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标题: 大数据-242 离线数仓 - 电商焦点交易 数据导入 全量数据导入方案 产物分类 [打印本页]

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作者: 石小疯    时间: 2024-12-11 09:16
标题: 大数据-242 离线数仓 - 电商焦点交易 数据导入 全量数据导入方案 产物分类
点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！

Java篇开始了！

现在开始更新 MyBatis，一起深入浅出！
现在已经更新到了：

• Hadoop（已更完）
  
• HDFS（已更完）
  
• MapReduce（已更完）
  
• Hive（已更完）
  
• Flume（已更完）
  
• Sqoop（已更完）
  
• Zookeeper（已更完）
  
• HBase（已更完）
  
• Redis （已更完）
  
• Kafka（已更完）
  
• Spark（已更完）
  
• Flink（已更完）
  
• ClickHouse（已更完）
  
• Kudu（已更完）
  
• Druid（已更完）
  
• Kylin（已更完）
  
• Elasticsearch（已更完）
  
• DataX（已更完）
  
• Tez（已更完）
  
• 数据发掘（已更完）
  
• Prometheus（已更完）
  
• Grafana（已更完）
  
• 离线数仓（正在更新…）
  

章节内容

上节我们完成了如下的内容：

• 电商焦点交易 业务数据表结构
  
• 订单、产物、分类、店肆、付出表
  

数据导入

已经确定的事变：DataX、导出7张表的数据。
MySQL导出：全量导出、增量导出（导出前一天的数据）
业务数据生存在MySQL中，逐日凌晨上一天的表数据：

• 表数据量少，采用全量方式导出MySQL
  
• 表数据量多，而且根据字段能区分出天天新增数据，采用增量的方式导出MySQL
  

3张增量表：

• 订单表 wzk_trade_orders
  
• 订单产物表 wzk_order_produce
  
• 产物信息表 wzk_product_info
  

4张全量表：

• 产物分量表 wzk_product_category
  
• 商家店肆表 wzk_shops
  
• 商家地区构造表 wzk_shop_admin_org
  
• 付出方式表 wzk_payment
  

数据库导入

上述的内容中，可以先把表构建出来，然后天生一批数据，用于测试，我这里就导入天生好的数据了。

业务需求

电商体系业务中最关键的业务，电商的运营活动都是围绕这个主题睁开。
选取的指标包括：订单数、商品数、付出金额，对这些指标按贩卖区域、商品范例分析。
在大数据的分析中，"电商焦点交易"是指电商平台上全部与商品交易相关的焦点活动和交易数据的聚集。详细来说，焦点交易涵盖了商品的浏览、加购物车、下单、付出、发货、收货等一系枚活动，它们直接影响电商平台的运营效率、用户体验和商业代价。
需求板块

电商平台的焦点交易可以分为以下几个重要环节，每个环节都涉及大量数据的收集、存储和分析：

• 商品浏览：用户浏览商品的活动数据，比方用户查看了哪些商品、查看时长、是否点击了相关广告或推荐商品等。这些数据可以或许帮助平台了解用户的兴趣点，进而优化商品推荐和个性化营销策略。
  
• 加入购物车：用户将商品添加到购物车中的活动。通过分析购物车中的商品，可以获取用户的购买意图和倾向，帮助商家调整商品定价、库存和促销策略。
  
• 下单：用户在电商平台上完成的订单天生活动。包括订单的创建、订单内容、用户的收货地址、选择的付出方式等数据。订单数据是电商交易中的焦点，通常涉及大量的数据信息，要求体系可以或许高效地处理和存储。
  
• 付出：付出是交易中至关重要的环节，付出数据可以通过付出方式、付出乐成与否、付出金额、付出时间等维度举行分析。这部门数据可以帮助平台评估差别付出方式的受接待水平，并举行相应的优化。
  
• 发货：商品发货数据记载了商家发货的时间、物流公司、物流单号等信息。通过对发货数据的分析，可以判断出物流时效、发货效率等关键指标，进一步优化供应链和物流流程。
  
• 收货和评价：用户收到商品后的评价、退换货活动等。评价数据不但反映了商品的质量和用户满意度，还对后续的购买决定产生影响。此外，退换货数据也可以或许反映出商品质量问题和物流中的痛点。
  

全量数据导入

• MySQL => HDFS => Hive
  
• 逐日加载全量数据，形成新的分区
  
• MySQL Reader => HDFS Writer
  

产物分类表

1. vim /opt/wzk/datax/product_category.json

复制代码

写入的内容如下所示：

• 数据量小的表没有须要使用多个channel，使用多个channel会天生多个小文件
  
• 实验命令之前要在HDFS上创建对应的目录：/user/data/trade.db/product_category/dt=yyyy-mm-dd
  

1. {
2.   "job": {
3.     "setting": {
4.       "speed": {
5.         "channel": 1
6.       }
7.     },
8.     "content": [
9.       {
10.         "reader": {
11.           "name": "mysqlreader",
12.           "parameter": {
13.             "username": "hive",
14.             "password": "hive@wzk.icu",
15.             "column": [
16.               "catId",
17.               "parentId",
18.               "catName",
19.               "isShow",
20.               "sortNum",
21.               "isDel",
22.               "createTime",
23.               "level"
24.             ],
25.             "connection": [
26.               {
27.                 "table": [
28.                   "wzk_product_category"
29.                 ],
30.                 "jdbcUrl": [
31.                   "jdbc:mysql://h122.wzk.icu:3306/ebiz"
32.                 ]
33.               }
34.             ]
35.           }
36.         },
37.         "writer": {
38.           "name": "hdfswriter",
39.           "parameter": {
40.             "defaultFS": "hdfs://h121.wzk.icu:9000",
41.             "fileType": "text",
42.             "path": "/user/data/trade.db/product_category/dt=$do_date",
43.             "fileName": "product_category_$do_date",
44.             "column": [
45.               {
46.                 "name": "catId",
47.                 "type": "INT"
48.               },
49.               {
50.                 "name": "parentId",
51.                 "type": "INT"
52.               },
53.               {
54.                 "name": "catName",
55.                 "type": "STRING"
56.               },
57.               {
58.                 "name": "isShow",
59.                 "type": "TINYINT"
60.               },
61.               {
62.                 "name": "sortNum",
63.                 "type": "INT"
64.               },
65.               {
66.                 "name": "isDel",
67.                 "type": "TINYINT"
68.               },
69.               {
70.                 "name": "createTime",
71.                 "type": "STRING"
72.               },
73.               {
74.                 "name": "level",
75.                 "type": "TINYINT"
76.               }
77.             ],
78.             "writeMode": "append",
79.             "fieldDelimiter": ","
80.           }
81.         }
82.       }
83.     ]
84.   }
85. }

复制代码

写入的结果如下图：

加载数据的过程如下：

1. do_date='2020-07-01'
2. # 创建目录
3. hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/product_category/dt=$do_date
4. # 数据迁移
5. python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/product_category.json
6. # 加载数据
7. # hive 还没有表，后续再执行
8. hive -e "alter table ods.ods_trade_product_category add partition(dt='$do_date')"

复制代码

对应的截图如下所示：
DataX将MySQL数据加载到HDFS上：

商家店肆表

wzk_shops => ods.ods_trade_shops

1. vim /opt/wzk/datax/shops.json

复制代码

创建的内容：

1. {
2.   "job": {
3.     "setting": {
4.       "speed": {
5.         "channel": 1
6.       },
7.       "errorLimit": {
8.         "record": 0
9.       }
10.     },
11.     "content": [
12.       {
13.         "reader": {
14.           "name": "mysqlreader",
15.           "parameter": {
16.             "username": "hive",
17.             "password": "hive@wzk.icu",
18.             "column": [
19.               "shopId",
20.               "userId",
21.               "areaId",
22.               "shopName",
23.               "shopLevel",
24.               "status",
25.               "createTime",
26.               "modifyTime"
27.             ],
28.             "connection": [
29.               {
30.                 "table": [
31.                   "wzk_shops"
32.                 ],
33.                 "jdbcUrl": [
34.                   "jdbc:mysql://h122.wzk.icu:3306/ebiz"
35.                 ]
36.               }
37.             ]
38.           }
39.         },
40.         "writer": {
41.           "name": "hdfswriter",
42.           "parameter": {
43.             "defaultFS": "hdfs://h121.wzk.icu:9000",
44.             "fileType": "text",
45.             "path": "/user/data/trade.db/shops/dt=$do_date",
46.             "fileName": "shops_$do_date",
47.             "column": [
48.               {
49.                 "name": "shopId",
50.                 "type": "INT"
51.               },
52.               {
53.                 "name": "userId",
54.                 "type": "INT"
55.               },
56.               {
57.                 "name": "areaId",
58.                 "type": "INT"
59.               },
60.               {
61.                 "name": "shopName",
62.                 "type": "STRING"
63.               },
64.               {
65.                 "name": "shopLevel",
66.                 "type": "TINYINT"
67.               },
68.               {
69.                 "name": "status",
70.                 "type": "TINYINT"
71.               },
72.               {
73.                 "name": "createTime",
74.                 "type": "STRING"
75.               },
76.               {
77.                 "name": "modifyTime",
78.                 "type": "STRING"
79.               }
80.             ],
81.             "writeMode": "append",
82.             "fieldDelimiter": ","
83.           }
84.         }
85.       }
86.     ]
87.   }
88. }

复制代码

对应的截图如下所示：

数据加载实验如下指令：

1. do_date='2020-07-02'
2. # 创建目录
3. hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/shops/dt=$do_date
4. # 数据迁移
5. python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/shops.json
6. # 加载数据
7. # hive中还没有表 后续再执行
8. hive -e "alter table ods.ods_trade_shops add
9. partition(dt='$do_date')"

复制代码

DataX 数据库数据导入到 HDFS 结果如下：

商家地区构造表

wzk_shop_admin_org => ods.ods_trade_shop_admin_org

1. vim /opt/wzk/datax/shop_org.json

复制代码

编写的内容如下所示：

1. {
2.   "job": {
3.     "setting": {
4.       "speed": {
5.         "channel": 1
6.       },
7.       "errorLimit": {
8.         "record": 0
9.       }
10.     },
11.     "content": [
12.       {
13.         "reader": {
14.           "name": "mysqlreader",
15.           "parameter": {
16.             "username": "hive",
17.             "password": "hive@wzk.icu",
18.             "column": [
19.               "id",
20.               "parentId",
21.               "orgName",
22.               "orgLevel",
23.               "isDelete",
24.               "createTime",
25.               "updateTime",
26.               "isShow",
27.               "orgType"
28.             ],
29.             "connection": [
30.               {
31.                 "table": [
32.                   "wzk_shop_admin_org"
33.                 ],
34.                 "jdbcUrl": [
35.                   "jdbc:mysql://h122.wzk.icu:3306/ebiz"
36.                 ]
37.               }
38.             ]
39.           }
40.         },
41.         "writer": {
42.           "name": "hdfswriter",
43.           "parameter": {
44.             "defaultFS": "hdfs://h121.wzk.icu:9000",
45.             "fileType": "text",
46.             "path": "/user/data/trade.db/shop_org/dt=$do_date",
47.             "fileName": "shop_admin_org_$do_date.dat",
48.             "column": [
49.               {
50.                 "name": "id",
51.                 "type": "INT"
52.               },
53.               {
54.                 "name": "parentId",
55.                 "type": "INT"
56.               },
57.               {
58.                 "name": "orgName",
59.                 "type": "STRING"
60.               },
61.               {
62.                 "name": "orgLevel",
63.                 "type": "TINYINT"
64.               },
65.               {
66.                 "name": "isDelete",
67.                 "type": "TINYINT"
68.               },
69.               {
70.                 "name": "createTime",
71.                 "type": "STRING"
72.               },
73.               {
74.                 "name": "updateTime",
75.                 "type": "STRING"
76.               },
77.               {
78.                 "name": "isShow",
79.                 "type": "TINYINT"
80.               },
81.               {
82.                 "name": "orgType",
83.                 "type": "TINYINT"
84.               }
85.             ],
86.             "writeMode": "append",
87.             "fieldDelimiter": ","
88.           }
89.         }
90.       }
91.     ]
92.   }
93. }

复制代码

对应的截图如下所示：

数据加载脚本：

1. do_date='2020-07-01'
2. # 创建目录
3. hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/shop_org/dt=$do_date
4. # 数据迁移
5. python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/shop_org.json
6. # 加载数据
7. # hive中还没有表 后续再执行
8. hive -e "alter table ods.ods_trade_shop_admin_org add
9. partition(dt='$do_date')"

复制代码

写入的内容如下所示，从数据库将数据加载到HDFS中：

付出方式表

wzk_payments => ods.ods_trade_payments

1. vim /opt/wzk/datax/payments.json

复制代码

对应的内容如下：

1. {
2.   "job": {
3.     "setting": {
4.       "speed": {
5.         "channel": 1
6.       },
7.       "errorLimit": {
8.         "record": 0
9.       }
10.     },
11.     "content": [
12.       {
13.         "reader": {
14.           "name": "mysqlreader",
15.           "parameter": {
16.             "username": "hive",
17.             "password": "hive@wzk.icu",
18.             "column": [
19.               "id",
20.               "payMethod",
21.               "payName",
22.               "description",
23.               "payOrder",
24.               "online"
25.             ],
26.             "connection": [
27.               {
28.                 "table": [
29.                   "wzk_payments"
30.                 ],
31.                 "jdbcUrl": [
32.                   "jdbc:mysql://h122.wzk.icu:3306/ebiz"
33.                 ]
34.               }
35.             ]
36.           }
37.         },
38.         "writer": {
39.           "name": "hdfswriter",
40.           "parameter": {
41.             "defaultFS": "hdfs://h121.wzk.icu:9000",
42.             "fileType": "text",
43.             "path": "/user/data/trade.db/payments/dt=$do_date",
44.             "fileName": "payments_$do_date.dat",
45.             "column": [
46.               {
47.                 "name": "id",
48.                 "type": "INT"
49.               },
50.               {
51.                 "name": "payMethod",
52.                 "type": "STRING"
53.               },
54.               {
55.                 "name": "payName",
56.                 "type": "STRING"
57.               },
58.               {
59.                 "name": "description",
60.                 "type": "STRING"
61.               },
62.               {
63.                 "name": "payOrder",
64.                 "type": "INT"
65.               },
66.               {
67.                 "name": "online",
68.                 "type": "TINYINT"
69.               }
70.             ],
71.             "writeMode": "append",
72.             "fieldDelimiter": ","
73.           }
74.         }
75.       }
76.     ]
77.   }
78. }

复制代码

对应的截图如下：

数据导入的过程如下：

1. do_date='2020-07-01'
2. # 创建目录
3. hdfs dfs -mkdir -p /user/data/trade.db/payments/dt=$do_date
4. # 数据迁移
5. python $DATAX_HOME/bin/datax.py -p "-Ddo_date=$do_date" /opt/wzk/datax/payments.json
6. # 加载数据
7. # hive还没有表 后续再执行
8. hive -e "alter table ods.ods_trade_payments add
9. partition(dt='$do_date')"

复制代码

从MySQL中将数据加载到HDFS中：

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