投稿
  1. 云图网首页
  2. 技术专区
  3. 大数据

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

• 大数据 • 阅读 44

1.概述

　　本课程的视频教程地址：《用户行为分析之编码实践》

　　本课程以用户行为分析案例为基础，带着大家去完成对各个KPI的编码工作，以及应用调度工作，让大家通过本课程掌握Hadoop项目的编码、调度流程。下面我们来看看本课程有哪些课时，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　首先，我们来学习第一课时：《Hadoop项目基础代码》。

2.内容

2.1 Hadoop项目基础代码

　　本课时介绍编写Hadoop基础代码及脚本，在前面搭建好的Hadoop项目工程上， 完成项目的基本代码的编写，以及一些注意事项，为编写核心代码做准备，让大家掌握Hadoop项目的基础代码开发。

　　本课时主要包含以下知识点，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　下面，我为大家介绍Hadoop项目工程的基本信息配置，由于本课程属于编码实践，所以设计到编码的相关流程。 所以大家在学习的时候，请事先将集群启动，IDE打开。下面我给大家演示如下内容，他们分别是：

  • 项目工程的相关配置信息（pom文件的依赖配置，log日志信息的配置）
  • 集群信息的相关配置（连接集群节点路径信息） 

　　基础代码实现包含的内容，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　具体演示细节，大家可以观看视频，这里我就不多做赘述了。《观看地址》

2.2 Hadoop项目核心地址实现

　　本课时介绍如何去实现Hadoop的核心代码模块， 在基础代码模块上，完成核心代码的实现，让大家掌握项目相关指标的统计开发。

　　下面我们来看看本课时有那些知识点，如下图所示：
Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　下面我们来看看离线结果统计的处理方式有哪些，这里，我用一个图来说明，在离线统计中的统计方式，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　这里，从图中我们可以看出，我们可以使用编写Hive脚本或Hive应用程序来统计， 也可以编写MapReduce程序来完成统计，也可以组合使用，这里，本课程的案例， 我使用的是组合使用，用Hive和MapReduce组合来完成。

　　接着来看核心代码实现的内容，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　脚本如下所示：

#创建分区 
CREATE EXTERNAL TABLE ubas(ip string, timespan string, url string,hour string)PARTITIONED BY (logdate string)  
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/home/hdfs/ubas/out/meta'

　　统计的KPI脚本，如下所示：

# clean hdfs data and output  
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/bin/hadoop jar ubas-1.0.0-jar-with-dependencies.jar $1 
 
# use hive to stats 
 
## 1.location data to partition 
/home/hadoop/hive-0.14.0-bin/bin/hive -e "ALTER TABLE ubas ADD PARTITION(logdate='$1') LOCATION '/home/hdfs/ubas/out/meta/$1';" 
 
## 2.stats pv 
/home/hadoop/hive-0.14.0-bin/bin/hive -e "CREATE TABLE pv_$1 AS SELECT COUNT(1) AS PV FROM ubas WHERE logdate='$1';" 
 
## 3.stats ip 
/home/hadoop/hive-0.14.0-bin/bin/hive -e "CREATE TABLE ip_$1 AS SELECT COUNT(DISTINCT ip) AS IP FROM ubas WHERE logdate='$1';" 
 
## 4.stats amount hour 
/home/hadoop/hive-0.14.0-bin/bin/hive -e "CREATE TABLE amount_$1 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' AS SELECT '$1',hour AS HOUR_TAG, COUNT(hour) AS HOUR,'' AS UPDATE_DATE FROM ubas WHERE logdate='$1' GROUP BY hour;" 
 
## 5.stats jr 
/home/hadoop/hive-0.14.0-bin/bin/hive -e "CREATE TABLE jr_$1 AS SELECT COUNT(1) AS JR FROM (SELECT COUNT(ip) AS times FROM ubas WHERE logdate='$1' GROUP BY ip HAVING times=1) e;" 
 
## 6.combine pv,ip,jr and tr to ubas table 
/home/hadoop/hive-0.14.0-bin/bin/hive -e "CREATE TABLE ubas_$1 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' AS SELECT '$1', a.pv, b.ip, c.jr, ROUND(COALESCE(CAST(b.ip AS DOUBLE), 0)/a.pv, 2),'' AS UPDATE_DATE FROM pv_$1 a JOIN ip_$1 b ON 1=1 JOIN jr_$1 c ON 1=1 ;" 
 
# sqoop data to mysql 
 
## 1.sqoop t_kpi_day 
/home/hadoop/sqoop-1.4.5/bin/sqoop export -D sqoop.export.records.per.statement=100 --connect jdbc:mysql://10.211.55.26:3306/hadoop_ubas --username root --password root --table t_kpi_day --fields-terminated-by ',' --export-dir "/home/hive/warehouse/ubas_$1" --batch --update-key createdate --update-mode allowinsert; 
 
## 2.sqoop t_kpi_hour 
/home/hadoop/sqoop-1.4.5/bin/sqoop export -D sqoop.export.records.per.statement=100 --connect jdbc:mysql://10.211.55.26:3306/hadoop_ubas --username root --password root --table t_kpi_hour --fields-terminated-by ',' --export-dir "/home/hive/warehouse/amount_$1" --batch --update-key createdate,kpi_code --update-mode allowinsert; 
 
# drop tmp table to hive warehouse 
/home/hadoop/hive-0.14.0-bin/bin/hive -e "drop table amount_$1;drop table ip_$1;drop table jr_$1;drop table pv_$1;drop table ubas_$1;"

2.3 统计结果处理

　　本课时介绍将统计好的数据导出到关系型数据库，以及对外提供数据共享接口，让大家掌握导出数据的流程及共享接口程序的编写。

 　　本课时主要有一下知识点，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　下面我们来看看使用 Sqoop 如何将 HDFS 上的统计结果导出到 MySQL 数据库， 接下来，我们来看看 Sqoop 的导出流程，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　首先，我们是将统计结果存放在 HDFS 集群上，然后我们使用 Sqoop 工具去将 HDFS 的数据导出到关系型数据库，如 MySQL 整个基本流程就是这样。下面我们来使用 Sqoop 工具对HDFS 上的数据进行导出，同样，在使用导出功能时，这样大家需要 安装 Sqoop 工具，Sqoop 的安装较为简单，大家可以下去补充学习下，这里就不多做赘述了。

　　接下来，我们来看看数据共享流程，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　从图中我们可以看出，我们将统计后的结果存放在mysql数据库中，这时我们需要编写一个rpc将数据共享出去，这里我采用的共享方式是， 编写一个thrift的服务接口，将数据通过这个接口共享出去，然后，前端同学获取数据后，可以将数据结果以图表的方式进行展示。

　　Thrift接口代码，如下所示：

  • Thrift接口文件
namespace java cn.jikexueyuan.ubas.service 
 
service UBASService { 
    map<string, double> queryDayKPI(1:string beginDate,2:string endDate), 
    map<double, double> queryHourKPI(1:string beginDate,2:string endDate) 
}
  • Server模块代码
package cn.jikexueyuan.ubas.main; 
 
import org.apache.thrift.TProcessorFactory; 
import org.apache.thrift.protocol.TCompactProtocol; 
import org.apache.thrift.server.THsHaServer; 
import org.apache.thrift.server.TServer; 
import org.apache.thrift.transport.TFramedTransport; 
import org.apache.thrift.transport.TNonblockingServerSocket; 
import org.slf4j.Logger; 
import org.slf4j.LoggerFactory; 
 
import cn.jikexueyuan.ubas.service.UBASService; 
import cn.jikexueyuan.ubas.service.impl.UBASServiceImpl; 
 
/** 
 * @Date Mar 23, 2015 
 * 
 * @Author dengjie 
 */ 
public class StatsServer { 
 
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StatsServer.class); 
 
    private final int PORT = 9090; 
 
    @SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" }) 
    private void start() { 
        try { 
            TNonblockingServerSocket socket = new TNonblockingServerSocket(PORT); 
            final UBASService.Processor processor = new UBASService.Processor(new UBASServiceImpl()); 
            THsHaServer.Args arg = new THsHaServer.Args(socket); 
            /* 
             * Binary coded format efficient, intensive data transmission, The 
             * use of non blocking mode of transmission, according to the size 
             * of the block, similar to the Java of NIO 
             */ 
            arg.protocolFactory(new TCompactProtocol.Factory()); 
            arg.transportFactory(new TFramedTransport.Factory()); 
            arg.processorFactory(new TProcessorFactory(processor)); 
            TServer server = new THsHaServer(arg); 
            server.serve(); 
        } catch (Exception ex) { 
            ex.printStackTrace(); 
        } 
    } 
 
    public static void main(String[] args) { 
        try { 
            logger.info("start thrift server..."); 
            StatsServer stats = new StatsServer(); 
            stats.start(); 
        } catch (Exception ex) { 
            ex.printStackTrace(); 
            logger.error(String.format("run thrift server has error,msg is %s", ex.getMessage())); 
        } 
    } 
 
}

2.4 应用调度

　　本课时介绍将开发的Hadoop应用打包部署到服务器，配置并完成应用调度， 让大家掌握Hadoop项目的打包和部署及调度流程。

　　本课时主要包含一下知识点，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　下面，我们来看看项目打包插件的使用，首先打包的内容，下面我们来看一张图，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

　　关于使用Crontab进行定时调度，详情大家可以观看视频教程，这里我就不多做赘述了。《观看地址》

　　本课程我们对项目的指标进行了编码实践，并指导大家去编码实现相应的模块功能，以及帮助大家去调度我们开发的应用等知识，应该掌握一下知识，如下图所示：

Hadoop项目实战－用户行为分析之编码实践详解大数据

3.总结

　　我们在有了这些知识作为基础，会使得我们在今后的工作中，开发类似的Hadoop项目变得游刃有余，更加的得心应手。

4.结束语

　　这就是本课程的主要内容，主要就对Hadoop项目做相应的编码实践，完成各个KPI的开发模块。

　　如果本教程能帮助到您，希望您能点击进去观看一下，谢谢您的支持！

　　转载请注明出处，谢谢合作！

　   本课程的视频教程地址：《用户行为分析之编码实践》

原创文章，作者：奋斗，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/tech/bigdata/228066.html

赞 (0)
0 0
上一篇 2022年1月11日 15:14
下一篇 2022年1月11日 15:14

相关推荐

发表回复

登录后才能评论