Python+大数据-知行教育(二)-访问咨询主题看板_全量流程

Python+大数据-知行教育(二)-访问咨询主题看板_全量流程

3. 访问咨询主题看板_全量流程

3.1 访问咨询主题看板_需求分析

​ 将调研需求转换为开发需求

如何转换呢? 
	将每一个需求中涉及到维度以及涉及到指标从需求中分析出来, 同时找到涉及到那些表, 以及那些字段

目的:
	涉及维度
	涉及指标
	涉及表
	涉及字段

在此基础上, 还需要找到需要清洗那些数据, 需要转换那些数据, 如果有多个表, 表与表关联条件是什么...
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• 需求一: 统计指定时间段内，访问客户的总数量。能够下钻到小时数据。

涉及维度:
	时间维度 : 年 季度  月  天 小时
涉及指标: 
	访问量
	
涉及到表:
	web_chat_ems_2019_12 (事实表)
涉及到字段:
	时间维度:  create_time
		转换操作: 将create_time后期转换为 yearinfo , quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo
		思想: 当发现一个字段中涵盖多个字段的数据时候, 可以尝试将其拆分出来
	指标字段:  sid
    	说明: 先去重在统计操作
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• 需求二: 统计指定时间段内，访问客户中各区域人数热力图。能够下钻到小时数据。

涉及维度:
	时间维度: 年 季度  月  天 小时
	区域维度:

涉及指标:
	访问量

涉及到表:	
	web_chat_ems_2019_12 
	
涉及到字段:
	时间维度: create_time
	区域维度: area
	指标字段: sid
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• 需求三: 统计指定时间段内，不同地区（省、市）访问的客户中发起咨询的人数占比；

  咨询率=发起咨询的人数/访问客户量；客户与网咨有说一句话的称为有效咨询。

涉及维度:
	时间维度:  年 季度  月  天
	地区维度:

涉及指标:
	咨询人数
	访问量 (在需求二中已经计算完成了, 此处可以省略)

涉及到表:
	web_chat_ems_2019_12

涉及到字段:
	时间维度: create_time
    地区维度: area
	指标字段: sid
	区分咨询人数: msg_count 必须 >= 1

说明:
	当遇到指标需要计算比率问题的, 一般的处理方案是只需要计算其分子和分母的指标, 在最后DWS以及DA层进行统计计算
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• 需求四: 统计指定时间段内，每日客户访问量/咨询率双轴趋势图。能够下钻到小时数据。

涉及维度:
	时间维度: 年 季度  月 天 小时

涉及指标:
	访问量 (需求一, 已经计算完成, 不需要关心)
	咨询人数

涉及到表:
	web_chat_ems_2019_12

涉及到字段:
	时间维度: create_time
	指标字段: sid
	区分咨询人数: msg_count 必须 >= 1
	
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• 需求五: 统计指定时间段内，1-24h之间，每个时间段的访问客户量。

  横轴：1-24h，间隔为一小时，纵轴：指定时间段内同一小时内的总访问客户量。

涉及维度:
	时间维度: 天 小时
涉及指标:
	访问量  (需求一, 已经实现了)
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• 需求六: 统计指定时间段内，不同来源渠道的访问客户量占比。能够下钻到小时数据。

  占比:

  ​ 各个渠道访问量 / 总访问量

  ​ 各个渠道下 咨询量/访问量占比

涉及维度:
	时间维度: 年 季度 月  天 小时
	各个渠道
涉及指标:
	咨询量
	访问量
	
涉及表:
	web_chat_ems_2019_12
涉及字段: 
	各个渠道字段:  origin_channel
	时间维度: create_time
	指标: sid

访问量和咨询量的划分: 
	msg_count >= 1
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• 需求七: 统计指定时间段内，不同搜索来源的访问客户量占比。能够下钻到小时数据。

  占比:

  ​ 各个搜索来源访问量 / 总访问量

  ​ 各个搜索来源下 咨询量 / 各个搜索来源访问量

涉及维度:
	时间维度: 年 季度 月  天 小时
	不同搜索来源

涉及指标:
	访问量

涉及表:
	web_chat_ems_2019_12
涉及字段:
	搜索来源:  seo_source
	时间维度:  create_time
	指标字段:  sid
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• 需求八: 统计指定时间段内，产生访问客户量最多的页面排行榜TOPN。能够下钻到小时数据。

涉及维度:
	时间维度: 年 季度 月  天 小时
	各个页面
涉及指标:
	访问量

涉及表:
	web_chat_text_ems_2019_11 (事实表)

涉及字段:
	各个页面: from_url
	指标字段: count(1)

缺失: 时间维度字段


解决方案:
	1) 查看这个表中是否有时间字段
	2) 如果没有, 这个表是否另一个表有关联
	3) 如果都解决不了, 找需求方
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汇总:

涉及维度:
	固有维度: 
		时间维度: 年 季度 月 天 小时
	产品属性维度:
		地区维度
		来源渠道
		搜索来源
		受访页面

涉及指标: 
	访问量
	咨询量
	
	
涉及表 : 
	事实表: web_chat_ems_2019_12 和 web_chat_text_ems_2019_11 
	维度表: 没有 (数仓建模, 不需要DIM层)

涉及字段: 
	时间维度: 
		web_chat_ems: create_time
	地区维度: 
		web_chat_ems:  area
	来源渠道:
		web_chat_ems: origin_channel
	搜索来源:
		web_chat_ems: seo_source
	受访页面:
		web_chat_text_ems: from_url
	指标字段: 
		访问量: sid
		咨询量: sid

	区分访问和咨询:  
		web_chat_ems: msg_count >= 1 即为咨询数据

需要清洗数据: 没有清洗
	
需要转换字段: 时间字段
	需要将create_time 转换为 yearinfo, quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo
	
一对一关系 :  id = id
	一对一关系其实本质就是一张表
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3.2 访问咨询主题看板_业务数据准备

两个表关系图:

第一步: 在hadoop01的mysql中建一个数据库

create database nev default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci;
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第二步: 将项目资料中 nev.sql 脚本数据导入到nev数据库中

结果数据:

此准备工作在实际生产环境中是不存在的…

3.3 访问咨询主题看板_建模分析

​ 建模: 如何在hive中构建各个层次的表

• ODS层: 源数据层

作用: 对接数据源, 一般和数据源保持相同的粒度(将数据源数据完整的拷贝到ODS层)

建表比较简单: 
	业务库中对应表有那些字段, 需要在ODS层建一个与之相同字段的表即可, 额外在建表的时候, 需要构建为分区表, 分区字段为时间字段, 用于标记在何年何月何日将数据抽取到ODS层
	
此层会有二个表
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• DIM层: 维度层

作用: 存储维度表数据

此时不需要, 因为当前主题, 压根没有维度表
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• DWD层: 明细层

作用:  1) 清洗转换    2) 少量维度退化

思考1: 当前需要做什么清洗操作?
	 不需要进行清洗

思考2: 当前需要做什么转换操作?
	需要对时间字段进行转换, 需要转换为  yearinfo, quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo

思考3: 当前需要做什么维度退化操作?
	两个事实表合并在一起
	
建表字段 : 原有表的字段 + 转换后的字段+ 清洗后字段
	sid,session_id,ip,create_time,area,origin_channel,seo_source,
	from_url,msg_count,yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,
	hourinfo,referrer,landing_page_url,url_title,
	platform_description,other_params,history

思想:
	当合并表个表的时候, 获取抽取数据时候, 处理方案有三种:
	1) 当表中字段比较多的时候, 只需要抽取需要用的字段
	2) 当无法确定需要用那些字段的时候, 采用全部抽取
	3) 如果表中字段比较少, 不管用得上, 还是用不上, 都抽取
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• DWM层: 中间层 (省略)

作用: 1) 维度退化操作  2) 提前聚合

思考1: 当前需要进行什么维度退化操作?
	没有任何维度退化操作, 压根都没有DIM层
	
思考2: 当前需要进行什么提前聚合操作?
	可以尝试先对小时进行提前聚合操作, 以便于后统计方便
	

思考3: 当前主题是否可以按照小时提前聚合呢? 
	目前不可以, 因为数据存在重复的问题, 无法提前聚合, 一旦聚合后, 会导致后续的统计出现不精确问题
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• DWS层: 业务层

作用: 细化维度统计操作

一般是一个指标会对应一个统计结果表


访问量: 
	涉及维度:
		固有维度: 
			时间维度: 年 季度 月 天 小时
		产品属性维度:
			地区维度
			来源渠道
			搜索来源
			受访页面

建表字段: 指标统计字段 + 各个维度字段 + 三个经验字段(time_type,group_time,time_str)
	sid_total,sessionid_total,ip_total,yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,
	area,origin_channel,seo_source,from_url, time_type,group_time,time_str



咨询量:
	涉及维度:
		固有维度: 
			时间维度: 年 季度 月 天 小时
		产品属性维度:
			地区维度
			来源渠道

建表字段: 指标统计字段 + 各个维度字段 + 三个经验字段(time_type,group_time,time_str)
	sid_total,sessionid_total,ip_total,yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,
	area,origin_channel, time_type,group_time,time_str


注意: 如果不存在的维度字段的值, 设置为 -1 (业务指定, 表示没有这个维度)
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• DA层:

作用: 对接应用, 应用需要什么数据, 从DWS层获取什么数据即可

此层目前不做任何处理, 已经全部需要都细化统计完成了, 后续具体用什么, 看图表支持了...
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3.4 访问咨询主题看板_建模操作

​ 思考: 在创建表的时候, 需要考虑那些问题呢?

1) 表需要采用什么存储格式
2) 表需要采用什么压缩格式
3) 表需要构建什么类型表
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3.4.1 数据存储格式和压缩方案

存储格式选择:

情况一: 如果数据不是来源于普通文本文件的数据, 一般存储格式选择为列式的ORC存储
情况二: 如果数据来源于普通文本文件的数据, 一般存储格式选择为行式的textFile格式

当前项目: 数据是存储在mysql中, 选择为ORC存储格式
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压缩方案选择:

写多,读少: 优先考虑压缩比  建议选择 zlib  gz
写多,读多: 优先考虑解压缩性能  建议选择 snappy  LZO

如果空间比较充足, 建议各个层次都选择snappy压缩方案

一般情况下:
	hive中ODS层, 选择 zlib压缩方案
	hive中其他层次, 选择 snappy

当前项目: 
	ODS: zlib
	其他层次:  snappy
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最终:

ODS: orc + zlib

其他层次: orc + snappy

3.4.2 全量和增量

​ 在进行数据统计分析的时候, 一般来说, 第一次统计分析都是全量统计分析 而后续的操作, 都是在结果基础上进行增量化统计操作

全量统计:  需要面对公司所有的数据进行统计分析, 数据体量一般比较大的
	解决方案: 采用分批次执行(比如按年)

增量统计:  一般是以T+1模式统计, 当前的数据, 在第二天才会进行统计操作
	每一天都是统计上一天的数据
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3.4.3 hive分区

​ 后续的hive中构建表大部分的表都是分区表

思考: 分区表有什么作用呢? 
	当查询的时候, 指定分区字段, 可以减少查询表数据扫描量, 从而提升效率
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回顾: 内部表和外部表如何选择呢?

	判断当前这份数据是否具有绝对的控制权
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如何向分区表添加数据呢?

1) 静态分区:
	格式:
		load data [local] inpath '路径' into table 表名 partition(分区字段=值...)
		insert into  table  表名  partition(分区字段=值....) + select语句

2) 动态分区:
	格式:
		insert into  table  表名  partition(分区字段1,分区字段2....) + select语句
	
	注意事项: 
		1) 必须开启hive对动态分区的支持:
		2) 必须开启hive的非严格模式
		3) 保证select语句的最后的字段必须是分区字段数据(保证顺序)
			insert into table order partition(yearinfo,monthinfo,dayinfo)
				select .... yearinfo,monthinfo,dayinfo from  xxx;

3) 动静混合:
	格式:
		insert into  table  表名  partition(分区字段1,分区字段2=值1,分区字段3....) + select语句
	
	注意事项:
		1) 必须开启hive对动态分区的支持:
		2) 必须开启hive的非严格模式
		3) 保证select语句的最后的字段必须是动态分区字段数据(保证顺序)
			insert into table order partition(yearinfo,monthinfo='05',dayinfo)
				select .... yearinfo,dayinfo from  xxx;
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动态分区的优化点: 有序动态分区

什么时候需要优化? 
	有时候表中动态分区比较多, hive提升写入效率, 会启动多个reduce程序进行并行写入操作, 此时对内存消耗比较大, 有可能会出现内存溢出问题

解决方案: 开启有序动态分区
	开启后, reduce不会再并行运行了, 只会运行一个, 大大降低了内存消耗, 从而能够正常的运行完成,但是效率会降低
	
	需要在CM的hive的配置窗口下, 开启此配置
	
注意: 目前不改, 后续出现动态分区问题后, 在尝试开启

通过CM更改, 是全局更改, 是全局有效的, 相当于直接在hive-site.xml中更改
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3.4.4 建模操作

• ODS层:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `itcast_ods`;
--写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;

-- 访问咨询表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS itcast_ods.web_chat_ems (
  id INT comment '主键',
  create_date_time STRING comment '数据创建时间',
  session_id STRING comment '七陌sessionId',
  sid STRING comment '访客id',
  create_time STRING comment '会话创建时间',
  seo_source STRING comment '搜索来源',
  seo_keywords STRING comment '关键字',
  ip STRING comment 'IP地址',
  area STRING comment '地域',
  country STRING comment '所在国家',
  province STRING comment '省',
  city STRING comment '城市',
  origin_channel STRING comment '投放渠道',
  user_match STRING comment '所属坐席',
  manual_time STRING comment '人工开始时间',
  begin_time STRING comment '坐席领取时间 ',
  end_time STRING comment '会话结束时间',
  last_customer_msg_time_stamp STRING comment '客户最后一条消息的时间',
  last_agent_msg_time_stamp STRING comment '坐席最后一下回复的时间',
  reply_msg_count INT comment '客服回复消息数',
  msg_count INT comment '客户发送消息数',
  browser_name STRING comment '浏览器名称',
  os_info STRING comment '系统名称')
comment '访问会话信息表'
PARTITIONED BY(starts_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_ods.db/web_chat_ems_ods'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB');

-- 访问咨询附属表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS itcast_ods.web_chat_text_ems (
  id INT COMMENT '主键来自MySQL',
  referrer STRING comment '上级来源页面',
  from_url STRING comment '会话来源页面',
  landing_page_url STRING comment '访客着陆页面',
  url_title STRING comment '咨询页面title',
  platform_description STRING comment '客户平台信息',
  other_params STRING comment '扩展字段中数据',
  history STRING comment '历史访问记录'
) comment 'EMS-PV测试表'
PARTITIONED BY(start_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_ods.db/web_chat_text_ems_ods'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB');

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• DWD层:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `itcast_dwd`;

create table if not exists itcast_dwd.visit_consult_dwd(
  session_id STRING comment '七陌sessionId',
  sid STRING comment '访客id',
  create_time bigint comment '会话创建时间',
  seo_source STRING comment '搜索来源',
  ip STRING comment 'IP地址',
  area STRING comment '地域',
  msg_count int comment '客户发送消息数',
  origin_channel STRING COMMENT '来源渠道',
  referrer STRING comment '上级来源页面',
  from_url STRING comment '会话来源页面',
  landing_page_url STRING comment '访客着陆页面',
  url_title STRING comment '咨询页面title',
  platform_description STRING comment '客户平台信息',
  other_params STRING comment '扩展字段中数据',
  history STRING comment '历史访问记录',
  hourinfo string comment '小时'
)
comment '访问咨询DWD表'
partitioned by(yearinfo String,quarterinfo string, monthinfo String, dayinfo string)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_dwd.db/visit_consult_dwd'
tblproperties ('orc.compress'='SNAPPY');

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• DWS层

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `itcast_dws`;
-- 访问量统计结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dws.visit_dws (
  sid_total INT COMMENT '根据sid去重求count',
  sessionid_total INT COMMENT '根据sessionid去重求count',
  ip_total INT COMMENT '根据IP去重求count',
  area STRING COMMENT '区域信息',
  seo_source STRING COMMENT '搜索来源',
  origin_channel STRING COMMENT '来源渠道',
  hourinfo STRING COMMENT '创建时间，统计至小时',
  time_str STRING COMMENT '时间明细',
  from_url STRING comment '会话来源页面',
  groupType STRING COMMENT '产品属性类型：1.地区；2.搜索来源；3.来源渠道；4.会话来源页面；5.总访问量',
  time_type STRING COMMENT '时间聚合类型：1、按小时聚合；2、按天聚合；3、按月聚合；4、按季度聚合；5、按年聚合；')
comment 'EMS访客日志dws表'
PARTITIONED BY(yearinfo STRING,quarterinfo STRING,monthinfo STRING,dayinfo STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_dws.db/visit_dws'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

-- 咨询量统计结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dws.consult_dws
(
  sid_total INT COMMENT '根据sid去重求count',
  sessionid_total INT COMMENT '根据sessionid去重求count',
  ip_total INT COMMENT '根据IP去重求count',
  area STRING COMMENT '区域信息',
  origin_channel STRING COMMENT '来源渠道',
  hourinfo STRING COMMENT '创建时间，统计至小时',
  time_str STRING COMMENT '时间明细',
  groupType STRING COMMENT '产品属性类型：1.地区；2.来源渠道',
  time_type STRING COMMENT '时间聚合类型：1、按小时聚合；2、按天聚合；3、按月聚合；4、按季度聚合；5、按年聚合；'
)
COMMENT '咨询量DWS宽表'
PARTITIONED BY (yearinfo string,quarterinfo STRING, monthinfo STRING, dayinfo string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS ORC
LOCATION '/user/hive/warehouse/itcast_dws.db/consult_dws'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

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3.5 hive的基础优化(不需要修改)

3.5.1 HDFS的副本数量

​ 默认情况HDFS的副本有 3个副本

实际生产环境中, 一般HDFS副本也是以3个
如果数据不是特别重要, 也可以设置为只有2个副本

如果使用hadoop3.x以上的版本, 支持设置副本数量为 1.5
	其中 0.5 不是指的存储了一半, 而是采用纠删码来存储这一份数据的信息, 而纠删码只占用数据的一半
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如何配置副本数量: 直接在CM上HDFS的配置目录下配置

3.5.2 yarn的基础配置

​ yarn: 用于资源的分配 (资源: 内存 CPU)

其中 nodemanager 用于出内存和CPU
其中datanode 用于出磁盘
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• cpu的配置

注意: 每一个nodemanager 会向resourcemanager报告自己当前节点有多少核心数 
默认: 8核   yarn不会自动校验每一个节点有多少核CUP
推荐调整配置:  当前节点有多少核, 就要向resourcemanager汇报多少核

如何查看当前这个节点有多少核呢? 
	方式一: 通过CM的主机目录来查看每一节点有多少核
	方式二: 通过命令的方式来查看
		grep 'processor' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l

如何在yarn中配置各个节点的核心数呢? 
	直接在cm的yarn的配置目录下搜索: yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
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• 内存配置

注意: 每一个nodemanager 会向resourcemanager报告自己当前节点有多少内存
默认: 8GB   yarn不会自动校验每一个节点有多少内存
推荐配置:  剩余内存 * 80%

如何知道当前节点内存还剩余多少呢?
	1) 通过CM的主机目录来查看每一节点有多少剩余内存
	2) 通过命令方式查看: free -m

如何配置各个节点内存: 
	直接在cm的yarn的配置目录下搜索:
		yarn.nodemanager.resource.memory-mb
		yarn.scheduler.maximum-allocation-mb : 与第一个保持一致
		yarn.app.mapreduce.am.command-opts : 略小于第一个配置的值(0.9)
注意，要同时设置yarn.scheduler.maximum-allocation-mb为一样的值，yarn.app.mapreduce.am.command-opts（JVM内存）的值要同步修改为略小的值（-Xmx1024m）。
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• yarn本地目录的配置

配置项:yarn.nodemanager.local-dirs

推荐配置: 当前服务器挂载了几块磁盘, 就需要配置几个目录

目的: yarn在运行的过程中, 会产生一些临时文件, 这些临时文件应该存储在那些位置呢? 由这个本地目录配置决定

如何查看每一个磁盘挂载到了linux的什么目录下:
	df -h   查看对应磁盘挂载点即可
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3.5.3 MapReduce基础配置

mapreduce.map.memory.mb : 在运行MR的时候, 一个mapTask需要占用多大内存
mapreduce.map.java.opts : 在运行MR的时候, 一个mapTask对应jvm需要占用多大内容

mapreduce.reduce.memory.mb: 在运行MR的时候, 一个reduceTask需要占用多大内存
mapreduce.reduce.java.opts : 在运行MR的时候, 一个reduceTask对应jvm需要占用多大内容

注意:
	jvm的内存配置要略小于对应内存
	所有内存配置大小, 不要超过nodemanager的内存大小
	
此处推荐: 
	一般不做任何修改 默认即可 
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3.5.4 hive的基础配置

• hiveserver2的内存大小配置

配置项: HiveServer2 的 Java 堆栈大小（字节）
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说明: 如果这个配置比较少, 在执行SQL的时候, 就会出现以下的问题:
	此错误, 说明hiveserver2已经宕机了, 此时需要条件hiveserver2的内存大小,调整后, 重启
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• 动态生成分区的线程数

配置: hive.load.dynamic.partitions.thread

说明:
	在执行动态分区的时候, 最多允许多少个线程来运行动态分区操作, 线程越多 , 执行效率越高, 但是占用资源越大
默认值: 15

推荐:
	先采用默认, 如果动态分区执行慢, 而且还有剩余资源, 可以尝试调大

调整位置;
	直接在cm的hive的配置目录下调整
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• 监听输入文件的线程数量

配置项: hive.exec.input.listing.max.threads

说明:
	在运行SQL的时候, 可以使用多少个线程读取HDFS上数据, 线程越多, 读取效率越高, 占用资源越大

默认值: 15

推荐:
	先采用默认, 如果读取数据执行慢, 而且还有剩余资源, 可以尝试调大
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3.5.5 hive压缩的配置

map中间结果压缩配置:
	建议: 在hive的会话窗口配置
	hive.exec.compress.intermediate: 是否hive对中间结果压缩
	
	以下两个建议直接在cm上yarn的配置目录下直接配置
	mapreduce.map.output.compress : 是否开启map阶段的压缩
	mapreduce.map.output.compress.codec : 选择什么压缩方案
		推荐配置:
			org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

reduce最终结果压缩配置:
	建议: 在hive的会话窗口配置
	hive.exec.compress.output: 是否开启对hive最终结果压缩配置
	
	以下两个建议直接在cm上yarn的配置目录下直接配置
	mapreduce.output.fileoutputformat.compress: 是否开启reduce端压缩配置
	mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec: 选择什么压缩方案
		推荐配置:
			org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
	mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type : 压缩方案
		推荐配置:
			BLOCK
			
说明:
	如果hive上没有开启压缩, 及时配置MR的压缩, 那么也不会生效
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3.5.6 hive的执行引擎切换

配置项: hive.execution.engine
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3.6 访问咨询主题看板_数据采集

​ 目的: 将业务端的数据导入到ODS层对应表中

业务端数据: mysql
ODS层表:  hive

如何将mysql的数据灌入到hive中:  apache  sqoop
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导入数据的SQL语句:

-- 访问咨询主表:
SELECT
id,create_date_time,session_id,sid,create_time,seo_source,seo_keywords,ip,
AREA,country,province,city,origin_channel,USER AS user_match,manual_time,begin_time,end_time,
last_customer_msg_time_stamp,last_agent_msg_time_stamp,reply_msg_count,
msg_count,browser_name,os_info, '2021-09-24' AS starts_time
FROM web_chat_ems_2019_07

-- 访问咨询附属表
SELECT 
  *, '2021-09-24' AS start_time
FROM web_chat_text_ems_2019_07
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执行sqoop脚本, 完成数据采集

-- 访问咨询主表
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/nev \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT
id,create_date_time,session_id,sid,create_time,seo_source,seo_keywords,ip,
AREA,country,province,city,origin_channel,USER AS user_match,manual_time,begin_time,end_time,
last_customer_msg_time_stamp,last_agent_msg_time_stamp,reply_msg_count,
msg_count,browser_name,os_info, "2021-09-24" AS starts_time
FROM web_chat_ems_2019_07 where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_ods \
--hcatalog-table web_chat_ems \
-m 1 

-- 访问咨询附属表
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/nev \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT 
  *, "2021-09-24" AS start_time
FROM web_chat_text_ems_2019_07 where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_ods \
--hcatalog-table web_chat_text_ems \
-m 1 
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校验数据是否导入成功:

1) 查看mysql共计有多少条数据
	SELECT COUNT(1) FROM web_chat_ems_2019_07; 211197
	SELECT COUNT(1) FROM web_chat_text_ems_2019_07; 105599
2) 到hive中对表查询一下一共多少条数据
	SELECT COUNT(1) FROM itcast_ods.web_chat_ems; 211197
	SELECT COUNT(1) FROM itcast_ods.web_chat_text_ems; 105599
3) 查询其中一部分数据, 观察数据映射是否OK
	select * from itcast_ods.web_chat_ems limit 10;
	SELECT * FROM itcast_ods.web_chat_text_ems limit 10;
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可能报出一下错误:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5FTt1p0A-1667550559001)(H:\黑马\Python+大数据\第七阶段知行教育数仓\day07_教育项目\笔记\day07_教育项目.assets\image-20210924150445743.png)]

从cm上查看hive的hiveserver2的服务, 服务给出报出信息为:

解决方案:

调整 hiveserver2的内存大小

直接在cm的hive的配置目录下, 寻找此配置:  调整为3GB
	配置项: HiveServer2 的 Java 堆栈大小（字节）

调整后, 重启服务
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3.7 访问咨询主题看板_数据清洗转换

​ 目的: 将ODS层数据导入到DWD层

DWD层作用:  
	1) 清洗转换操作  2) 少量维度退化操作

思考1: 是否需要做清洗转换操作, 如果需要做什么呢?
	清洗操作: 不需要
	转换操作: 将create_time日期 转换为 yearinfo quarterinfo monthinfo dayinfo hourinfo
	额外加一个转换: 将create_time日期数据转换为时间戳
思考2: 是否需要进行维度退化操作, 如果需要做什么呢? 
	需要的, 将两个事实表合并称为一个事实表
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SQL的实现: 未完成转换操作

select
    wce.session_id,
    wce.sid,
    wce.create_time,  -- 此处需要转换: 将字符串日期转换时间戳
    wce.seo_source,
    wce.ip,
    wce.area,
    wce.msg_count,
    wce.origin_channel,
    wcte.referrer,
    wcte.from_url,
    wcte.landing_page_url,
    wcte.url_title,
    wcte.platform_description,
    wcte.other_params,
    wcte.history,
    wce.create_time as hourinfo,  -- 此处需求转换
    wce.create_time as yearinfo,   -- 此处需求转换
    wce.create_time as quarterinfo,   -- 此处需求转换
    wce.create_time as monthinfo,   -- 此处需求转换
    wce.create_time as dayinfo   -- 此处需求转换
from itcast_ods.web_chat_ems wce join itcast_ods.web_chat_text_ems wcte
    on wce.id = wcte.id;
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思考: 如何进行转换操作:

转换1: 将create_time 转换为 int类型的数据 (说白: 转换为时间戳)
	方案:  日期 转换时间戳的函数  unix_timestamp(string date, string pattern)
		案例:
			select  unix_timestamp('2019-07-01 23:45:00', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')

转换2: 将create_time转换为 yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo:
	方案一: 通过 year() quarter() month() day() hour()
		select year('2019-07-01 23:45:00') ; -- 2019
		select month('2019-07-01 23:45:00') ; -- 7
		select day('2019-07-01 23:45:00') ; -- 1
		select hour('2019-07-01 23:45:00') ; -- 23
		select quarter('2019-07-01 23:45:00'); -- 3
	 
	 方案二: 通过字符串的截取操作 substr('字符串',从第几个截取, 截取多少个)
	 	select substr('2019-07-01 23:45:00',1,4); --2019
		select substr('2019-07-01 23:45:00',6,2); -- 07
		select substr('2019-07-01 23:45:00',9,2); -- 01
		select substr('2019-07-01 23:45:00',12,2); -- 23
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实现最终转换的SQL

select
    wce.session_id,
    wce.sid,
    unix_timestamp(wce.create_time) as create_time,  
    wce.seo_source,
    wce.ip,
    wce.area,
    wce.msg_count,
    wce.origin_channel,
    wcte.referrer,
    wcte.from_url,
    wcte.landing_page_url,
    wcte.url_title,
    wcte.platform_description,
    wcte.other_params,
    wcte.history,
    substr(wce.create_time,12,2) as hourinfo,
    substr(wce.create_time,1,4) as yearinfo, 
    quarter(wce.create_time) as quarterinfo,
    substr(wce.create_time,6,2) as monthinfo,
    substr(wce.create_time,9,2) as dayinfo
from itcast_ods.web_chat_ems wce join itcast_ods.web_chat_text_ems wcte
    on wce.id = wcte.id;
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可能会出现的错误:

注意: 
	在执行转换操作的时候, 由于需要进行二表联查操作, 其中一个表数据量比较少, 此时hive会对其优化, 采用map join的方案进行处理, 而map join需要将小表的数据加载到内存中, 但是内存不足, 导致出现内存溢出错误, 此错误的报错可能会两个信息:
		第一个错误信息: return code 1
		第二个错误信息: return code -137  (等待一会会爆出来)
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解决方案:

关闭掉map join 让其采用reduce join即可

如何关闭呢? 
	set hive.auto.convert.join= false;
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接下来: 将结果数据灌入到DWD层的表中

--动态分区配置
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
--hive压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.exec.compress.output=true;
--写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;


insert into table itcast_dwd.visit_consult_dwd partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
    wce.session_id,
    wce.sid,
    unix_timestamp(wce.create_time) as create_time,  
    wce.seo_source,
    wce.ip,
    wce.area,
    wce.msg_count,
    wce.origin_channel,
    wcte.referrer,
    wcte.from_url,
    wcte.landing_page_url,
    wcte.url_title,
    wcte.platform_description,
    wcte.other_params,
    wcte.history,
    substr(wce.create_time,12,2) as hourinfo,
    substr(wce.create_time,1,4) as yearinfo, 
    quarter(wce.create_time) as quarterinfo,
    substr(wce.create_time,6,2) as monthinfo,
    substr(wce.create_time,9,2) as dayinfo
from itcast_ods.web_chat_ems wce join itcast_ods.web_chat_text_ems wcte
    on wce.id = wcte.id;
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3.8 访问咨询主题看板_数据分析

​ 目的: 将DWD层数据灌入到DWS层

DWS层作用: 细化维度统计操作
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• 如何计算访问量:

访问量: 
	固有维度: 
		时间维度:  年 季度 月 天 小时
	产品属性维度:
		地区维度
		来源渠道
		搜索来源
		受访页面
		总访问量
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以时间为基准, 统计总访问量

-- 统计每年的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  yearinfo as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '5' as time_type,
  yearinfo,
  '-1' as quarterinfo,
  '-1' as monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo;
-- 统计每年每季度的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '4' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  '-1' as monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo;
-- 统计每年每季度每月的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '3' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo;
-- 统计每年每季度每月每天的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '2' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo;
-- 统计每年每季度每月每天每小时的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '1' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo;
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基于时间统计各个受访页面的访问量

-- 统计每年各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  yearinfo as time_str,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '5' as time_type,
  yearinfo,
  '-1' as quarterinfo,
  '-1' as monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,from_url;

-- 统计每年,每季度各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '4' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  '-1' as monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,from_url;

-- 统计每年,每季度,每月各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '3' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,from_url;

-- 统计每年,每季度,每月.每天各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '2' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,from_url;
-- 统计每年,每季度,每月.每天,每小时各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '1' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,from_url;
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• 咨询量

咨询量
	维度: 
		固有维度:
			时间: 年 季度 月 天 小时
		产品属性维度:
			地区
			来源渠道
			总咨询量

咨询和访问的区别:
	msg_count >=1 即为咨询数据
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基于时间统计总咨询量

-- 统计每年的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    '-1' as area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    yearinfo as time_str,
    '3' as grouptype,
    '5' as time_type,
    yearinfo,
    '-1' as quarterinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo;
-- 统计每年每季度的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    '-1' as area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
    '3' as grouptype,
    '4' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo;
-- 统计每年每季度每月的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    '-1' as area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
    '3' as grouptype,
    '3' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo;
-- 统计每年每季度每月每天的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    '-1' as area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
    '3' as grouptype,
    '2' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo;
-- 统计每年每季度每月每天每小时的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    '-1' as area,
    '-1' as origin_channel,
    hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
    '3' as grouptype,
    '1' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo;
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基于时间,统计各个地区的咨询量

-- 统计每年各个地区的咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    yearinfo as time_str,
    '1' as grouptype,
    '5' as time_type,
    yearinfo,
    '-1' as quarterinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,area;
-- 统计每年每季度各个地区的咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '4' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo,area;
-- 统计每年每季度每月各个地区的咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '3' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,area;
-- 统计每年每季度每月每天各个地区的咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '2' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,area;
-- 统计每年每季度每月每天每小时各个地区的咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    area,
    '-1' as origin_channel,
    hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '1' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,area;
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3.9 访问咨询主题看板_数据导出

目的: 从hive的DWS层将数据导出到mysql中对应目标表中

技术:
	Apache sqoop
1
2

• 第一步: 在mysql中创建目标表:

create database scrm_bi default character set utf8mb4 collate utf8mb4_general_ci;

-- 访问量的结果表:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS scrm_bi.visit_dws (
  sid_total INT COMMENT '根据sid去重求count',
  sessionid_total INT COMMENT '根据sessionid去重求count',
  ip_total INT COMMENT '根据IP去重求count',
  area varchar(32) COMMENT '区域信息',
  seo_source varchar(32) COMMENT '搜索来源',
  origin_channel varchar(32) COMMENT '来源渠道',
  hourinfo varchar(32) COMMENT '创建时间，统计至小时',
  time_str varchar(32) COMMENT '时间明细',
  from_url varchar(32) comment '会话来源页面',
  groupType varchar(32) COMMENT '产品属性类型：1.地区；2.搜索来源；3.来源渠道；4.会话来源页面；5.总访问量',
  time_type varchar(32) COMMENT '时间聚合类型：1、按小时聚合；2、按天聚合；3、按月聚合；4、按季度聚合；5、按年聚合；',
  yearinfo varchar(32) COMMENT '年' ,
  quarterinfo varchar(32) COMMENT '季度',
  monthinfo varchar(32) COMMENT '月',
  dayinfo varchar(32) COMMENT '天'
)comment 'EMS访客日志dws表';

-- 咨询量的结果表:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS scrm_bi.consult_dws
(
  sid_total INT COMMENT '根据sid去重求count',
  sessionid_total INT COMMENT '根据sessionid去重求count',
  ip_total INT COMMENT '根据IP去重求count',
  area varchar(32) COMMENT '区域信息',
  origin_channel varchar(32) COMMENT '来源渠道',
  hourinfo varchar(32) COMMENT '创建时间，统计至小时',
  time_str varchar(32) COMMENT '时间明细',
  groupType varchar(32) COMMENT '产品属性类型：1.地区；2.来源渠道',
  time_type varchar(32) COMMENT '时间聚合类型：1、按小时聚合；2、按天聚合；3、按月聚合；4、按季度聚合；5、按年聚合；',
  yearinfo varchar(32) COMMENT '年' ,
  quarterinfo varchar(32) COMMENT '季度',
  monthinfo varchar(32) COMMENT '月',
  dayinfo varchar(32) COMMENT '天'
)COMMENT '咨询量DWS宽表';

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第二步执行sqoop的数据导出

-- 先导出 咨询量数据
sqoop export \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm_bi \
--username root \
--password 123456 \
--table consult_dws \
--hcatalog-database itcast_dws \
--hcatalog-table consult_dws \
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解决乱码:

sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm_bi?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--table consult_dws \
--hcatalog-database itcast_dws \
--hcatalog-table consult_dws \
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完成访问量数据导出

sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm_bi?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--table visit_dws \
--hcatalog-database itcast_dws \
--hcatalog-table visit_dws \
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此错误是sqoop在运行导出的时候, 一旦执行MR后, 能够报出的唯一的错误: 标识导出失败

而具体因为什么导出失败, sqoop不知道


如何查阅具体报了什么错误呢? 必须查看MR的运行日志

如何查看MR的日志呢? jobHistory(19888)
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点击job id后,进入页面后点击 logs

解决方案:
	将mysql中的from_url字段的varchar长度改的更长一些即可
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