应起来，最终便于通过Sqoop完成数据从Hive导入MySQL对应表

mysql> create table tbl_statisticsbyprovince(statisticsid int not null auto_increment, province varchar(20),totalspending float,primary key(statisticsid));

Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

3.将查询结果插入到hive内部表中

insert into t_statisticsbyprovince5

select province,sum(price) as totalSpending from recordsinfo

join userinfo on recordsinfo.userid=userinfo.userid

group by userinfo.province order by totalSpending desc

执行完后，就可以在t_statisticsbyprovince中的数据了。

hive> select * from t_statisticsbyprovince;

OK

SiChuan1322949.0

TaiWan992801.0

NeiMengGu914987.0

QingHai846420.0

JiLin820037.0

HuNan767805.0

HeNan758084.0

目前数据已经近了hive的内部表，接着我们可以使用Sqoop将数据导入到MySQL中。

4.通过Sqoop将hive数据导入到MySQL数据库中

sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/loganlysis --username root --password root  --table tbl_statisticsbyprovince4 --columns province,totalspending --export-dir  hdfs://localhost:9000/flume/result/province/000000_0 -m 1

运行结果如下：

18/04/27 10:38:26 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%

18/04/27 10:38:26 INFO mapreduce.Job: Job job_local527674974_0001 completed successfully

18/04/27 10:38:26 INFO mapreduce.Job: Counters: 20

File System Counters

FILE: Number of bytes read=18029260

FILE: Number of bytes written=18531346

FILE: Number of read operations=0

FILE: Number of large read operations=0

FILE: Number of write operations=0

HDFS: Number of bytes read=582

HDFS: Number of bytes written=0

HDFS: Number of read operations=9

HDFS: Number of large read operations=0

HDFS: Number of write operations=0

Map-Reduce Framework

Map input records=34

Map output records=34

Input split bytes=133

Spilled Records=0

Failed Shuffles=0

Merged Map outputs=0

GC time elapsed (ms)=0

Total committed heap usage (bytes)=150470656

File Input Format Counters

Bytes Read=0

File Output Format Counters

Bytes Written=0

18/04/27 10:38:26 INFO mapreduce.ExportJobBase: Transferred 582 bytes in 2.7284 seconds (213.3157 bytes/sec)

18/04/27 10:38:26 INFO mapreduce.ExportJobBase: Exported 34 records.

5.查看MySQL中数据

通过以下查询结果可以看出从Hive中的数据已经通过Sqoop导入到了MySQL中。

mysql> select * from tbl_statisticsbyprovince4;

+--------------+--------------+---------------+

| statisticsid | province     | totalspending |

+--------------+--------------+---------------+

|            1 | SiChuan      |       1322950 |

|            2 | TaiWan       |        992801 |

|            3 | NeiMengGu    |        914987 |

|            4 | QingHai      |        846420 |

|            5 | JiLin        |        820037 |

|            6 | HuNan        |        767805 |

|            7 | HeNan        |        758084 |

|            8 | XinJiang     |        749827 |

 数据可视化

按照大数据的整体流程，接下来就要完成数据可视化了，关于数据可视化可以使用echarts，网址是：http://echarts.baidu.com ，官网实例如下，如图8所示。

 

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图8  官网实例

在官网中有很多案例，包括Line（线图）、Bar（柱状图）、Pie（饼状图）等常用的图形都包括了。

下面我们找到柱状图案例，如图9所示。

 

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图.9  柱状图案例

我们只要改变左边的数据，右边的图形就会发生改变，如上例代码

option = {

    xAxis: {

        type: 'category',

        data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']

    },

    yAxis: {

        type: 'value'

    },

    series: [{

        data: [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130],

        type: 'bar'

    }]

};

其中，xAxis代表是x轴，yAxis代表y轴只要我们修改xAxis中的data和yAxis中的data，需要两者数据对应起来，比如以上实例中Mon是120单位，Tue是200单位等等。

接着我们想把省份和销量通过柱状图呈现出来，过程非常简单，先把官方案例下载下来，我们下载bar-simple.html，bar-simple.html的内容动态修改成上述的查询结果后，bar-simple.html内容如下：

<!DOCTYPE html>

<html style="height: 100%">

<head>

 

<meta charset="utf-8">

 

</head>

<body style="height: 100%; margin: 0">

 

<div id="container" style="height: 100%"></div>

 

<script type="text/javascript"

src="http://echarts.baidu.com/gallery/vendors/echarts/echarts.min.js"></script>

 

<script type="text/javascript"

src="http://echarts.baidu.com/gallery/vendors/echarts-gl/echarts-gl.min.js"></script>

<script type="text/javascript"

src="http://echarts.baidu.com/gallery/vendors/echarts-stat/ecStat.min.js"></script>

<script type="text/javascript"

src="http://echarts.baidu.com/gallery/vendors/echarts/extension/dataTool.min.js"></script>

<script type="text/javascript"

src="http://echarts.baidu.com/gallery/vendors/echarts/map/js/china.js"></script>

<script type="text/javascript"

src="http://echarts.baidu.com/gallery/vendors/echarts/map/js/world.js"></script>

<script type="text/javascript"

src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=ZUONbpqGBsYGXNIYHicvbAbM"></script>

<script type="text/javascript"

src="http://echarts.baidu.com/gallery/vendors/echarts/extension/bmap.min.js"></script>

<script type="text/javascript"

src="http://echarts.baidu.com/gallery/vendors/simplex.js"></script>

 

<script type="text/javascript">

var dom = document.getElementById("container");

 

var myChart = echarts.init(dom);

var app = {};

option = null;

 

option = {

    xAxis: {

      

  type: 'category',

       

 data: ['SiChuan', 'TaiWan', 'NeiMengGu', 'QingHai', 'JiLin', 'HuNan', 'HeNan']

    },

 

   yAxis: {

        type: 'value'

    },

    series: [{

        data: [1322950, 992801, 914987, 846420, 820037, 767805, 758084],

        type: 'bar'

    }]

};

;

if (option && typeof option === "object") {

    myChart.setOption(option, true);

}

       </script>

</body>

</html>

运行上述文件，可以直观看出每个省份的销售额度，如图10所示。

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 图10  每个省份的销售额度

以上是一个简化的过程，实际工作中可以和前后端技术整合起来，此处不做赘述。


本文章摘自--《从零开始学Hadoop大数据分析》一文中，点击阅读原文京东购买


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