标签：tag   multicast   mkdir   业务   调度   DUID   itme   战略   def   

尚硅谷大数据项目实战之在线教育（01数仓需求）

(作者：尚硅谷大数据研发部)

版本：V1.0

第1章 数据仓库概念

  数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。

  数据仓库是出于分析报告和决策支持目的而创建的，为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监控时间、成本、质量以及控制。

第2章 项目需求及架构设计

2.1 项目需求分析

  一、数据采集平台搭建

  二、实现数据仓库分层的搭建

  三、实现数据清洗、聚合、计算等操作

  四、统计各指标，如统计通过各地址跳转注册的用户人数、统计各平台的用户人数、统计支付金额topN的用户

2.2 项目框架

2.2.1 技术选型

   一、数据存储：Hdfs

   二、数据处理：Hive、Spark

   三、任务调度：Azkaban

2.2.2 流程设计

2.2.3 框架版本选型

第3章  用户注册模块需求

3.1原始数据格式及字段含义

1.baseadlog 广告基础表原始json数据

{

"adid": "0",     //基础广告表广告id

"adname": "注册弹窗广告0",  //广告详情名称

"dn": "webA"     //网站分区

}

1. basewebsitelog 网站基础表原始json数据

{

"createtime": "2000-01-01",  

"creator": "admin",

"delete": "0",

"dn": "webC",  //网站分区

"siteid": "2",  //网站id  

"sitename": "114",  //网站名称

"siteurl": "www.114.com/webC"  //网站地址

}

1. memberRegtype 用户跳转地址注册表

{

"appkey": "-",

"appregurl": "http:www.webA.com/product/register/index.html",  //注册时跳转地址

"bdp_uuid": "-",

"createtime": "2015-05-11",

"dt":"20190722",  //日期分区

"dn": "webA",    //网站分区

"domain": "-",

"isranreg": "-",

"regsource": "4", //所属平台 1.PC  2.MOBILE  3.APP   4.WECHAT

"uid": "0", //用户id

"websiteid": "0" //对应basewebsitelog 下的siteid网站

}

1. pcentermempaymoneylog 用户支付金额表

{

"dn": "webA",  //网站分区

"paymoney": "162.54", //支付金额

"siteid": "1",  //网站id对应 对应basewebsitelog 下的siteid网站

"dt":"20190722",  //日期分区

"uid": "4376695",  //用户id

"vip_id": "0" //对应pcentermemviplevellog vip_id

}

1. pcentermemviplevellog用户vip等级基础表

{

"discountval": "-",

"dn": "webA",  //网站分区

"end_time": "2019-01-01",   //vip结束时间

"last_modify_time": "2019-01-01",

"max_free": "-",

"min_free": "-",

"next_level": "-",

"operator": "update",

"start_time": "2015-02-07",  //vip开始时间

"vip_id": "2",  //vip id

"vip_level": "银卡"  //vip级别名称

}

1. memberlog 用户基本信息表

{

"ad_id": "0",  //广告id              

"birthday": "1981-08-14",  //出生日期

"dt":"20190722",  //日期分区

"dn": "webA",  //网站分区

"email": "test@126.com", 

"fullname": "王69239",  //用户姓名

"iconurl": "-",

"lastlogin": "-",

"mailaddr": "-",

"memberlevel": "6",  //用户级别

"password": "123456", //密码

"paymoney": "-",  

"phone": "13711235451",  //手机号

"qq": "10000",  

"register": "2016-08-15",    //注册时间

"regupdatetime": "-",

"uid": "69239",  //用户id

"unitname": "-",

"userip": "123.235.75.48",  //ip地址

"zipcode": "-"

}

其余字段为非统计项 直接使用默认值“-”存储即可

3.2数据分层

在hadoop集群上创建 ods目录

hadoop dfs -mkdir -p /user/atguigu/ods

在hive里分别建立三个库，dwd、dws、ads  分别用于存储etl清洗后的数据、宽表和拉链表数据、各报表层统计指标数据。

create database dwd;

create database dws;

create database ads;

各层级  ods    存放原始数据

        dwd    结构与原始表结构保持一致，对ods层数据进行清洗

        dws    以dwd为基础进行轻度汇总

        ads     报表层，为各种统计报表提供数据

各层建表语句：

表模型：

dwd层 6张基础表

dws层 宽表和拉链表

宽表

拉链表

报表层各统计表

3.3模拟数据采集上传数据

模拟数据采集 将日志文件数据直接上传到hadoop集群上，

3.4 ETL数据清洗

需求1：必须使用Spark进行数据清洗，对用户名、手机号、密码进行脱敏处理，并使用Spark将数据导入到dwd层hive表中

清洗规则 用户名：王XX   手机号：137*****789  密码直接替换成******

3.5基于dwd层表合成dws层的宽表

需求2：对dwd层的6张表进行合并，生成一张宽表，先使用Spark Sql实现。有时间的同学需要使用DataFrame api实现功能,并对join进行优化。

3.6拉链表

需求3：针对dws层宽表的支付金额（paymoney）和vip等级(vip_level)这两个会变动的字段生成一张拉链表，需要一天进行一次更新

3.7报表层各指标统计

需求4：使用Spark DataFrame Api统计通过各注册跳转地址(appregurl)进行注册的用户数

需求5：使用Spark DataFrame Api统计各所属网站（sitename）的用户数

需求6：使用Spark DataFrame Api统计各所属平台的（regsourcename）用户数

需求7：使用Spark DataFrame Api统计通过各广告跳转（adname）的用户数

需求8：使用Spark DataFrame Api统计各用户级别（memberlevel）的用户数

需求9：使用Spark DataFrame Api统计各vip等级人数

需求10：使用Spark DataFrame Api统计各分区网站、用户级别下(website、memberlevel)的top3用户

第4章  用户做题模块需求

4.1原始数据格式及字段含义

1. QzWebsite.log 做题网站日志数据

{

"createtime": "2019-07-22 11:47:18",  //创建时间

"creator": "admin",   //创建者

"dn": "webA",   //网站分区

"domain": "-",

"dt": "20190722",  //日期分区

"multicastgateway": "-",

"multicastport": "-",

"multicastserver": "-",

"sequence": "-",

"siteid": 0,   //网站id

"sitename": "sitename0",  //网站名称

"status": "-",   

"templateserver": "-"

}

1. QzSiteCourse.log  网站课程日志数据

{

"boardid": 64,  //课程模板id

"coursechapter": "-",  

"courseid": 66,  //课程id

"createtime": "2019-07-22 11:43:32",  //创建时间

"creator": "admin",   //创建者

"dn": "webA",   //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"helpparperstatus": "-",

"sequence": "-",

"servertype": "-",

"showstatus": "-",

"sitecourseid": 2,  //网站课程id

"sitecoursename": "sitecoursename2",  //网站课程名称

"siteid": 77,  //网站id

"status": "-"

}

1. QzQuestionType.log 题目类型数据

{

"createtime": "2019-07-22 10:42:47",   //创建时间

"creator": "admin",    //创建者

"description": "-",

"dn": "webA",   //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"papertypename": "-",

"questypeid": 0,  //做题类型id

"quesviewtype": 0,

"remark": "-",

"sequence": "-",

"splitscoretype": "-",

"status": "-",

"viewtypename": "viewtypename0"

}

1. QzQuestion.log 做题日志数据

{

"analysis": "-",

"answer": "-",

"attanswer": "-",

"content": "-",

"createtime": "2019-07-22 11:33:46",  //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"difficulty": "-",

"dn": "webA",   //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"lecture": "-",

"limitminute": "-",

"modifystatus": "-",

"optnum": 8,

"parentid": 57,

"quesskill": "-",

"questag": "-",

"questionid": 0,  //题id

"questypeid": 57, //题目类型id

"quesviewtype": 44,  

"score": 24.124501582742543, //题的分数

"splitscore": 0.0,

"status": "-",

"vanalysisaddr": "-",

"vdeoaddr": "-"

}

1. QzPointQuestion.log 做题知识点关联数据

{

"createtime": "2019-07-22 09:16:46",   //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722", //日期分区

"pointid": 0,  //知识点id

"questionid": 0, //题id

"questype": 0  

}

1. QzPoint.log 知识点数据日志

{

"chapter": "-",   //所属章节

"chapterid": 0,  //章节id

"courseid": 0,  //课程id

"createtime": "2019-07-22 09:08:52", //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"excisenum": 73,

"modifystatus": "-",

"pointdescribe": "-",

"pointid": 0,  //知识点id

"pointlevel": "9",  //知识点级别

"pointlist": "-",

"pointlistid": 82,   //知识点列表id

"pointname": "pointname0",  //知识点名称

"pointnamelist": "-",

"pointyear": "2019", //知识点所属年份

"remid": "-",

"score": 83.86880766562163,  //知识点分数

"sequece": "-",

"status": "-",

"thought": "-",

"typelist": "-"

}

1. QzPaperView.log 试卷视图数据

{

"contesttime": "2019-07-22 19:02:19",

"contesttimelimit": "-",

"createtime": "2019-07-22 19:02:19",  //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"dayiid": 94,

"description": "-",

"dn": "webA", //网站分区

"downurl": "-",

"dt": "20190722",  //日期分区

"explainurl": "-",

"iscontest": "-",

"modifystatus": "-",

"openstatus": "-",

"paperdifficult": "-",

"paperid": 83,   //试卷id

"paperparam": "-",

"papertype": "-",

"paperuse": "-",

"paperuseshow": "-",

"paperviewcatid": 1,

"paperviewid": 0,  //试卷视图id

"paperviewname": "paperviewname0",  //试卷视图名称

"testreport": "-"

}

1. QzPaper.log 做题试卷日志数据

{

"chapter": "-",   //章节

"chapterid": 33,  //章节id

"chapterlistid": 69, //所属章节列表id

"courseid": 72, //课程id

"createtime": "2019-07-22 19:14:27", //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"papercatid": 92,  

"paperid": 0,  //试卷id

"papername": "papername0",  //试卷名称

"paperyear": "2019",  //试卷所属年份

"status": "-",

"suitnum": "-",

"totalscore": 93.16710017696484  //试卷总分

}

1. QzMemberPaperQuestion.log 学员做题详情数据

{

"chapterid": 33, //章节id

"dn": "webA", //网站分区

"dt": "20190722", //日期分区

"istrue": "-",

"lasttime": "2019-07-22 11:02:30",

"majorid": 77, //主修id

"opertype": "-",

"paperid": 91,//试卷id

"paperviewid": 37, //试卷视图id

"question_answer": 1, //做题结果（0错误 1正确）

"questionid": 94, //题id

"score": 76.6941793631127,  //学员成绩分数

"sitecourseid": 1, //网站课程id

"spendtime": 4823, //所用时间单位(秒)

"useranswer": "-",

"userid": 0 //用户id

}

1. QzMajor.log 主修数据

{

"businessid": 41, //主修行业id

"columm_sitetype": "-",

"createtime": "2019-07-22 11:10:20", //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"majorid": 1,  //主修id

"majorname": "majorname1",  //主修名称

"sequence": "-",

"shortname": "-",

"siteid": 24, //网站id

"status": "-"

}

1. QzCourseEduSubject.log 课程辅导数据

{

"courseeduid": 0, //课程辅导id

"courseid": 0,  //课程id

"createtime": "2019-07-22 11:14:43", //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"edusubjectid": 44, //辅导科目id

"majorid": 38  //主修id

}

1. QzCourse.log 题库课程数据

{

"chapterlistid": 45, //章节列表id

"courseid": 0,  //课程id

"coursename": "coursename0",  //课程名称

"createtime": "2019-07-22 11:08:15", //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"isadvc": "-",

"majorid": 39,  //主修id

"pointlistid": 92,  //知识点列表id

"sequence": "8128f2c6-2430-42c7-9cb4-787e52da2d98",

"status": "-"

}

1. QzChapterList.log 章节列表数据

{

"chapterallnum": 0,  //章节总个数

"chapterlistid": 0,   //章节列表id

"chapterlistname": "chapterlistname0",  //章节列表名称

"courseid": 71,  //课程id

"createtime": "2019-07-22 16:22:19", //创建时间

"creator": "admin", //创建者

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"status": "-"

}

1. QzChapter.log 章节数据

{

"chapterid": 0,  //章节id

"chapterlistid": 0,  //所属章节列表id

"chaptername": "chaptername0",  //章节名称

"chapternum": 10,  //章节个数

"courseid": 61,  //课程id

"createtime": "2019-07-22 16:37:24",  //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"outchapterid": 0,

"sequence": "-",

"showstatus": "-",

"status": "-"

}

1. QzCenterPaper.log 试卷主题关联数据

{

"centerid": 55,   //主题id

"createtime": "2019-07-22 10:48:30", //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"openstatus": "-",

"paperviewid": 2,  //视图id

"sequence": "-"

}

1. QzCenter.log 主题数据

{

"centerid": 0,  //主题id

"centername": "centername0", //主题名称

"centerparam": "-",

"centertype": "3",  //主题类型

"centerviewtype": "-",

"centeryear": "2019",  //主题年份

"createtime": "2019-07-22 19:13:09", //创建时间

"creator": "-",

"description": "-",

"dn": "webA",

"dt": "20190722", //日期分区

"openstatus": "1",

"provideuser": "-",

"sequence": "-",

"stage": "-"

}

Centerid:主题id  centername:主题名称 centertype:主题类型 centeryear:主题年份

createtime:创建时间 dn:网站分区 dt:日期分区

1. QzBusiness.log 所属行业数据

{

"businessid": 0,  //行业id

"businessname": "bsname0",  //行业名称

"createtime": "2019-07-22 10:40:54",  //创建时间

"creator": "admin",  //创建者

"dn": "webA", //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"sequence": "-",

"siteid": 1,   //所属网站id

"status": "-"

}

4.2模拟数据采集上传数据

4.3解析数据

 需求1：使用spark解析ods层数据，将数据存入到对应的hive表中,要求对所有score 分数字段进行保留1位小数并且四舍五入。

4.4维度退化

需求2：基于dwd层基础表数据，需要对表进行维度退化进行表聚合，聚合成dws.dws_qz_chapter(章节维度表)，dws.dws_qz_course（课程维度表），dws.dws_qz_major(主修维度表)，dws.dws_qz_paper(试卷维度表)，dws.dws_qz_question(题目维度表)，使用spark sql和dataframe api操作

dws.dws_qz_chapte : 4张表join  dwd.dwd_qz_chapter  inner join  dwd.qz_chapter_list  join条件：chapterlistid和dn ，inner join  dwd.dwd_qz_point  join条件：chapterid和dn,  inner join  dwd.dwd_qz_point_question   join条件：pointid和dn

dws.dws_qz_course:3张表join  dwd.dwd_qz_site_course inner join  dwd.qz_course join条件：courseid和dn , inner join dwd.qz_course_edusubject  join条件:courseid和dn

dws.dws_qz_major:3张表join  dwd.dwd_qz_major  inner join  dwd.dwd_qz_website  join条件：siteid和dn , inner join dwd.dwd_qz_business   join条件：businessid和dn

dws.dws_qz_paper: 4张表join  qz_paperview left join qz_center join 条件：paperviewid和dn,

 left join qz_center  join 条件：centerid和dn, inner join qz_paper join条件：paperid和dn

dws.dws_qz_question:2表join  qz_quesiton inner join qz_questiontype  join条件:

questypeid 和dn

4.5宽表合成

需求3：基于dws.dws_qz_chapter、dws.dws_qz_course、dws.dws_qz_major、dws.dws_qz_paper、dws.dws_qz_question、dwd.dwd_qz_member_paper_question 合成宽表dw.user_paper_detail,使用spark sql和dataframe api操作

dws.user_paper_detail:dwd_qz_member_paper_question  inner join dws_qz_chapter join条件:chapterid 和dn ,inner join  dws_qz_course  join条件:sitecourseid和dn , inner join dws_qz_major join条件majorid和dn, inner join dws_qz_paper 条件paperviewid和dn , inner join dws_qz_question 条件questionid和

4.6报表层各指标统计

需求4：基于宽表统计各试卷平均耗时、平均分，先使用Spark Sql 完成指标统计，再使用Spark DataFrame Api。

需求5：统计各试卷最高分、最低分，先使用Spark Sql 完成指标统计，再使用Spark DataFrame Api。

需求6：按试卷分组统计每份试卷的前三用户详情，先使用Spark Sql 完成指标统计，再使用Spark DataFrame Api。

需求7：按试卷分组统计每份试卷的倒数前三的用户详情，先使用Spark Sql 完成指标统计，再使用Spark DataFrame Api。

需求8：统计各试卷各分段的用户id，分段有0-20,20-40,40-60，60-80,80-100

需求9：统计试卷未及格的人数，及格的人数，试卷的及格率 及格分数60

需求10：统计各题的错误数，正确数，错题率

4.7将数据导入mysql

需求11：统计指标数据导入到ads层后，通过datax将ads层数据导入到mysql中

第5章  售课模块

5.1原始数据格式及字段含义

1.salecourse.log 售课基本数据

{

"chapterid": 2,    //章节id

"chaptername": "chaptername2", //章节名称

"courseid": 0,  //课程id

"coursemanager": "admin",   //课程管理员

"coursename": "coursename0",  //课程名称

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"edusubjectid": 7,  //辅导科目id

"edusubjectname": "edusubjectname7",  //辅导科目名称

"majorid": 9,  //主修id

"majorname": "majorname9",  //主修名称

"money": "100",   //课程价格

"pointlistid": 9,  //知识点列表id

"status": "-",   //状态

"teacherid": 8,  //老师id

"teachername": "teachername8"  //老师名称

}

1. courseshoppingcart.log 课程购物车信息

{

"courseid": 9830,  //课程id

"coursename": "coursename9830", //课程名称

"createtime": "2019-07-22 00:00:00", //创建时间

"discount": "8",  //折扣

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722",  //日期分区

"orderid": "odid-0", //订单id

"sellmoney": "80" //购物车金额

}

3.coursepay.log 课程支付订单信息

{

"createitme": "2019-07-22 00:00:00", //创建时间

"discount": "8",  //支付折扣

"dn": "webA",  //网站分区

"dt": "20190722", //日期分区

"orderid": "odid-0", //订单id

"paymoney": "80" //支付金额

}

5.2模拟数据采集上传数据

Hadoop dfs -put salecourse.log /user/atguigu/ods

Hadoop dfs -put coursepay.log /user/atguigu/ods

Hadoop dfs -put courseshoppingcart.log /user/atguigu/ods

5.3解析数据导入到对应hive表中

5.4关联join聚合表

dwd.dwd_sale_course 与dwd.dwd_course_shopping_cart  join条件：courseid、dn、dt

dwd.dwd_course_shopping_cart 与dwd.dwd_course_pay  join条件：orderid、dn、dt

不允许丢数据，关联不上的字段为null,join之后导入dws层的表

5.5要求

1：通过Spark UI观察每个task的运行情况、数据量

2：解决数据倾斜问题

第6章 思考

（1）第一层表哪些用overwrite合适，哪些用append合适

（2）数据过滤后，重组成需要的数据进行插入表的时候如何控制分区个数，即如何解决小文件过多问题。

（3）合成宽表时一个用户会对应多条明细支付金额数据，如何合并

（4）分区的场景和作用，为什么需要分区

代码例子

def etlBaseWebSiteLog(ssc: SparkContext, sparkSession: SparkSession) = {
  import sparkSession.implicits._ //隐式转换
  ssc.textFile("/user/atguigu/ods/baswewebsite.log").mapPartitions(partition => {
    partition.map(item => {
      val jsonObject = ParseJsonData.getJsonData(item)
      val siteid = jsonObject.getIntValue("siteid")
      val sitename = jsonObject.getString("sitename")
      val siteurl = jsonObject.getString("siteurl")
      val delete = jsonObject.getIntValue("delete")
      val createtime = jsonObject.getString("createtime")
      val creator = jsonObject.getString("creator")
      val dn = jsonObject.getString("dn")
      (siteid, sitename, siteurl, delete, createtime, creator, dn)
    })
  }).toDF().coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).insertInto("dwd.dwd_base_website")
}

大数据项目实战之在线教育（01数仓需求）

标签：tag   multicast   mkdir   业务   调度   DUID   itme   战略   def   

原文地址：https://www.cnblogs.com/shan13936/p/13964209.html