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Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析

Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 完成 模块介绍 订单分析分别分析订单的数量和订单的金额, 以及将订单分为总订单、 支付成功订单以及退款订单三种类型的数据 , 通过这六个分析指标的数据我们可以指定网站的订单情况。 也就是说分别统计订单数量和订单金额,而不是使用一张hive表同时保存多个指标的数据, 而是采用多个表分别保存不同指标的数据或者采用一张表非同时的保存多个指标的数据。 实现自定义udf&自定义函数创建 b. hive+sqoop脚本 成功支付订单数量&金额&总金额的hive&sqoop分析 a. 订单数据保存mysql b.

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    Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR ) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 活跃会员的统计和活跃用户统计类似, 区别只是在于从不同的角度来进行分析访问网站的用户数量 计算规则 活跃会员(active_member)计算规则: 计算当天(确定时间维度信息)的pageview事件的数据中memberid的去重个数。 (这里只所以选择pageview事件,是可能会存在一种可能: 某个会员在当天没有进行任何操作,但是他订单支付成功的操作在今天在被触发, 这样在所有数据中就会出现一个java_server平台产生的订单支付成功事件 最终数据保存: stats_user和stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外):active_members。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析 (MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 Hourly分析指的是按照小时分析数据, 在本次项目中,只分析活跃用户、 会话个数以及会话长度这三个指标的数据。 我们通过修改现有的job来达到完成hourly分析数据统计的目标。 分别通过在active user和sessions这两个job中添加数据可以达到我们的分析要求。 最终数据保存:stats_hourly表中,每个小时的数据保存到对应列中。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_kpi。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 外链信息分析规则 和地域信息分析一样,在外链分析系统中, 我们也只是统计活跃用户、总会话以及跳出会话这三个指标的数据 ---- 外链维度信息(不考虑平台platform和日期date), 我们需要统计两个层面的数据,即:all、具体外链。 也就是说需要分别统计这两个维度的活跃用户、总会话以及跳出会话个数。 需要原始数据:referrer url、uuid、u_sd、serverTime、platform这五个维度的字段信息, 所以在当前只有pc端数据和后台服务端数据的情况下,只需要对pageview事件的数据进行统计计算就可以了 \文档\外链信息分析-跳出会话计算规则.txt 统计的最终数据保存到表: stats_inbound表的active_users、sessions以及bounce_sessions三列上。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——400用户浏览深度分析Hadoop离线数据分析平台实战——400用户浏览深度分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——400用户浏览深度分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 用户浏览深度分析中,通过pv值来表示用户的浏览深度, 分别从两个不同的角度来展示浏览深度 hive的最终数据保存到hdfs的指定目录中,通过sqoop将数据导入到mysql中。 计算规则 计算pageview事件中,当前url的个数作为pv值,不涉及到去重操作。 最终数据保存:stats_view_depth。涉及到的所有列。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_kpi。

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    #凯哥讲数据中台#数据中台的使命、、本质和六核心能力

    数据中台的和使命 数据中台成为了数字化转型的下一个趋势,那么数据中台的和使命是什么呢? 数据中台的终极愿是什么 数据中台的是打造数据驱动的智能企业 ? ,数据屏,生意参谋; 数据资产管理:从资产地图,到资产运营; 数据开发管理,从数据采集到应用开发; 智能数据研发:从数仓规划到监控告警 计算和存储:包括离线计算和实时计算。 数据中台区别于传统数据仓库的一个重要的特点,就是数据中台是企业的数据服务的协作生产平台,他是一个能够让业务需求人员,数据分析人员这样的数据使用方和数据工程师,数据管理员这样的数据提供方在一个平台上去共同使用同一套企业的数据资产的协作平台 就像传统的工厂都会有一个研发中心一样,数据中台需要一个数据实验室平台,能够让业务人员,数据分析人员,数据科学家们在数据协作平台上,利用同一套数据进行业务价值的探索和分析,从而识别有价值的数据集,然后在批量生产 后记: 一个新概念出来后,会有众多不同的解读和理解,对于这些概念本质的清晰的认识,是很重要的,实现的方式可以有千万种,但是本质和,使命一定要清晰。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——360地域信息分析Hadoop离线数据分析平台实战——360地域信息分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——360地域信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) ---- 地域维度信息(不考虑平台platform和日期date), 我们需要统计三个层面的数据, 即:国家级别、省份级别、城市级别。 日期维度只按天计算数据,不进行按月和按周计算。 平台维度计算一个all维度和一个具体的平台维度。 需要原始数据:国家、省份、城市、uuid、serverTime、platform这六个维度的字段信息(或者加一个ip地址), 所以在当前只有pc端数据和后台服务端数据的情况下, 只需要对pageview 事件的数据进行统计计算就可以了。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——340浏览器PV分析Hadoop离线数据分析平台实战——340浏览器PV分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——340浏览器PV分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR ) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 在浏览器信息分析模块中除了用户、会员和会话的分析外, 还有pv的分析,pv的计算可以代表网站的流量值 最终数据保存:stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外):pv。 编码步骤 MapReduce代码编写 collector和xml配置等 测试 扩展:在计算pv值后,可以计算跳出率以及各个页面的情况, 可以将页面分为三类,进入页面、正常浏览页面以及退出页面(按照会话来分析

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    Hadoop离线数据分析平台实战——510订单数据展示Hadoop离线数据分析平台实战——510订单数据展示

    Hadoop离线数据分析平台实战——510订单数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4. 事件数据展示 完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 订单数据展示主要包括一个页面, 通过选择不同的currency type和payment type来展示不同的数据, 主要包括展示订单数量、订单金额以及成功支付和退款订单的信息 采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求, 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试 注意:在编码之前,请将模拟数据中的dimension_date中对应的时间调整为昨日和前日的,方便我们进行数据的展示。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——310新增会员和总会员分析Hadoop离线数据分析平台实战——310新增会员和总会员分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——310新增会员和总会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析 (MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 新增会员统计类似新增用户统计,也是统计新增u_mid的个数, 在新增用户统计中 所有要求我们保存member id到某个数据库中, 在这里有两种比较好的方法, 第一种将会员信息保存到hbase中,以会员id作为rowkey,这样方式方便获取。 最终数据保存:stats_user和stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外):new_members。 最终数据保存:stats_user和stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外):total_members。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——520项目总结Hadoop离线数据分析平台实战——520项目总结

    Hadoop离线数据分析平台实战——520项目总结 到这里本次项目也就介绍完了,不过在项目最后简单的介绍一些数字以及项目优化、扩展等情况 通过本次课程的学习,希望同学们对离线数据分析这一块有一个初步的了解 , 希望同学们在学习完本课程后,对如何在工作中使用离线数据分析有一个初步的了解。 在本次课程中,我主要目标是放到了如何产生用户浏览数据以及如何解析数据, 对应解析后的数据结果展示,讲解的不是特别的详细, 所以希望同学们在学习之余,自己想想如何能够更好的显示解析后的数据, 最后祝同学们能够有一个好的开始 Hive程序: 指定使用多个reducer、设置hive执行mr时候的内存参数、调整HQL语句结构等 数据展示: 对应api的产生可以通过添加cache的方式减少查询数据的次数等。 数据解析: 利用hadoop的本身优势,可以动态的添加datanode节点,增大数据的执行能力。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化

    Hadoop离线数据分析平台实战——380MapReduce程序优化 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析 (MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 调优的目的 充分的利用机器的性能,更快的完成mr程序的计算任务。 在本次项目中,由于我们使用hbase作为我们分析数据的原始数据存储表,所以对于hbase我们也需要进行一些调优操作。 除了参数调优之外,和其他一般的java程序一样,还需要进行一些jvm调优。 在本次项目中,由于我们使用hbase作为我们分析数据的原始数据存储表,所以对于hbase我们也需要进行一些调优操作。除了参数调优之外,和其他一般的java程序一样,还需要进行一些jvm调优。 ,在mapper节点上执行的时候是每处理一条数据后就从hbase中获取下一条数据,通过设置cache值可以一次获取多条数据,减少网络数据传输。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——490用户浏览深度数据展示Hadoop离线数据分析平台实战——490用户浏览深度数据展示

    Hadoop离线数据分析平台实战——490用户浏览深度数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4. 事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 用户浏览深度数据展示主要包含一个页面, 在这个页面中通过分别显示用户角度的浏览深度和会话角度的浏览深度来进行数据展示。 采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求, 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试

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