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电商数仓笔记1（数据仓库概念，项目需求及架构设计，数据生成模块）
一、数据仓库概念
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数据仓库（ Data Warehouse ），是为企业制定决策，提供数据支持的。可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。
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数据仓库的输入数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等
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业务数据：就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据。业务数据通常存储在MySQL、Oracle等数据库中。
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用户行为数据：用户在使用产品过程中，通过埋点收集与客户端产品交互过程中产生的数据，并发往日志服务器进行保存。比如页面浏览、点击、停留、评论、点赞、收藏等。用户行为数据通常存储在日志文件中。
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爬虫数据：通常是通过技术手段获取其他公司网站的数据。不建议这样去做。
二、项目需求及架构设计
1、项目需求分析
2、项目框架
（1）技术选型
（2）系统数据流程设计
（3）框架版本选型
1、框架发行版本选型
2、具体版本型号
（4）服务器选型
（5）集群规模
（6）集群资源规划设计
- 在企业中通常会搭建一套生产集群和一套测试集群。生产集群运行生产任务，测试集群用于上线前代码编写和测试。
1）生产集群
（1）消耗内存的分开
（2）数据传输数据比较紧密的放在一起（Kafka 、Zookeeper）
（3）客户端尽量放在一到两台服务器上，方便外部访问
（4）有依赖关系的尽量放到同一台服务器（例如：Hive和Azkaban Executor）
2）测试集群服务器规划
3、数据生成模块
（1）目标数据
- 我们要收集和分析的数据主要包括页面数据、事件数据、曝光数据、启动数据和错误数据。
（1.1）页面
- 页面数据主要记录一个页面的用户访问情况，包括访问时间、停留时间、页面路径等信息。
（1.2）事件
- 事件数据主要记录应用内一个具体操作行为，包括操作类型、操作对象、操作对象描述等信息。
（1.3）曝光
- 曝光数据主要记录页面所曝光的内容，包括曝光对象，曝光类型等信息
（1.4）启动
- 启动数据记录应用的启动信息
（1.5）错误
- 错误数据记录应用使用
- 过程中的错误信息，包括错误编号及错误信息
（2）数据埋点
（2.1）主流埋点方式
- 目前主流的埋点方式，有代码埋点（前端/后端）、可视化埋点、全埋点三种。
- 代码埋点是通过调用埋点SDK函数，在需要埋点的业务逻辑功能位置调用接口，上报埋点数据。例如，我们对页面中的某个按钮埋点后，当这个按钮被点击时，可以在这个按钮对应的OnClick 函数里面调用SDK提供的数据发送接口，来发送数据。
- 可视化埋点只需要研发人员集成采集SDK，不需要写埋点代码，业务人员就可以通过访问分析平台的“圈选”功能，来“圈”出需要对用户行为进行捕捉的控件，并对该事件进行命名。圈选完毕后，这些配置会同步到各个用户的终端上，由采集SDK 按照圈选的配置自动进行用户行为数据的采集和发送。
- 全埋点是通过在产品中嵌入SDK，前端自动采集页面上的全部用户行为事件，上报埋点数据，相当于做了一个统一的埋点。然后再通过界面配置哪些数据需要在系统里面进行分析。
图例解析三种方式：
（2.2）埋点数据上报时机
- 埋点数据上报时机包括两种方式。
方式一，在离开该页面时，上传在这个页面产生的所有数据（页面、事件、曝光、错误等）。优点，批处理，减少了服务器接收数据压力。缺点，不是特别及时。
方式二，每个事件、动作、错误等，产生后，立即发送。优点，响应及时。缺点，对服务器接收数据压力比较大。
- 本次项目采用方式一埋点。
（2.3）埋点数据日志结构
- 我们的日志结构大致可分为两类，一是普通页面埋点日志，二是启动日志。
- 普通页面日志结构如下，每条日志包含了，当前页面的页面信息，所有事件（动作）、所有曝光信息以及错误信息。除此之外，还包含了一系列公共信息，包括设备信息，地理位置，应用信息等，即下边的common字段。
（1）普通页面埋点日志格式
{ "common": { -- 公共信息 "ar": "230000", -- 地区编码 "ba": "iPhone", -- 手机品牌 "ch": "Appstore", -- 渠道 "is_new": "1",--是否首日使用，首次使用的当日，该字段值为1，过了24:00，该字段置为0。 "md": "iPhone 8", -- 手机型号 "mid": "YXfhjAYH6As2z9Iq", -- 设备id "os": "iOS 13.2.9", -- 操作系统 "uid": "485", -- 会员id "vc": "v2.1.134" -- app版本号 }, "actions": [ --动作(事件) { "action_id": "favor_add", --动作id "item": "3", --目标id "item_type": "sku_id", --目标类型 "ts": 1585744376605 --动作时间戳 } ], "displays": [ { "displayType": "query", -- 曝光类型 "item": "3", -- 曝光对象id "item_type": "sku_id", -- 曝光对象类型 "order": 1, --出现顺序 "pos_id": 2 --曝光位置 }, { "displayType": "promotion", "item": "6", "item_type": "sku_id", "order": 2, "pos_id": 1 }, { "displayType": "promotion", "item": "9", "item_type": "sku_id", "order": 3, "pos_id": 3 }, { "displayType": "recommend", "item": "6", "item_type": "sku_id", "order": 4, "pos_id": 2 }, { "displayType": "query ", "item": "6", "item_type": "sku_id", "order": 5, "pos_id": 1 } ], "page": { --页面信息 "during_time": 7648, -- 持续时间毫秒 "item": "3", -- 目标id "item_type": "sku_id", -- 目标类型 "last_page_id": "login", -- 上页类型 "page_id": "good_detail", -- 页面ID "sourceType": "promotion" -- 来源类型 }, "err":{ --错误 "error_code": "1234", --错误码 "msg": "***********" --错误信息 }, "ts": 1585744374423 --跳入时间戳 }- 1
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（2）启动日志格式
- 启动日志结构相对简单，主要包含公共信息，启动信息和错误信息。
{ "common": { "ar": "370000", "ba": "Honor", "ch": "wandoujia", "is_new": "1", "md": "Honor 20s", "mid": "eQF5boERMJFOujcp", "os": "Android 11.0", "uid": "76", "vc": "v2.1.134" }, "start": { "entry": "icon", --icon手机图标 notice 通知 install 安装后启动 "loading_time": 18803, --启动加载时间 "open_ad_id": 7, --广告页ID "open_ad_ms": 3449, -- 广告总共播放时间 "open_ad_skip_ms": 1989 -- 用户跳过广告时点 }, "err":{ --错误 "error_code": "1234", --错误码 "msg": "***********" --错误信息 }, "ts": 1585744304000 }- 1
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（3）服务器和JDK准备
（3.0）服务器准备
分别安装hadoop102、hadoop103、hadoop104三台主机。
详情见Hadoop笔记（3.1）编写集群分发脚本xsync
1）xsync集群分发脚本
（1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下
（2）需求分析
①rsync命令原始拷贝：
rsync -av /opt/module root@hadoop103:/opt/
②期望脚本：
xsync要同步的文件名称
③说明：在/home/atguigu/bin这个目录下存放的脚本，atguigu用户可以在系统任何地方直接执行。
（3）脚本实现
①在用的家目录/home/atguigu下创建bin文件夹
[atguigu@hadoop102 ~]$ mkdir bin
②在/home/atguigu/bin目录下创建xsync文件，以便全局调用
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin
[atguigu@hadoop102 ~]$ vim xsync
在该文件中编写如下代码#!/bin/bash #1. 判断参数个数 if [ $# -lt 1 ] then echo Not Enough Arguement! exit; fi #2. 遍历集群所有机器 for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 do echo ==================== $host ==================== #3. 遍历所有目录，挨个发送 for file in $@ do #4 判断文件是否存在 if [ -e $file ] then #5. 获取父目录 pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd) #6. 获取当前文件的名称 fname=$(basename $file) ssh $host "mkdir -p $pdir" rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir else echo $file does not exists! fi done done- 1
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③修改脚本xsync具有执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync
④测试脚本
[atguigu@hadoop102 bin]$ xsync xsync（3.2）SSH无密登录配置
- 说明：这里面只配置了hadoop102、hadoop103到其他主机的无密登录；因为hadoop102未外配置的是NameNode，hadoop103配置的是ResourceManager，都要求对其他节点无密访问。
（1）hadoop102上生成公钥和私钥：
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
（2）将hadoop102公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
（3）hadoop103上生成公钥和私钥：
[atguigu@hadoop103 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
（4）将hadoop103公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
[atguigu@hadoop103 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[atguigu@hadoop103 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[atguigu@hadoop103 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
（3.3）JDK准备
1）卸载现有JDK（3台节点）
[atguigu@hadoop102 opt]# sudo rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps[atguigu@hadoop103 opt]# sudo rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps
[atguigu@hadoop104 opt]# sudo rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps
（1）rpm -qa：表示查询所有已经安装的软件包
（2）grep -i：表示过滤时不区分大小写
（3）xargs -n1：表示一次获取上次执行结果的一个值
（4）rpm -e --nodeps：表示卸载软件2）用XShell工具将JDK导入到hadoop102的/opt/software文件夹下面
3）在Linux系统下的opt目录中查看软件包是否导入成功
[atguigu@hadoop102 software]# ls /opt/software/
看到如下结果：
jdk-8u212-linux-x64.tar.gz
4）解压JDK到/opt/module目录下
[atguigu@hadoop102 software]# tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
5）配置JDK环境变量（1）新建/etc/profile.d/my_env.sh文件 [atguigu@hadoop102 module]# sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh 添加如下内容，然后保存（:wq）退出 #JAVA_HOME export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin （2）让环境变量生效 [atguigu@hadoop102 software]$ source /etc/profile.d/my_env.sh- 1
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6）测试JDK是否安装成功
[atguigu@hadoop102 module]# java -version
如果能看到以下结果、则Java正常安装
java version “1.8.0_212”
7）分发JDK
[atguigu@hadoop102 module]$ xsync /opt/module/jdk1.8.0_212/
8）分发环境变量配置文件
[atguigu@hadoop102 module]$ sudo /home/atguigu/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
9）分别在hadoop103、hadoop104上执行source
[atguigu@hadoop103 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
[atguigu@hadoop104 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh（3.4）环境变量配置说明
Linux的环境变量可在多个文件中配置，如/etc/profile，/etc/profile.d/*.sh，~/.bashrc，~/.bash_profile等，下面说明上述几个文件之间的关系和区别。- bash的运行模式可分为login shell和non-login shell。
- 例如，我们通过终端，输入用户名、密码，登录系统之后，得到就是一个login shell。而当我们执行以下命令ssh hadoop103 command，在hadoop103执行command的就是一个non-login shell。
这两种shell的主要区别在于，它们启动时会加载不同的配置文件，login shell启动时会加载/etc/profile，~/.bash_profile，~/.bashrc。non-login shell启动时会加载~/.bashrc。 而在加载~/.bashrc（实际是~/.bashrc中加载的/etc/bashrc）或/etc/profile时，都会执行如下代码片段
- 因此不管是login shell还是non-login shell，启动时都会加载/etc/profile.d/*.sh中的环境变量。
（4）模拟数据
（4.1）使用说明
1）将application.yml、gmall2020-mock-log-2021-01-22.jar、path.json、logback.xml上传到hadoop102的/opt/module/applog目录下
（1）创建applog路径
[atguigu@hadoop102 module]$ mkdir /opt/module/applog
（2）上传文件application.yml到/opt/module/applog目录2）配置文件
（1）application.yml文件
可以根据需求生成对应日期的用户行为日志。
[atguigu@hadoop102 applog]$ vim application.yml
修改如下内容# 外部配置打开 # 外部配置打开 logging.config: "./logback.xml" #业务日期 注意：并不是Linux系统生成日志的日期，而是生成数据中的时间 mock.date: "2020-06-14" #模拟数据发送模式 #mock.type: "http" #mock.type: "kafka" mock.type: "log" #http模式下，发送的地址 mock.url: "http://hdp1/applog" #kafka模式下，发送的地址 mock: kafka-server: "hdp1:9092,hdp2:9092,hdp3:9092" kafka-topic: "ODS_BASE_LOG" #启动次数 mock.startup.count: 200 #设备最大值 mock.max.mid: 500000 #会员最大值 mock.max.uid: 100 #商品最大值 mock.max.sku-id: 35 #页面平均访问时间 mock.page.during-time-ms: 20000 #错误概率 百分比 mock.error.rate: 3 #每条日志发送延迟 ms mock.log.sleep: 10 #商品详情来源 用户查询，商品推广，智能推荐, 促销活动 mock.detail.source-type-rate: "40:25:15:20" #领取购物券概率 mock.if_get_coupon_rate: 75 #购物券最大id mock.max.coupon-id: 3 #搜索关键词 mock.search.keyword: "图书,小米,iphone11,电视,口红,ps5,苹果手机,小米盒子"- 1
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（2）path.json，该文件用来配置访问路径
- 根据需求，可以灵活配置用户点击路径。
[ {"path":["home","good_list","good_detail","cart","trade","payment"],"rate":20 }, {"path":["home","search","good_list","good_detail","login","good_detail","cart","trade","payment"],"rate":40 }, {"path":["home","mine","orders_unpaid","trade","payment"],"rate":10 }, {"path":["home","mine","orders_unpaid","good_detail","good_spec","comment","trade","payment"],"rate":5 }, {"path":["home","mine","orders_unpaid","good_detail","good_spec","comment","home"],"rate":5 }, {"path":["home","good_detail"],"rate":10 }, {"path":["home" ],"rate":10 } ]- 1
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(3）logback配置文件
- 可配置日志生成路径，修改内容如下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration> <property name="LOG_HOME" value="/opt/module/applog/log" /> <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"> <encoder> <pattern>%msg%n</pattern> </encoder> </appender> <appender name="rollingFile" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <fileNamePattern>${LOG_HOME}/app.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern> </rollingPolicy> <encoder> <pattern>%msg%n</pattern> </encoder> </appender> <!-- 将某一个包下日志单独打印日志 --> <logger name="com.atgugu.gmall2020.mock.log.util.LogUtil" level="INFO" additivity="false"> <appender-ref ref="rollingFile" /> <appender-ref ref="console" /> </logger> <root level="error" > <appender-ref ref="console" /> </root> </configuration>- 1
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3）生成日志
（1）进入到/opt/module/applog路径，执行以下命令
[atguigu@hadoop102 applog]$ java -jar gmall2020-mock-log-2021-01-22.jar
（2）在/opt/module/applog/log目录下查看生成日志
[atguigu@hadoop102 log]$ ll（4.2）集群日志生成脚本
在hadoop102的/home/atguigu目录下创建bin目录，这样脚本可以在服务器的任何目录执行。
[atguigu@hadoop102 ~]$ echo $PATH /usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/atguigu/.local/bin:/home/atguigu/bin- 1
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（1）在/home/atguigu/bin目录下创建脚本lg.sh
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim lg.sh
（2）在脚本中编写如下内容#!/bin/bash for i in hadoop102 hadoop103; do echo "========== $i ==========" ssh $i "cd /opt/module/applog/; java -jar gmall2020-mock-log-2021-01-22.jar >/dev/null 2>&1 &" done- 1
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注：
①/opt/module/applog/为jar包及配置文件所在路径
②/dev/null代表Linux的空设备文件，所有往这个文件里面写入的内容都会丢失，俗称“黑洞”。
标准输入0：从键盘获得输入 /proc/self/fd/0
标准输出1：输出到屏幕（即控制台） /proc/self/fd/1
错误输出2：输出到屏幕（即控制台） /proc/self/fd/2
（3）修改脚本执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod u+x lg.sh
（4）将jar包及配置文件上传至hadoop103的/opt/module/applog/路径
（5）启动脚本
[atguigu@hadoop102 module]$ lg.sh
（6）分别在hadoop102、hadoop103的/opt/module/applog/log目录上查看生成的数据
[atguigu@hadoop102 logs]$ ls
app.2020-06-14.log
[atguigu@hadoop103 logs]$ ls
app.2020-06-14.log -
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- 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_60440795/article/details/126145871
