电商API接口的应用||大数据电商数仓分析项目||电商热门商品统计

一、电商热门商品统计模块

（1）需求分析

1. 如何定义热门商品？

   • 简单模型：直接通过用户对商品的点击量来衡量商品热度。

   • 复杂模型：依据各类别权重（后续补充）

2. 如何获取区域？

   • 通过用户点击日志，获取访问IP，进而获取区域信息。

   • 通过数据库中的订单关联用户表，获取用户的地域信息

3. 如何去除爬虫水军（商家为了提高自己的排名，用爬虫来频繁访问自己的店铺）？

   • 一段时间分析用户IP的访问次数（后续补充）

（2）技术方案

1. 数据采集（ETL）电商API接口接入

   ❝

   「因为要访问数据库，所以会对数据库造成很大的压力，而且在真实的生产环境中，一般没有权限直接访问数据库。可以把数据导出成csv文件，放到日志服务器上，再通过Flume采集到HDFS上。假如有权限访问数据库，数据库也需要设置成读写分离的模式，来缓解压力。」

   ❞

   • 电商日志一般存储在日志服务器，通过 Flume 拉取到 HDFS 上，本文通过编写python程序模拟日志数据。

   • 业务数据通过 Sqoop 从关系型数据库mysql中读取数据,然后导入到HDFS。

2. 数据清洗

   • 使用 MapReduce 进行数据清洗。

   • 使用 Spark Core 进行数据清洗。

3. 各区域热门商品计算

   • 使用 Hive 进行数据的分析和处理。

   • 使用 Spark SQL 进行数据的分析和处理

（3）实验数据及说明

1. product（商品）表：

   列名	描述	数据类型	空/非空约束
   product_id	商品号	varchar(18)	Not null
   product_name	商品名称	varchar(20)	Not null
   marque	商品型号	varchar(10)	Not null
   barcode	仓库条码	varchar	Not null
   price	商品价格	double	Not null
   brand_id	商品品牌	varchar(8)	Not null
   market_price	市场价格	double	Not null
   stock	库存	int	Not null
   status	状态	int	Not null

   ❝

   补充说明: status: 下架-1，上架0，预售1

   ❞

2. area_info（地区信息）表

   列名	描述	数据类型	空/非空约束
   area_id	地区编号	varchar(18)	Not null
   area_name	地区名称	varchar(20)	Not null

3. user_click_log（用户点击信息）表

   列名	描述	数据类型	空/非空约束
   user_id	用户ID	varchar(18)	Not null
   user_ip	用户IP	varchar(20)	Not null
   url	用户点击 URL	varchar(200)
   click_time	用户点击时间	varchar(40)
   action_type	动作名称	varchar(40)
   area_id	地区ID	varchar(40)

   ❝

   补充说明: action_type: 1 收藏，2 加购物车，3 购买 area_id:已经通过IP地址，解析出了区域信息

   ❞

4. area_hot_product（区域热门商品）表

   列名	描述	数据类型	空/非空约束
   area_id	地区ID	varchar(18)	Not null
   area_name	地区名称	varchar(20)	Not null
   product_id	商品ID	varchar(200)
   product_name	商品名称	varchar(40)
   pv	访问量	BIGINT

（4）技术实现

使用Flume采集用户点击日志

1. Flume配置文件（flume-areahot.conf）

   2.利用python编写程序模拟日志信息，jian放入/log0208文件夹下，自定义添加不符合字段数据，要经过mr或spark进行数据清洗。

   • 启动 Flume agent，在 Flume 的根目录下执行命令：bin/flume-ng agent -n a4 -f flume-areahot.conf -c conf -Dflume.root.logger=INFO,console

   • 再执行python dslog.py向 /log0208 目录里放入用户日志文件（实现方法：此处

   • Flume 会将 /log0208 目录下的文件采集到 hdfs://master:9000/flume/ 当天日期 目录下。

「运行dslog.py程序如下：」

#coding=utf-8
import random
import time
iplist=[26,23,47,56,108,10,33,48,66,77,101,45,61,52,88,89,108,191,65,177,98,21,34,61,19,11,112,114]
 
url = "http://mystore.jsp/?productid={query}"
x=[1,2,3,4]
 
def use_id():
    return random.randint(1,20)
def get_ip():
    return '.'.join(str(x) for x in random.sample(iplist,4))
 
def urllist():
def sample_references():
    if random.uniform(0,1)>0.8:
        return ""
 
    query_str=random.sample(x,1)
    return url.format(query=query_str[0])
 
def get_time():
    return time.strftime('%Y%m%d%H%M%S',time.localtime())
 
#  action: 1 收藏，2 加购物车，3 购买  area_id代表不同区域
def action():
    return random.randint(1,4)
 
def area_id():
    return random.randint(1,21)
 
 
def get_log(count):
    while count>0:
        log='{},{},{},{},{},{}\n'.format(use_id(),get_ip(),urllist(),get_time(),action(),area_id())
        # with open('/usr/local/src/tmp/1.log','a+')as file:
        with open('/log0208/click.log','a+')as file:
            file.write(log)
        # print(log)
        # time.sleep(1)
        count=count-1
if __name__ == '__main__':
    get_log(10000)

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生成日志结果截取：

5,10.26.56.45,http://mystore.jsp/?productid=1,20210222005139,1,19
2,10.101.98.47,http://mystore.jsp/?productid=1,20210222005139,3,8
17,191.88.66.108,http://mystore.jsp/?productid=3,20210222005139,2,14
4,89.21.33.108,,20210222005139,2,10
4,108.23.48.114,http://mystore.jsp/?productid=4,20210222005139,1,21
8,21.48.19.65,,20210222005139,1,3
16,61.21.89.11,http://mystore.jsp/?productid=2,20210222005139,3,11
6,56.47.112.88,,20210222005139,1,3

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flume-areahot.conf配置文件如下：

#bin/flume-ng agent -n a4 -f myagent/a4.conf -c conf -Dflume.root.logger=INFO,console
#定义agent名， source、channel、sink的名称
a4.sources = r1
a4.channels = c1
a4.sinks = k1
 
#具体定义source
a4.sources.r1.type = spooldir
a4.sources.r1.spoolDir = /log0208
 
#具体定义channel
a4.channels.c1.type = memory
a4.channels.c1.capacity = 10000
a4.channels.c1.transactionCapacity = 100 
 
#定义拦截器，为消息添加时间戳
a4.sources.r1.interceptors = i1
a4.sources.r1.interceptors.i1.type = org.apache.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder
 
#具体定义sink
a4.sinks.k1.type = hdfs
a4.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://master:9000/flume/%Y%m%d
a4.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
a4.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
 
#不按照条数生成文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0 
#HDFS上的文件达到128M时生成一个文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
#HDFS上的文件达到60秒生成一个文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 60
 
#组装source、channel、sink
a4.sources.r1.channels = c1
a4.sinks.k1.channel = c1

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3.数据清洗

• 需要将用户点击日志里面对于商品的点击识别出来

• 过滤不满足6个字段的数据

• 过滤URL为空的数据，即：过滤出包含http开头的日志记录