大数据技术与应用开发赛项笔记

2023-12-29 15:34:47

各种启动命令

修改mysql数据库编码:alter database shtd_result CHARACTER SET utf8;

hadoop : start-all.sh
hive服务: hive --service metastore
hive 客户端 :hive
dolphinscheduler服务:./bin/dolphinscheduler-daemon.sh start standalone-server
浏览器访问地址 http://localhost:12345/dolphinscheduler/ui 即可登录系统UI。
默认的用户名和密码是 admin/dolphinscheduler123

hive服务:hive --service hiveserver2
hive2连接:beeline -u ?jdbc:hive2://192.168.182.103:10000 -n root

关闭hadoop安全模式?? ?hdfs dfsadmin -safemode leave

azkaban启动服务:bin/azkaban-solo-start.sh
azkaban停止服务:bin/azkaban-solo-shutdown.sh

azkaban服务端口:8081
azkaban用户名和密码默认都是azkaban

clickhouse服务端启动命令:systemctl start clickhouse-server

clickhouse客户端启动:clickhouse-client --password clickhouse --port 9001

zookeeper服务启动:bin/zkServer.sh start

zookeeper查看状态:bin/zkServer.sh status

zookeeper客户端:bin/zkCli.sh

kafka启动命令:bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

kafka停止命令:bin/kafka-server-stop.sh

kafka客户端:bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --partitions 2 --replication-factor 2 --topic hello

hbase服务:start-hbase.sh

hbase客户端:bin/hbase shell

flinkonyarn:bin/flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 1024 ./examples/batch/WordCount.jar

flink服务端启动:start-cluster.sh

hudi-shell 启动命令

# Spark 3.2
spark-shell\
? --packages org.apache.hudi:hudi-spark3.2-bundle_2.12:0.12.0 \
? --conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \
? --conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' \
? --conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension'

?

spark-sql --packages org.apache.hudi:hudi-spark3.2-bundle_2.12:0.12.0 \
--conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \
--conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension' \
--conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog'

?

spark-submit --master yarn --packages org.apache.hudi:hudi-spark3.2-bundle_2.12:0.12.0 --class gs_2.task03 ./bigdata03.jar 2

?

# Spark 3.1
spark-shell \
--packages org.apache.hudi:hudi-spark3.1-bundle_2.12:0.12.0 \
--conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' \
--conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension'

?

spark-submit --master yarn --packages org.apache.hudi:hudi-spark3.1-bundle_2.12:0.12.0 --class gs_2.task03 ./bigdata03.jar 2

?

hudi加载从idea指定路径创建的表

create table hudi_existing_tbl using hudi
location '/tmp/hudi/hudi_existing_table';

Azkaban调度器

c8e4179dff604783baa628c5d8f1645b.png

?d8f8a5da667648edabb89c40dffd3af9.png

33d3f98e1b6d4a02a9a18d2bbac0e820.png

?0a5ed51763f148309e604066f66cf408.png

46acf0e80e2a498ca31f373a0be03fce.png

f8a8ba9862584b61b2c2ecc96a528968.png

4720f820ef574f9393c59c8ade13cbc4.png

f7beb892ae1241c5872b8840daf67cd0.png

fc1d030466394493b6bbe14fa45de49c.png

e2ce6b46733f4690b98a7fd7f5a3cc6d.png

97be655630fd4fae96dfc0c1e840d6d5.png

Clickhouse类型和建表语句

    create table cs(
    provinceid Int,
    provincename String,
    provinceavgconsumption Float64,
    regionid Int,
    regionname String,
    regionavgconsumption Float64,
    comparison String
    )
    ENGINE=MergeTree()
    ORDER BY (provinceid);

数值类型里面包含Int、UInt、Float、Decimal这些。
针对Int类型,我们在使用MySQL的时候一般会用到TinyInt、SmallInt、Int、BigInt之类的。因为不同的Int类型取值范围是不一样的,需要根据业务需求选择合适的类型。
但是ClickHouse里面没有提供这些Int类型,他提供了Int8、Int16、Int32、Int64来表示4种大小的Int类型。
其中Int8的取值范围是-128~127(-2的7次方到2的7次方-1),和MySQL中的TinyInt取值范围是一样的。和Java中的byte类型的取值范围也是一样的。

Int16的取值范围是-32768~32767(-2的15次方到2的15次方-1),和MySQL中的SmallInt取值范围是一样的。和Java中的short类型的取值范围也是一样的。

Int32的取值范围是-2147483648~2147483647(-2的31次方到2的31次方-1),和MySQL中的Int取值范围是一样的。和Java中的int类型的取值范围也是一样的。

Int64的取值范围是-9223372036854774808~9223372036854774807(-2的63次方到2的63次方-1),和MySQL中的BigInt取值范围是一样的。和Java中的long类型的取值范围也是一样的。

所以一般默认使用Int32即可。

ClickHouse也支持无符号的整数,使用前缀U表示。
UInt8的取值范围是0~255。(0到2的8次方-1
UInt16的取值范围是0~65535。(0到2的16次方-1
UInt32的取值范围是0~42949672950到2的32次方-1
UInt64的取值范围是0~184467440737095516150到2的64次方-1

针对Float类型,ClickHouse提供了Float32和Float64
其中Float32表示单精度浮点数,最多保证小数点后7位的精度,类似于MySQL中的Float类型。
Float64表示双精度浮点数,最多保证小数点后16位的精度,类似于MySQL中的Double类型。

如果要求更高精度的数值运算,则需要使用Decimal类型了。
ClickHouse提供了Decimal32(S)、Decimal64(S)、Decimal128(S)这三种简写形式。
Decimal32表示限制数字总位数是1~9,最多9位,通过S指定小数位数。
Decimal64表示限制数字总位数是10~18,最多18位,通过S指定小数位数。
Decimal128表示限制数字总位数是19~38,最多38位,通过S指定小数位数。

一般一些金融相关的数据为了保证小数点精度,会使用Decimal类型进行存储。

注意:ClickHouse中的数据类型在使用的时候,首字母都是需要大写的,有一些数据类型也是可以使用小写的,但是最终存储到ClickHouse里面之后还是以大写的形式存储的,所以建议大家还是按照标准写法去写。

其中有一些特殊用法:int = Int32?float = Float32,大家看到这些写法能认出来就行了。

环境前置?

配置代码

package Environment

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

import java.util.Properties

class environment_util {

  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)

  // 数据库链接与用户信息
  private val url = "jdbc:mysql://192.168.10.1/shtd_store?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai"
  private val prop = new Properties()
  prop.setProperty("user","root")
  prop.setProperty("password","admin")
  // 解决报错:Exception in thread "main" java.sql.SQLException: No suitable driver
  // 原因:找不到驱动
  prop.setProperty("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver")

  // 获取sparkSession
  def getSparkSession:SparkSession={
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("国赛第一套")
    new SparkSession.Builder().config(conf)
      .config("hive.exec.dynamic.partition","true")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      // 解决hive查询中报错:Failed with exception java.io.IOException:org.apache.parquet.io.ParquetDecodingException: Can not read value at 0 in block -1 in file hdfs://bigdata01:9000/
      // 出现这个报错的根本原因是因为Hive和Spark中使用的不同的parquet约定引起的。
      .config("spark.sql.parquet.writeLegacyFormat","true")
      .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.storeAssignmentPolicy","LEGACY")
      .enableHiveSupport().getOrCreate()
  }

  // 读取MySql表
  def readMysql(tableName:String):DataFrame={
    getSparkSession.read.jdbc(url,tableName,prop)
  }

  //写入MySql表
  def writeMySql(dataFrame: DataFrame,tableName:String,database:String):Unit={
    dataFrame.write.mode("overwrite").jdbc(s"jdbc:mysql://192.168.10.1/$database?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai",tableName,prop)
  }

  def readHudi(tableName:String,database:String="ods",partition:String="/*/*"):DataFrame={

    this.getSparkSession.read.format("hudi").load(this.getHuDiPath(tableName,database) + partition)
  }

  def writeHudi(df:DataFrame,tableName:String,path:String="ods",preCombineField:String,primaryKey:String="id",partition:String="etl_date"):Unit={

    import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
    import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
    import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs

    df.write.format("hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD.key(),preCombineField)
      .option(RECORDKEY_FIELD.key(),primaryKey)
      .option(PARTITIONPATH_FIELD.key(),partition)
      .option(OPERATION.key(),"insert_overwrite")
      .option(TBL_NAME.key(),tableName)
      .mode("append")
      .save(s"/user/hive/warehouse/${path}_ds_hudi.db/$tableName")

  }

  def getHuDiPath(tableName:String,database:String="ods"):String= {
    "/user/hive/warehouse/"+database+"_ds_hudi.db/" + tableName
  }

}

代码?

package Environment

import org.apache.spark.sql.functions.{col, current_timestamp}
import org.apache.spark.sql.types.{DecimalType, LongType}

object environment {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    /**
     * 作者: 南城
     * 使用说明:
     * hive_environment  初始化hive的环境
     * hudi_environment  初始化hudi的环境
     * 注意:
     * (在使用hudi_environment这个之前需要先使用hive_environment)
     */

    val gs_1_util = new environment_util

    // hive 环境
    //    hive_environment(gs_1_util)

    hudi_environment(gs_1_util)

  }

  def hudi_environment(gs_1_util:environment_util): Unit = {

    val spark = gs_1_util.getSparkSession
    // hudi_ods
    Map(
      "user_info" -> "operate_time",
      //          "sku_info" -> "operate_time",
      "sku_info" -> "create_time",
      "base_province" -> "create_time",
      "base_region" -> "create_time",
      "order_info" -> "operate_time",
      "order_detail" -> "create_time"
    ).foreach(tableName => {

      println(tableName._1 + "   执行sql ………………")
      var df = spark.sql(s"select * from ods.${tableName._1}")

      if (tableName._1.equals("base_region") || tableName._1.equals("base_province")) {
        df = df.withColumn("create_time", current_timestamp())
      }
      if (tableName._1.equals("order_info")) {
        df = df
          .withColumn("final_total_amount", col("final_total_amount").cast(DecimalType(10, 0)))
          .withColumn("user_id", col("user_id").cast(LongType))
      }

      df.show(5)
      df.printSchema()

      println(tableName._1 + "   存入中 ………………")
      gs_1_util.writeHudi(df, s"${tableName._1}", preCombineField = tableName._2)
      println(tableName._1 + "   采集完毕 !!!!")

    })
    // hudi_dwd
    Map(
      "dim_user_info" -> "operate_time",
      "dim_sku_info" -> "dwd_modify_time",
      "dim_province" -> "dwd_modify_time",
      "dim_region" -> "dwd_modify_time"
    ).foreach(tableName => {

      println(tableName + "  开始执行 sql ………………")
      val df = spark.sql(s"select * from dwd.${tableName._1}")

      df.show()

      println(tableName + "  开始存入 ………………")
      gs_1_util.writeHudi(df, s"${tableName._1}", "dwd", tableName._2)
      println(tableName + "  数据采集完毕!!!")

    })

  }

  def hive_environment(gs_1_util:environment_util): Unit = {

    println("""环境执行中""")
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists ods.user_info
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists ods.user_info
        |(
        |`id` bigint,
        |`login_name` string,
        |`nick_name` string,
        |`passwd` string,
        |`name` string,
        |`phone_num` string,
        |`email` string,
        |`head_img` string,
        |`user_level` string,
        |`birthday` date,
        |`gender` string,
        |`create_time` timestamp,
        |`operate_time` timestamp
        |) partitioned by (`etl_date` string)
        |row format delimited
        |fields terminated by '\001'
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |insert into table ods.user_info partition (etl_date = "19971201")
        |select 6814,
        |"89xtog",
        |"阿清",
        |"",
        |"成清",
        |13935394894,
        |"89xtog@163.net",
        |"",
        |1,
        |date("1965-04-26"),
        |"M",
        |timestamp("2020-04-26 18:55:55"),
        |timestamp("2020-04-26 5:53:55")
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists ods.sku_info;
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists ods.sku_info
        |(
        |`id` bigint,
        |`spu_id` bigint,
        |`price` decimal(10, 0),
        |`sku_name` string,
        |`sku_desc` string,
        |`weight` decimal(10, 2),
        |`tm_id` bigint,
        |`category3_id` bigint,
        |`sku_default_img` string,
        |`create_time` timestamp
        |) partitioned by (etl_date string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |insert into table ods.sku_info partition (etl_date = "19971201")
        |select 1,
        |1,
        |2220,
        |"测试",
        |"new sku_desc",
        |0.24,
        |2,
        |61,
        |"http://AOvKmfRQEBRJJllwCwCuptVAOtBBcIjWeJRsmhbJ",
        |timestamp("1997-12-01 12:21:13")
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists ods.base_province
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists ods.base_province
        |(
        |`id` bigint,
        |`name` string,
        |`region_id` string,
        |`area_code` string,
        |`iso_code` string,
        |`create_time` timestamp
        |) partitioned by (etl_date string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |insert into table ods.base_province partition (etl_date = "19971201")
        |select 0, "测试", 0, 110000, "CN-11", null
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists ods.base_region
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists ods.base_region
        |(
        |`id` string,
        |`region_name` string,
        |`create_time` timestamp
        |) partitioned by (etl_date string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |insert into table ods.base_region partition (etl_date = "19971201")
        |select 0, "测试", null
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists ods.order_info
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists ods.order_info
        |(
        |`id` bigint,
        |`consignee` string COMMENT '收货人',
        |`consignee_tel` string COMMENT '收件人电话',
        |`final_total_amount` decimal COMMENT '总金额',
        |`order_status` string COMMENT '订单状态',
        |`user_id` bigint COMMENT '用户id(对应用户表id)',
        |`delivery_address` string COMMENT '送货地址',
        |`order_comment` string COMMENT '订单备注',
        |`out_trade_no` string COMMENT '订单交易编号(第三方支付用)',
        |`trade_body` string COMMENT '订单描述(第三方支付用)',
        |`create_time` timestamp COMMENT '创建时间',
        |`operate_time` timestamp COMMENT '操作时间',
        |`expire_time` timestamp COMMENT '失效时间',
        |`tracking_no` string COMMENT '物流单编号',
        |`parent_order_id` bigint COMMENT '父订单编号',
        |`img_url` string COMMENT '图片路径',
        |`province_id` int COMMENT '省份id(对应省份表id)',
        |`benefit_reduce_amount` decimal(16, 2) COMMENT '优惠金额',
        |`original_total_amount` decimal(16, 2) COMMENT '原价金额',
        |`feight_fee` decimal(16, 2) COMMENT '运费'
        |) partitioned by (etl_date string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |insert into table ods.order_info partition (etl_date = "19971201")
        |select 3443,
        |"测试",
        |13207871570,
        |1449.00,
        |1005,
        |2790,
        |"第4大街第5号楼4单元464门",
        |"描述345855",
        |214537477223728,
        |"小米Play 流光渐变AI双摄 4GB+64GB 梦幻蓝 全网通4G 双卡双待 小水滴全面屏拍照游戏智能手机等1件商品",
        |timestamp("1997-04-25 18:47:14"),
        |timestamp("1997-04-26 18:59:01"),
        |timestamp("2020-04-25 19:02:14"),
        |"",
        |null,
        |"http://img.gmall.com/117814.jpg,20,0.00,1442.00,7.00",
        |20,
        |0.00,
        |1442.00,
        |7.00
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists ods.order_detail
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists ods.order_detail
        |(
        |`id` bigint COMMENT '主键',
        |`order_id` bigint COMMENT '订单编号(对应订单信息表id)',
        |`sku_id` bigint COMMENT '商品id(对应商品表id)',
        |`sku_name` string COMMENT '商品名称',
        |`img_url` string COMMENT '图片路径',
        |`order_price` decimal(10, 2) COMMENT '购买价格(下单时的商品价格)',
        |`sku_num` string COMMENT '购买数量',
        |`create_time` timestamp COMMENT '创建时间',
        |`source_type` string COMMENT '来源类型',
        |`source_id` bigint COMMENT '来源编号'
        |) partitioned by (etl_date string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |insert into table ods.order_detail partition (etl_date = "19971201")
        |select 8621,
        |3443,
        |4,
        |"测试",
        |"http://SXlkutIjYpDWWTEpNUiisnlsevOHVElrdngQLgyZ",
        |1442.00,
        |1,
        |timestamp("1997-12-01 18:47:14"),
        |2401,
        |null
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists dwd.dim_user_info
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists dwd.dim_user_info
        |(
        |`id` bigint,
        |`login_name` string,
        |`nick_name` string,
        |`passwd` string,
        |`name` string,
        |`phone_num` string,
        |`email` string,
        |`head_img` string,
        |`user_level` string,
        |`birthday` date,
        |`gender` string,
        |`create_time` timestamp,
        |`operate_time` timestamp,
        |`dwd_insert_user` string,
        |`dwd_insert_time` timestamp,
        |`dwd_modify_user` string,
        |`dwd_modify_time` timestamp
        |) partitioned by (etl_date string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |insert overwrite table dwd.dim_user_info partition (etl_date = "20220719")
        |select 476,
        |"mtjbajlpg",
        |"琬琬",
        |"",
        |"臧凤洁",
        |13981274672,
        |"mtjbajlpg@3721.net",
        |"",
        |1,
        |date("1996-04-26"),
        |"F",
        |timestamp("2020-04-26 18:57:55"),
        |timestamp("2020-04-26 00:31:50"),
        |"user1",
        |timestamp("1997-12-01 00:00:00"),
        |"user1",
        |timestamp("2022-07-23 10:06:16")
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists dwd.dim_sku_info
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists dwd.dim_sku_info
        |(
        |`id` bigint,
        |`spu_id` bigint,
        |`price` decimal(10, 0),
        |`sku_name` string,
        |`sku_desc` string,
        |`weight` decimal(10, 2),
        |`tm_id` bigint,
        |`category3_id` bigint,
        |`sku_default_img` string,
        |`create_time` timestamp,
        |`dwd_insert_user` string,
        |`dwd_insert_time` timestamp,
        |`dwd_modify_user` string,
        |`dwd_modify_time` timestamp
        |)
        |PARTITIONED BY ( `etl_date` string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |insert into table dwd.dim_sku_info partition (etl_date = "20220719")
        |select 1,
        |1,
        |2220,
        |"测试",
        |"new sku_desc",
        |0.24,
        |2,
        |61,
        |"http://AOvKmfRQEBRJJllwCwCuptVAOtBBcIjWeJRsmhbJ",
        |timestamp("1997-12-01 12:21:13"),
        |"user1",
        |timestamp("1997-12-01 00:00:00"),
        |"user1",
        |timestamp("1997-12-01 00:00:01")
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists dwd.dim_province
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists dwd.dim_province
        |(
        |`id` bigint,
        |`name` string,
        |`region_id` string,
        |`area_code` string,
        |`iso_code` string,
        |`create_time` timestamp,
        |`dwd_insert_user` string,
        |`dwd_insert_time` timestamp,
        |`dwd_modify_user` string,
        |`dwd_modify_time` timestamp
        |) PARTITIONED BY ( `etl_date` string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |insert overwrite table dwd.dim_province partition (etl_date = "19971201")
        |select 0,
        |"测试",
        |0,
        |110000,
        |"测试",
        |timestamp("1997-07-20 20:52:27.395000000"),
        |"user1",
        |timestamp("1997-12-01 00:00:00"),
        |"user1",
        |timestamp("1997-12-01 00:00:01")
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists dwd.dim_region
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists dwd.dim_region
        |(
        |`id` string,
        |`region_name` string,
        |`create_time` timestamp,
        |`dwd_insert_user` string,
        |`dwd_insert_time` timestamp,
        |`dwd_modify_user` string,
        |`dwd_modify_time` timestamp
        |) PARTITIONED BY ( `etl_date` string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |insert overwrite table dwd.dim_region partition (etl_date = "19971201")
        |select 0,
        |"测试",
        |timestamp("1997-07-20 20:53:10.658000000"),
        |"user1",
        |timestamp("1997-12-01 00:00:00"),
        |"user1",
        |timestamp("1997-12-01 00:00:01")
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists dwd.fact_order_info
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table if not exists dwd.fact_order_info
        |(
        |`id` bigint,
        |`consignee` string,
        |`consignee_tel` string,
        |`final_total_amount` decimal(10),
        |`order_status` string,
        |`user_id` bigint,
        |`delivery_address` string,
        |`order_comment` string,
        |`out_trade_no` string,
        |`trade_body` string,
        |`create_time` timestamp,
        |`operate_time` timestamp,
        |`expire_time` timestamp,
        |`tracking_no` string,
        |`parent_order_id` bigint,
        |`img_url` string,
        |`province_id` int,
        |`benefit_reduce_amount` decimal(16, 2),
        |`original_total_amount` decimal(16, 2),
        |`feight_fee` decimal(16, 2),
        |`dwd_insert_user` string,
        |`dwd_insert_time` timestamp,
        |`dwd_modify_user` string,
        |`dwd_modify_time` timestamp
        |) PARTITIONED BY ( `etl_date` string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |drop table if exists dwd.fact_order_detail
        |""".stripMargin)
    gs_1_util.getSparkSession.sql(
      """
        |create table dwd.fact_order_detail
        |(
        |id bigint,
        |order_id bigint,
        |sku_id bigint,
        |sku_name string,
        |img_url string,
        |order_price decimal(10, 2),
        |sku_num string,
        |create_time timestamp,
        |source_type string,
        |source_id bigint,
        |`dwd_insert_user` string,
        |`dwd_insert_time` timestamp,
        |`dwd_modify_user` string,
        |`dwd_modify_time` timestamp
        |) PARTITIONED BY ( `etl_date` string)
        |row format delimited
        |fields terminated by "\001"
        |stored as textfile
        |""".stripMargin)

    println("""环境执行结束""")


  }

}

任务B:hive离线数据处理--电商(25分)

子任务一:数据抽取

编写Scala代码,使用Spark将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。?

  1. 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较),只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变,同时添加静态分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  2. 抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Hive的ods库中表sku_info。根据ods.sku_info表中create_time作为增量字段,只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变,同时添加静态分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。使用hive cli执行show partitions ods.sku_info命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  3. 抽取shtd_store库中base_province的增量数据进入Hive的ods库中表base_province。根据ods.base_province表中id作为增量字段,只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变并添加字段create_time取当前时间,同时添加静态分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。使用hive cli执行show partitions ods.base_province命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  4. 抽取shtd_store库中base_region的增量数据进入Hive的ods库中表base_region。根据ods.base_region表中id作为增量字段,只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变并添加字段create_time取当前时间,同时添加静态分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。使用hive cli执行show partitions ods.base_region命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  5. 抽取shtd_store库中order_info的增量数据进入Hive的ods库中表order_info,根据ods.order_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较),只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变,同时添加静态分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。使用hive cli执行show partitions ods.order_info命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  6. 抽取shtd_store库中order_detail的增量数据进入Hive的ods库中表order_detail,根据ods.order_detail表中create_time作为增量字段,只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变,同时添加静态分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。使用hive cli执行show partitions ods.order_detail命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下。

配置类代码

package gs_1

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

import java.util.Properties

class gs_1_util {

  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)

  // 数据库链接与用户信息
  private val url = "jdbc:mysql://192.168.10.1/shtd_store?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai"
  private val prop = new Properties()
  prop.setProperty("user","root")
  prop.setProperty("password","admin")
  // 解决报错:Exception in thread "main" java.sql.SQLException: No suitable driver
  // 原因:找不到驱动
  prop.setProperty("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver")
  // 比赛MySQL 5.0用下面的驱动
  prop.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

  // 获取sparkSession
  def getSparkSession:SparkSession={
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("国赛第一套")
    new SparkSession.Builder().config(conf)
      .config("hive.exec.dynamic.partition","true")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      // 解决hive查询中报错:Failed with exception java.io.IOException:org.apache.parquet.io.ParquetDecodingException: Can not read value at 0 in block -1 in file hdfs://bigdata01:9000/
      // 出现这个报错的根本原因是因为Hive和Spark中使用的不同的parquet约定引起的。
      .config("spark.sql.parquet.writeLegacyFormat","true")
      .enableHiveSupport().getOrCreate()
  }

  // 读取MySql表
  def readMysql(tableName:String):DataFrame={
    getSparkSession.read.jdbc(url,tableName,prop)
  }

  //写入MySql表
  def writeMySql(dataFrame: DataFrame,tableName:String,database:String):Unit={
    dataFrame.write.mode("overwrite").jdbc(s"jdbc:mysql://192.168.10.1/$database?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai",tableName,prop)
  }


}
package gs_1

import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.spark.sql.functions.lit

object task01 {

  def test1(util:gs_1_util,tableName:String):Unit={

    // 静态分区设置
    val partition = "20230926"

    // 读取mysql和ods库的表
    util.readMysql(tableName).createOrReplaceTempView(tableName)

    tableName match {
      // 对user_info 表的处理
      case "user_info" | "order_info" =>
        // 读取 ods hive中最大的时间
        val ods_max_time = util.getSparkSession.sql(
          s"""
             |select
             |   max(greatest(operate_time,create_time))   max_time
             |from
             |   ods.${tableName}
             |""".stripMargin).collect()(0)(0)

        println(s"$tableName,create_time和operate_time最大时间为:$ods_max_time")

        // 比较大小和添加静态分区的字段
        println(s"    ${tableName}  执行比较大小和添加静态分区的字段sql中")
        val frame = util.getSparkSession.sql(
          s"""
             |select
             |   *,
             |   '20230926'    etl_date
             |from
             |   ${tableName}
             |where
             |   operate_time > '${ods_max_time}'
             |or
             |   create_time > '${ods_max_time}'
             |""".stripMargin)

        frame.show(20)

        // 写入hive ods库
        println(s"    ${tableName}  写入hive ods库执行中")
        frame.write.mode("overwrite").partitionBy("etl_date").saveAsTable(s"ods.${tableName}")

        // 对 sku_info表 的处理
      case "sku_info" | "order_detail" =>
        val ods_max_time = util.getSparkSession.sql(
          s"""
             |select
             |   max(create_time)   max_time
             |from
             |   ods.${tableName}
             |""".stripMargin).collect()(0)(0)

        println(s"$tableName,create_time最大时间为:$ods_max_time")

        // 比较大小和添加静态分区的字段
        println(s"    ${tableName}  执行比较大小和添加静态分区的字段sql中")
        val frame = util.getSparkSession.sql(
          s"""
             |select
             |   *,
             |   '20230926'    etl_date
             |from
             |   ${tableName}
             |where
             |   create_time > '${ods_max_time}'
             |""".stripMargin)

        frame.show(20)

        // 写入hive ods库
        println(s"    ${tableName}  写入hive ods库执行中")
        frame.write.mode("overwrite").partitionBy("etl_date").saveAsTable(s"ods.${tableName}")

        // 对 base_province | base_region 表处理
      case "base_province" | "base_region" =>
        val max_ods_id = util.getSparkSession.sql(s"select max(id) from ods.${tableName}").collect()(0)(0)

        println(s"$tableName,最大id为:$max_ods_id")

        val frame = util.getSparkSession.sql(
          s"""
            |select
            |   *,
            |   current_timestamp()   create_time,
            |   '20230926'            etl_date
            |from
            |   ${tableName}
            |where
            |   id > ${max_ods_id}
            |""".stripMargin)

        frame.show(20)

        println(s"${tableName} 存入中")
        frame.write.mode("overwrite").partitionBy("etl_date").saveAsTable(s"ods.${tableName}")

    }


  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val gs_1_util = new gs_1_util

//    抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。
    test1(gs_1_util,"user_info")
//    抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Hive的ods库中表sku_info。
    test1(gs_1_util,"sku_info")
//    抽取shtd_store库中base_province的增量数据进入Hive的ods库中表base_province。
    test1(gs_1_util,"base_province")
//    抽取shtd_store库中base_region的增量数据进入Hive的ods库中表base_region。
    test1(gs_1_util,"base_region")
//    抽取shtd_store库中order_info的增量数据进入Hive的ods库中表order_info
    test1(gs_1_util,"order_info")
//    抽取shtd_store库中order_detail的增量数据进入Hive的ods库中表order_detail
    test1(gs_1_util,"order_detail")


  }

}

子任务二:数据清洗

编写Scala代码,使用Spark将ods库中相应表数据全量抽取到Hive的dwd库中对应表中。表中有涉及到timestamp类型的,均要求按照yyyy-MM-dd HH:mm:ss,不记录毫秒数,若原数据中只有年月日,则在时分秒的位置添加00:00:00,添加之后使其符合yyyy-MM-dd HH:mm:ss。

  1. 抽取ods库中user_info表中昨天的分区(子任务一生成的分区)数据,并结合dim_user_info最新分区现有的数据,根据id合并数据到dwd库中dim_user_info的分区表(合并是指对dwd层数据进行插入或修改,需修改的数据以id为合并字段,根据operate_time排序取最新的一条),分区字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等,同时若operate_time为空,则用create_time填充,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条记录第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均存当前操作时间,并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变,dwd_modify_time存当前操作时间,其余列存最新的值。使用hive cli执行show partitions dwd.dim_user_info命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  2. 抽取ods库sku_info表中昨天的分区(子任务一生成的分区)数据,并结合dim_sku_info最新分区现有的数据,根据id合并数据到dwd库中dim_sku_info的分区表(合并是指对dwd层数据进行插入或修改,需修改的数据以id为合并字段,根据create_time排序取最新的一条),分区字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间,并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变,dwd_modify_time存当前操作时间,其余列存最新的值。使用hive cli查询表dim_sku_info的字段id、sku_desc、dwd_insert_user、dwd_modify_time、etl_date,条件为最新分区的数据,id大于等于15且小于等于20,并且按照id升序排序,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  3. 抽取ods库base_province表中昨天的分区(子任务一生成的分区)数据,并结合dim_province最新分区现有的数据,根据id合并数据到dwd库中dim_province的分区表(合并是指对dwd层数据进行插入或修改,需修改的数据以id为合并字段,根据create_time排序取最新的一条),分区字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间,并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变,dwd_modify_time存当前操作时间,其余列存最新的值。使用hive?cli在表dwd.dim_province最新分区中,查询该分区中数据的条数,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  4. 抽取ods库base_region表中昨天的分区(子任务一生成的分区)数据,并结合dim_region最新分区现有的数据,根据id合并数据到dwd库中dim_region的分区表(合并是指对dwd层数据进行插入或修改,需修改的数据以id为合并字段,根据create_time排序取最新的一条),分区字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间,并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变,dwd_modify_time存当前操作时间,其余列存最新的值。使用hive cli在表dwd.dim_region最新分区中,查询该分区中数据的条数,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  5. 将ods库中order_info表昨天的分区(子任务一生成的分区)数据抽取到dwd库中fact_order_info的动态分区表,分区字段为etl_date,类型为String,取create_time值并将格式转换为yyyyMMdd,同时若operate_time为空,则用create_time填充,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”,dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间,并进行数据类型转换。使用hive cli执行show partitions dwd.fact_order_info命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  6. 将ods库中order_detail表昨天的分区(子任务一中生成的分区)数据抽取到dwd库中fact_order_detail的动态分区表,分区字段为etl_date,类型为String,取create_time值并将格式转换为yyyyMMdd,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”,dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间,并进行数据类型转换。使用hive cli执行show partitions dwd.fact_order_detail命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下。
package gs_1

import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions.{col, when}

object task02 {

  def test01(util:gs_1_util,odsTableName:String,dwdTableName:String):Unit={

    // user_info operate_time 为空用 create_time 填充 ||  "sku_info" | "base_province" | "base_region"  无要求
    odsTableName match {
      case "user_info" =>

        println(s" ${odsTableName} 读取ods表和dwd表,同时若operate_time为空,则用create_time填充………… ")

        // 读取ods表和dwd表
        util.getSparkSession.sql(s"select * from ods.${odsTableName}")
          // 同时若operate_time为空,则用create_time填充
          .withColumn("operate_time",when(col("operate_time").isNull,col("create_time")).otherwise(col("operate_time")))
          //  抽取ods库中user_info表中昨天的分区(子任务一生成的分区)数据
          .where(col("etl_date") === "20230926")
          // 为了使后面的数据对齐,所以这里删掉分区字段
          .drop("etl_date")
          .createOrReplaceTempView(s"${odsTableName}")

        util.getSparkSession.sql(s"select * from dwd.${dwdTableName}")
          // 为了使后面的数据对齐,所以这里删掉分区字段
          .drop("etl_date")
          // 同时若operate_time为空,则用create_time填充
          .withColumn("operate_time",when(col("operate_time").isNull,col("create_time")).otherwise(col("operate_time")))
          .createOrReplaceTempView(s"${dwdTableName}")
      case "sku_info" | "base_province" | "base_region" =>

        println("""" sku_info" | "base_province" | "base_region"  无要求 """)

        // 读取ods表和dwd表
        util.getSparkSession.sql(s"select * from ods.${odsTableName}")
          //  抽取ods库中user_info表中昨天的分区(子任务一生成的分区)数据
          .where(col("etl_date") === "20230926")
          // 为了使后面的数据对齐,所以这里删掉分区字段
          .drop("etl_date")
          .createOrReplaceTempView(s"${odsTableName}")

        util.getSparkSession.sql(s"select * from dwd.${dwdTableName}")
          // 为了使后面的数据对齐,所以这里删掉分区字段
          .drop("etl_date")
          .createOrReplaceTempView(s"${dwdTableName}")
    }

    println("为ods表新增4个字段")
    util.getSparkSession.sql(
      s"""
        |select
        |   *,
        |   'user1'                                                  dwd_insert_user,
        |   current_timestamp()                                      dwd_insert_time,
        |   'user1'                                                  dwd_modify_user,
        |   current_timestamp()                                      dwd_modify_time
        |from
        |   ${odsTableName}
        |""".stripMargin).createOrReplaceTempView(s"${odsTableName}_1")

    println("添加成功,表如下:")
    util.getSparkSession.sql(s"""select * from ${odsTableName}_1""").show(false)

    println("合并ods表和dwd表")
    util.getSparkSession.sql(s"select * from ${odsTableName}_1").union(util.getSparkSession.sql(s"select * from ${dwdTableName}")).createOrReplaceTempView(s"ods_dwd_${odsTableName}")
    println("合并成功,表如下:")
    util.getSparkSession.sql(s"""select * from ods_dwd_${odsTableName}""").show(false)


    odsTableName match {
      case "user_info" =>

        println(s"""${dwdTableName}  修改的数据以id为合并字段,根据operate_time排序取最新的一条.若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变,dwd_modify_time存当前操作时间,其余列存最新的值""")
        val frame = util.getSparkSession.sql(
          s"""
             |select
             |   *,
             |   lead(dwd_insert_time) over(partition by id order by operate_time desc)      lead_dwd_insert_time,
             |   row_number() over(partition by id order by operate_time desc)               row_number,
             |   "20230926"                                                                  etl_date
             |from
             |   ods_dwd_${odsTableName}
             |""".stripMargin)
          //  等于1为新增的数据
          .where(col("row_number") === 1)
          // 若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变
          .withColumn("dwd_insert_time",when(col("lead_dwd_insert_time").isNotNull,col("lead_dwd_insert_time")).otherwise(col("dwd_insert_time")))
          // 删除中间字段
          .drop("lead_dwd_modify_time","row_number")

        println("执行 sql 成功,表如下:")
        frame.show(truncate = false,numRows = 20)

        println("""这里有个报错:Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot overwrite table dwd.dim_user_info that is also being read from""")
        println("""读写同时报错,我的解决办法是,创建临时表b,删除原表a,表b创建表a,表a删除。""")
        frame.write.mode("overwrite").partitionBy("etl_date").saveAsTable(s"dwd.${dwdTableName}_B")   // 创建 B
        util.getSparkSession.sql(s"drop table dwd.${dwdTableName}")   // 删除 A
        util.getSparkSession.sql(s"select * from dwd.${dwdTableName}_B").write.mode("overwrite").partitionBy("etl_date").saveAsTable(s"dwd.${dwdTableName}")  // 复制B创建A
        util.getSparkSession.sql(s"drop table dwd.${dwdTableName}_B")   // 删除 B
      println(s"dwd.${dwdTableName}存入成功")
      case "sku_info" | "base_province" | "base_region" =>
        println("修改的数据以id为合并字段,根据operate_time排序取最新的一条.若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变,dwd_modify_time存当前操作时间,其余列存最新的值")
        val frame = util.getSparkSession.sql(
          s"""
             |select
             |   *,
             |   lead(dwd_insert_time) over(partition by id order by create_time desc)      lead_dwd_insert_time,
             |   row_number() over(partition by id order by create_time desc)               row_number,
             |   "20230926"                                                                 etl_date
             |from
             |   ods_dwd_${odsTableName}
             |""".stripMargin)
          //  等于1为新增的数据
          .where(col("row_number") === 1)
          // 若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变
          .withColumn("dwd_modify_time",when(col("lead_dwd_insert_time").isNotNull,col("lead_dwd_insert_time")).otherwise(col("dwd_insert_time")))
          // 删除中间字段
          .drop("lead_dwd_insert_time","row_number")

        println("执行sql成功,表如下:")
        frame.show(truncate = false,numRows = 20)

        println("""这里有个报错:Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot overwrite table dwd.dim_user_info that is also being read from""")
        println("""读写同时报错,我的解决办法是,创建临时表b,删除原表a,表b创建表a,表a删除。""")
        frame.write.mode("overwrite").partitionBy("etl_date").saveAsTable(s"dwd.${dwdTableName}_B")   // 创建 B
        util.getSparkSession.sql(s"drop table dwd.${dwdTableName}")   // 删除 A
        util.getSparkSession.sql(s"select * from dwd.${dwdTableName}_B").write.mode("overwrite").partitionBy("etl_date").saveAsTable(s"dwd.${dwdTableName}")  // 复制B创建A
        util.getSparkSession.sql(s"drop table dwd.${dwdTableName}_B")   // 删除 B
      println(s"dwd.${dwdTableName}存入成功")
    }

  }

  def test02(util:gs_1_util,odsTableName:String,dwdTableName:String):Unit={

    println(s" ${odsTableName} 动态处理分区中 ………… ")

    println("读取ods表")
    util.getSparkSession.sql(s"select * from ods.${odsTableName}").createOrReplaceTempView(odsTableName)

    println(s" ${odsTableName} 读取成功,表如下:")
    util.getSparkSession.sql(s"select * from ${odsTableName}").show(false)

    println(s" ${odsTableName} 添加列")
    val frame = util.getSparkSession.sql(
      s"""
         |select
         |   *,
         |   'user1'                                                  dwd_insert_user,
         |   cast(current_timestamp() as timestamp) as                dwd_insert_time,
         |   'user1'                                                  dwd_modify_user,
         |   cast(current_timestamp() as timestamp) as                dwd_modify_time,
         |   date_format(create_time,"yyyyMMdd")                      etl_date1
         |from
         |   ${odsTableName}
         |""".stripMargin)
      .drop("etl_date")     //由于原来有静态分区,所以这里需要将静态分区列删除
      .withColumnRenamed("etl_date1","etl_date")    //这里把需要定义为动态分区的名字,重新改回来
    println(s" ${odsTableName} 添加成功,表如下")

    println(s" ${odsTableName} 只有order_info 表需要order_info为空的话填充create_time")
    if(odsTableName.equals("order_info")){ frame.withColumn("operate_time",when(col("operate_time").isNull,col("create_time")).otherwise(col("operate_time"))) }

    frame.show(false)

    println(s" ${odsTableName} 存入中")
    frame.write.mode("overwrite").partitionBy("etl_date").saveAsTable(s"dwd.${dwdTableName}")
    println(s"dwd.${dwdTableName}存入成功")

  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val gs_1_util = new gs_1_util
//    静态分区处理
//    test01(gs_1_util,"user_info","dim_user_info")
//    test01(gs_1_util,"sku_info","dim_sku_info")
//    test01(gs_1_util,"base_province","dim_province")
//    test01(gs_1_util,"base_region","dim_region")
//  动态分区处理
    test02(gs_1_util,"order_info","fact_order_info")
    test02(gs_1_util,"order_detail","order_detail")

  }

}

子任务三:指标计算

编写Scala代码,使用Spark计算相关指标。

注:在指标计算中,不考虑订单信息表中order_status字段的值将所有订单视为有效订单。计算订单金额或订单总金额时只使用final_total_amount字段。需注意dwd所有的维表取最新的分区。

  1. 本任务基于以下2、3、4小题完成,使用Azkaban完成第2、3、4题任务代码的调度。工作流要求,使用shell输出“开始”作为工作流的第一个job(job1),2、3、4题任务为并行任务且它们依赖job1的完成(命名为job2、job3、job4),job2、job3、job4完成之后使用shell输出“结束”作为工作流的最后一个job(endjob),endjob依赖job2、job3、job4,并将最终任务调度完成后的工作流截图,将截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
# job1.job
type=command
command=echo "开始"
# job2.job
type=command
dependencies=job1
command=spark-submit --master yarn --class gs_1.task03 /a/bigdata03.jar 1
# job3.job
type=command
dependencies=job1
command=spark-submit --master yarn --class gs_1.task03 /a/bigdata03.jar 2
# job4.job
type=command
dependencies=job1
command=spark-submit --master yarn --class gs_1.task03 /a/bigdata03.jar 3
# endjob.job
type=commend
dependencies=job2,job3,job4
command=echo "结束"

任务截图?f15ba9b753bf4bbe9b7825f7732403aa.png

  • 根据dwd层表统计每个省份、每个地区、每个月下单的数量和下单的总金额,存入MySQL数据库shtd_result的provinceeverymonth表中(表结构如下),然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、订单总金额、省份表主键均为降序排序,查询出前5条,将SQL语句复制粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下,将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;

字段

类型

中文含义

备注

provinceid

int

省份表主键

?

provincename

text

省份名称

?

regionid

int

地区表主键

?

regionname

text

地区名称

?

totalconsumption

double

订单总金额

当月订单总金额

totalorder

int

订单总数

当月订单总数

year

int

订单产生的年

month

int

订单产生的月

  • 请根据dwd层表计算出2020年4月每个省份的平均订单金额和所有省份平均订单金额相比较结果(“高/低/相同”),存入MySQL数据库shtd_result的provinceavgcmp表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据省份表主键、该省平均订单金额均为降序排序,查询出前5条,将SQL语句复制粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下,将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;

字段

类型

中文含义

备注

provinceid

int

省份表主键

?

provincename

text

省份名称

?

provinceavgconsumption

double

该省平均订单金额

?

allprovinceavgconsumption

double

所有省平均订单金额

?

comparison

text

比较结果

该省平均订单金额和所有省平均订单金额比较结果,值为:高/低/相同

  • 根据dwd层表统计在两天内连续下单并且下单金额保持增长的用户,存入MySQL数据库shtd_result的usercontinueorder表(表结构如下)中,然后在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、订单总金额、客户主键均为降序排序,查询出前5条,将SQL语句复制粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下,将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;

字段

类型

中文含义

备注

userid

int

客户主键

?

username

text

客户名称

?

day

text

记录下单日的时间,格式为

yyyyMMdd_yyyyMMdd

例如: 20220101_20220102

totalconsumption

double

订单总金额

连续两天的订单总金额

totalorder

int

订单总数

连续两天的订单总数


package gs_1

object task03 {

  def test01(util:gs_1_util):Unit={

    println("读取dim_province、dim_region、fact_order_info中")
    util.getSparkSession.sql("""select * from dwd.dim_province""").createOrReplaceTempView("dim_province")
    util.getSparkSession.sql("""select * from dwd.dim_region""").createOrReplaceTempView("dim_region")
    util.getSparkSession.sql("""select * from dwd.fact_order_info""").createOrReplaceTempView("fact_order_info")
    println("读取dim_province、dim_region、fact_order_info成功,表展示如下:")
    util.getSparkSession.sql("select * from dim_province").show(numRows = 2,truncate = false)
    util.getSparkSession.sql("select * from dim_region").show(numRows = 2,truncate = false)
    util.getSparkSession.sql("select * from fact_order_info").show(numRows = 2,truncate = false)

    println("指标计算第一题-----第一个sql求订单总数,订单总金额执行中-------")
    val frame = util.getSparkSession.sql(
      """
        |select
        |   b.id                              provinceid,
        |   b.name                            provincename,
        |   a.id                              regionid,
        |   a.region_name                     regionname,
        |   sum(c.final_total_amount)         totalconsumption,
        |   count(a.id)                       totalorder
        |from
        |   dim_region    a
        |join
        |   dim_province  b
        |on
        |   a.id = b.region_id
        |join
        |   fact_order_info   c
        |on
        |   b.id = c.province_id
        |group by
        |   b.id,b.name,a.id,a.region_name,year(c.create_time),month(c.create_time)
        |""".stripMargin)
    println("指标计算第一题-----第一个sql求订单总数,订单总金额执行成功---表如下:")
    frame.show(false)

    println("模拟在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、订单总金额、省份表主键均为降序排序,查询出前5条")
    frame.createOrReplaceTempView("provinceeverymonth")
    util.getSparkSession.sql("""select * from provinceeverymonth order by totalorder desc,totalconsumption desc,provincename desc limit 5""").show()

    util.writeMySql(dataFrame = frame,"provinceeverymonth","shtd_result");println("存入成功")

  }

  def test02(util: gs_1_util): Unit ={

    println("读取dim_province、dim_region、fact_order_info中")
    util.getSparkSession.sql("""select * from dwd.dim_province""").createOrReplaceTempView("dim_province")
    util.getSparkSession.sql("""select * from dwd.fact_order_info""").createOrReplaceTempView("fact_order_info")
    println("读取dim_province、dim_region、fact_order_info成功,表展示如下:")
    util.getSparkSession.sql("select * from dim_province").show(numRows = 2,truncate = false)
    util.getSparkSession.sql("select * from fact_order_info").show(numRows = 2,truncate = false)

    val frame = util.getSparkSession.sql(
      """
        |select
        |   *,
        |   case
        |       when  provinceavgconsumption > allprovinceavgconsumption then '高'
        |       when  provinceavgconsumption = allprovinceavgconsumption then '相同'
        |       when  provinceavgconsumption < allprovinceavgconsumption then '低'
        |   end   comparison
        |from(
        |select
        |   a.id                                                        provinceid,
        |   a.name                                                      provincename,
        |   avg(b.final_total_amount) over(partition by a.name)         provinceavgconsumption,
        |   avg(b.final_total_amount) over()                            allprovinceavgconsumption
        |from
        |   dim_province      a
        |join
        |   fact_order_info   b
        |on
        |   a.id = b.province_id
        |)
        |""".stripMargin)
      .dropDuplicates("provinceid")

    println("""模拟在Linux的MySQL命令行中根据省份表主键、该省平均订单金额均为降序排序,查询出前5条,结果如下:""")
    frame.createOrReplaceTempView("provinceavgcmp")
    util.getSparkSession.sql("""select * from provinceavgcmp order by provinceid desc,provinceavgconsumption desc limit 5""").show(false)

    util.writeMySql(frame,"provinceavgcmp","shtd_result");println("存入成功")

  }

  def test03(util: gs_1_util):Unit={

    util.getSparkSession.sql("""select * from dwd.dim_user_info""").createOrReplaceTempView("dim_user_info")
    util.getSparkSession.sql("""select * from dwd.fact_order_info""").createOrReplaceTempView("fact_order_info")
    println("""读取dim_user_info和fact_order_info表成功,结果展示如下:""")
    util.getSparkSession.sql("select * from dim_user_info").show(numRows = 2,truncate = false)
    util.getSparkSession.sql("select * from fact_order_info").show(numRows = 2,truncate = false)

    println(
      """
        |这里有三个查询,实现的功能分别为:
        |第一个子查询:
        |   拿出题目所需的所有字段,下一个记录的时间,一天的订单总金额,一天的订单总数
        |第二个子查询:
        |   拿出下一天的订单总金额,下一天的订单总数
        |第三个查询
        |   筛选相差一天的时间的订单,并把两天的记录的时间拼接,两天订单总金额相加,两天订单总数相加
        |最后:sql 开始执行——————————
        |""".stripMargin)
    val frame = util.getSparkSession.sql(
      """
        |select
        |   id                                                                                                userid,
        |   name                                                                                              username,
        |   concat(date_format(create_time,"yyyyMMdd"),"_",date_format(lead_create_time,"yyyyMMdd"))          day,
        |   sum+lead_sum                                                                                      totalconsumption,
        |   count+lead_count                                                                                  totalorder
        |from(
        |select
        |   *,
        |   lead(sum) over(partition by id order by create_time)                                              lead_sum,
        |   lead(count) over(partition by id order by create_time)                                            lead_count
        |from(
        |select
        |   a.id,
        |   a.name,
        |   b.create_time,
        |   b.final_total_amount,
        |   lead(b.create_time) over(partition by a.id order by b.create_time)                                 lead_create_time,
        |   sum(b.final_total_amount) over(partition by a.id,date_format(b.create_time,"yyyyMMdd"))            sum,
        |   count(a.id) over(partition by a.id,date_format(b.create_time,"yyyyMMdd"))                          count
        |from
        |   dim_user_info a
        |join
        |   fact_order_info b
        |on
        |   a.id = b.user_id))
        |where
        |   datediff(lead_create_time,create_time) = 1
        |""".stripMargin)

    println("sql执行结束\n模拟在Linux的MySQL命令行中根据订单总数、订单总金额、客户主键均为降序排序,查询出前5条,结果如下:")
    frame.createOrReplaceTempView("usercontinueorder")
    util.getSparkSession.sql("""select * from usercontinueorder order by totalorder desc,totalconsumption desc,userid desc limit 5""").show(false)

    util.writeMySql(frame,"usercontinueorder","shtd_result");println("保存成功")

  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val gs_1_util = new gs_1_util

    if(args.length == 1){
      args(0) match {
        case "1" => test01(gs_1_util)
        case "2" => test02(gs_1_util)
        case "3" => test03(gs_1_util)
        case _   => println("----------------参数有误---------------")
      }
    }

//    test01(gs_1_util)
//    test02(gs_1_util)
//    test03(gs_1_util)

  }

}

任务B:hudi离线数据处理--电商(25分)

?子任务一:数据抽取

编写Scala代码,使用Spark将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hudi的ods_ds_hudi库(路径为/user/hive/warehouse/ods_ds_hudi.db)的user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。?

  1. 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hudi的ods_ds_hudi库中表user_info。根据ods_ds_hudi.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较),只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变,同时添加分区,若operate_time为空,则用create_time填充,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。id作为primaryKey,operate_time作为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions ods_ds_hudi.user_info命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  2. 抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Hudi的ods_ds_hudi库中表sku_info。根据ods_ds_hudi.sku_info表中create_time作为增量字段,只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变,同时添加分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。id作为primaryKey,operate_time作为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions ods_ds_hudi.sku_info命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  3. 抽取shtd_store库中base_province的增量数据进入Hudi的ods_ds_hudi库中表base_province。根据ods_ds_hudi.base_province表中id作为增量字段,只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变并添加字段create_time取当前时间,同时添加分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。id作为primaryKey,create_time作为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions ods_ds_hudi.base_province命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  4. 抽取shtd_store库中base_region的增量数据进入Hudi的ods_ds_hudi库中表base_region。根据ods_ds_hudi.base_region表中id作为增量字段,只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变并添加字段create_time取当前时间,同时添加分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。id作为primaryKey,create_time作为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions ods_ds_hudi.base_region命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  5. 抽取shtd_store库中order_info的增量数据进入Hudi的ods_ds_hudi库中表order_info,根据ods_ds_hudi.order_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较),只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变,同时添加分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。id作为primaryKey,operate_time作为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions ods_ds_hudi.order_info命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  6. 抽取shtd_store库中order_detail的增量数据进入Hudi的ods_ds_hudi库中表order_detail,根据ods_ds_hudi.order_detail表中create_time作为增量字段,只将新增的数据抽入,字段名称、类型不变,同时添加分区,分区字段为etl_date,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。id作为primaryKey,create_time作为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions ods_ds_hudi.order_detail命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下。
  7. 配置类
  8. package gs_2
    
    import org.apache.log4j.{Level, Logger}
    import org.apache.spark.SparkConf
    import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
    
    import java.util.Properties
    
    class gs_2_util {
    
      Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)
    
      // 数据库连接
      def getUrl(string: String):String={
        s"jdbc:mysql://192.168.10.1/$string?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai"
      }
      private val prop = new Properties()
      prop.setProperty("user","root")
      prop.setProperty("password","admin")
      prop.setProperty("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver")
    
      //clickhouse连接
      val clickUrl = "jdbc:clickhouse://192.168.10.100:8123/shtd_result"
      val clickProp = new Properties()
      clickProp.setProperty("user","default")
      clickProp.setProperty("password","123456")
    //  clickProp.setProperty("driver","ru.yandex.clickhouse.ClickhouseDriver")
    
      def getSparkSession:SparkSession={
        val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("大数据应用开发")
        new SparkSession.Builder().config(conf)
          .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")//设置了Spark的序列化器为KryoSerializer。序列化器是指在Spark中将数据进行序列化和反序列化的机制。KryoSerializer是一种高效的序列化器,可以提供更快速的数据传输和处理。
          .config("spark.sql.storeAssignmentPolicy","LEGACY")//设置了Spark SQL的存储分配策略为"LEGACY"。存储分配策略是指在Spark SQL中写入数据时,如何将数据分配到不同的分区或文件中。"LEGACY"是一种旧的策略,它按照数据的插入顺序来决定数据的分配位置,而不是根据数据的键或其他规则。
          .getOrCreate()
      }
    
      def readMysql(tableName:String,database:String="shtd_store"):DataFrame={
    
        println("  读取Mysql表" + tableName)
        this.getSparkSession.read.jdbc(this.getUrl(database),tableName,prop)
    
      }
    
      def writeMysql(dataFrame: DataFrame,tableName:String,database:String = "shtd_store"):Unit={
    
        println(tableName + "存入中 ……")
        dataFrame.write.mode("overwrite").jdbc(this.getUrl(database),tableName,prop)
        println(tableName + "存入成功 !!!")
    
      }
    
      def readHudi(tableName:String,database:String="ods",partition:String="/*/*"):DataFrame={
    
        this.getSparkSession.read.format("hudi").load(this.getHuDiPath(tableName,database) + partition)
      }
    
      def writeHudi(df:DataFrame,tableName:String,preCombineField:String,database:String="ods",primaryKey:String="id",partition:String="etl_date"):Unit={
    
        import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
        import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
        import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
    
        df.write.format("hudi")
          .options(getQuickstartWriteConfigs)
          .option(PRECOMBINE_FIELD.key(),preCombineField)
          .option(RECORDKEY_FIELD.key(),primaryKey)
          .option(PARTITIONPATH_FIELD.key(),partition)
          .option(OPERATION.key(),"insert_overwrite")
          .option(TBL_NAME.key(),tableName)
          .mode("append")
          .save(this.getHuDiPath(tableName,database))
    
      }
    
      def getHuDiPath(tableName:String,database:String="ods"):String= {
        println("/user/hive/warehouse/"+database+"_ds_hudi.db/" + tableName)
        "/user/hive/warehouse/"+database+"_ds_hudi.db/" + tableName
      }
    
    }
    

    代码

  9. package gs_2
    
    object task01 {
    
      def test01(util:gs_2_util,tableName:String):Unit={
    
        util.readHudi(tableName).createOrReplaceTempView("ods_"+tableName)
    
        // 模式匹配分别对不同需求的表进行操作
        tableName match {
          case "user_info" | "order_info" =>
            println("hudi -- " + tableName + " 开始获取operate_time/create_time 最大时间")
            val max_time = util.getSparkSession.sql(
              s"""
                 |select
                 |   max(greatest(operate_time,create_time))     max_time
                 |from
                 |   ods_${tableName}
    
                 |""".stripMargin)
              .collect()(0)(0).toString
            println(tableName + "-hudi 最大时间为:" + max_time)
    
            util.readMysql(tableName).createOrReplaceTempView("shtd_store_"+tableName)
            println("shtd_store  -- " + tableName + " operate_time或create_time作为增量字段")
            val df = util.getSparkSession.sql(
              s"""
                 |select
                 |   *,
                 |   "20231026"    etl_date
                 |from
                 |   shtd_store_${tableName}
                 |where
                 |   create_time > "${max_time}"
                 |or
                 |   operate_time > "${max_time}"
                 |""".stripMargin)
    
            util.writeHudi(df,tableName,"operate_time")
    
          case "sku_info" | "order_detail" =>
    
            println("hudi -- " + tableName + " 开始获取create_time 最大时间")
            val max_time = util.getSparkSession.sql(
              s"""
                 |select
                 |   max(create_time)     max_time
                 |from
                 |   ods_${tableName}
                 |""".stripMargin)
              .collect()(0)(0).toString
            println(tableName + "-hudi 最大时间为:" + max_time)
    
            util.readMysql(tableName).createOrReplaceTempView("shtd_store_"+tableName)
            println("shtd_store  --  " + tableName + " create_time作为增量字段")
            val df = util.getSparkSession.sql(
              s"""
                 |select
                 |   *,
                 |   "20231026"    etl_date
                 |from
                 |   shtd_store_${tableName}
                 |where
                 |   create_time > "${max_time}"
                 |""".stripMargin)
    
            if(tableName.equals("order_detail")){
              util.writeHudi(df,tableName,"create_time")
            }else{
              util.writeHudi(df,tableName,"operate_time")
            }
    
    
          case "base_province" | "base_region" =>
    
            println("hudi -- " + tableName + " 开始获取最大 id")
            val max_id = util.getSparkSession.sql(
              s"""
                 |select
                 |   max(id)     max_time
                 |from
                 |   ods_${tableName}
                 |""".stripMargin)
              .collect()(0)(0).toString
            println("hudi  --  " + tableName + " 最大 id 为:" + max_id)
    
            util.readMysql(tableName).createOrReplaceTempView("shtd_store_"+tableName)
            println("shtd_store  --  " + tableName + " id作为增量字段")
            val df = util.getSparkSession.sql(
              s"""
                 |select
                 |   *,
                 |   current_timestamp()    create_time,
                 |   "20231026"             etl_date
                 |from
                 |   shtd_store_${tableName}
                 |where
                 |   id > "${max_id}"
                 |""".stripMargin)
    
            util.writeHudi(df,tableName,"create_time")
    
          case _ => println(tableName + "    表不存在,请检查表名是否错误!!!")
    
        }
    
      }
    
      def main(args: Array[String]): Unit = {
    
        val gs_2_util = new gs_2_util
    
    //    test01(gs_2_util,"user_info")
    //    test01(gs_2_util,"sku_info")
    //    test01(gs_2_util,"base_province")
    //    test01(gs_2_util,"base_region")
    //    test01(gs_2_util,"order_info")
    //    test01(gs_2_util,"order_detail")
    
        gs_2_util.getSparkSession.stop()
    
      }
    
    }
    

    子任务二:数据清洗

    编写Scala代码,使用Spark将ods库中相应表数据全量抽取到Hudi的dwd_ds_hudi库(路径为路径为/user/hive/warehouse/dwd_ds_hudi.db)中对应表中。表中有涉及到timestamp类型的,均要求按照yyyy-MM-dd HH:mm:ss,不记录毫秒数,若原数据中只有年月日,则在时分秒的位置添加00:00:00,添加之后使其符合yyyy-MM-dd HH:mm:ss。

  10. 抽取ods_ds_hudi库中user_info表中昨天的分区(子任务一生成的分区)数据,并结合dim_user_info最新分区现有的数据,根据id合并数据到dwd_ds_hudi库中dim_user_info的分区表(合并是指对dwd层数据进行插入或修改,需修改的数据以id为合并字段,根据operate_time排序取最新的一条),分区字段为etl_date且值与ods_ds_hudi库的相对应表该值相等,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条记录第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均存当前操作时间,并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变,dwd_modify_time存当前操作时间,其余列存最新的值。id作为primaryKey,operate_time作为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions dwd_ds_hudi.dim_user_info命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  11. 抽取ods_ds_hudi库sku_info表中昨天的分区(子任务一生成的分区)数据,并结合dim_sku_info最新分区现有的数据,根据id合并数据到dwd_ds_hudi库中dim_sku_info的分区表(合并是指对dwd层数据进行插入或修改,需修改的数据以id为合并字段,根据create_time排序取最新的一条),分区字段为etl_date且值与ods_ds_hudi库的相对应表该值相等,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间,并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变,dwd_modify_time存当前操作时间,其余列存最新的值。id作为primaryKey,dwd_modify_time作为preCombineField。使用spark-shell查询表dim_sku_info的字段id、sku_desc、dwd_insert_user、dwd_modify_time、etl_date,条件为最新分区的数据,id大于等于15且小于等于20,并且按照id升序排序,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  12. 抽取ods_ds_hudi库base_province表中昨天的分区(子任务一生成的分区)数据,并结合dim_province最新分区现有的数据,根据id合并数据到dwd_ds_hudi库中dim_province的分区表(合并是指对dwd层数据进行插入或修改,需修改的数据以id为合并字段,根据create_time排序取最新的一条),分区字段为etl_date且值与ods_ds_hudi库的相对应表该值相等,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间,并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变,dwd_modify_time存当前操作时间,其余列存最新的值。id作为primaryKey,dwd_modify_time作为preCombineField。使用spark-shell在表dwd.dim_province最新分区中,查询该分区中数据的条数,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  13. 抽取ods_ds_hudi库base_region表中昨天的分区(子任务一生成的分区)数据,并结合dim_region最新分区现有的数据,根据id合并数据到dwd_ds_hudi库中dim_region的分区表(合并是指对dwd层数据进行插入或修改,需修改的数据以id为合并字段,根据create_time排序取最新的一条),分区字段为etl_date且值与ods_ds_hudi库的相对应表该值相等,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间,并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改,则dwd_insert_time时间不变,dwd_modify_time存当前操作时间,其余列存最新的值。id作为primaryKey,dwd_modify_time作为preCombineField。使用spark-shell在表dwd.dim_region最新分区中,查询该分区中数据的条数,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  14. 将ods_ds_hudi库中order_info表昨天的分区(子任务一生成的分区)数据抽取到dwd_ds_hudi库中fact_order_info的动态分区表,分区字段为etl_date,类型为String,取create_time值并将格式转换为yyyyMMdd,同时若operate_time为空,则用create_time填充,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”,dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间,并进行数据类型转换。id作为primaryKey,operate_time作为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions dwd.fact_order_info命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  15. 将ods_ds_hudi库中order_detail表昨天的分区(子任务一中生成的分区)数据抽取到dwd_ds_hudi库中fact_order_detail的动态分区表,分区字段为etl_date,类型为String,取create_time值并将格式转换为yyyyMMdd,并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”,dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间,并进行数据类型转换。id作为primaryKey,dwd_modify_time作为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions dwd_ds_hudi.fact_order_detail命令,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下。
package gs_2

import org.apache.spark.sql.functions.{col, current_timestamp, date_format, lit, when}
import org.apache.spark.sql.types.DecimalType

object task02 {

  def test01(gs_2_util:gs_2.gs_2_util,ods_tableName:String,dwd_tableName:String):Unit={

    var partition = ""
    var dwd_etl_date = ""
    var preCombineField = ""

    // 对每个表定制化操作
    ods_tableName match {
      case "user_info" =>
        partition = "operate_time"
        dwd_etl_date = "20220719"
        preCombineField = "operate_time"
      case "sku_info" =>
        partition = "create_time"
        dwd_etl_date = "20220719"
        preCombineField = "dwd_modify_time"
      case "base_province" | "base_region" =>
        partition = "create_time"
        dwd_etl_date = "19971201"
        preCombineField = "dwd_modify_time"
      case _ => println("!!!表不存在!!!")
    }

    val ods_frame = gs_2_util.readHudi(ods_tableName)
      .where(col("etl_date") === "20231026")
      .withColumn("dwd_insert_user",lit("user1"))
      .withColumn("dwd_insert_time",current_timestamp().cast("timestamp"))
      .withColumn("dwd_modify_user",lit("user1"))
      .withColumn("dwd_modify_time",current_timestamp().cast("timestamp"))
      .drop("etl_date")

    val dwd_frame = gs_2_util.readHudi(dwd_tableName,"dwd")
      .where(col("etl_date") === dwd_etl_date)
      .drop("etl_date")

    ods_frame.union(dwd_frame).createOrReplaceTempView(ods_tableName+"__UNIO__"+dwd_tableName)

    val frame = gs_2_util.getSparkSession.sql(
      s"""
         |select
         |   *,
         |   lead(dwd_insert_time) over(partition by id order by ${partition} desc)    lead_dwd_insert_time,
         |   row_number() over(partition by id order by ${partition} desc)             row_number,
         |   "20231026"                                                                etl_date
         |from
         |   ${ods_tableName}__UNIO__${dwd_tableName}

         |""".stripMargin)
      .withColumn("dwd_insert_time",when(col("lead_dwd_insert_time").isNull,col("dwd_insert_time")).otherwise("lead_dwd_insert_time"))
      .where(col("row_number") === 1)
      .drop("lead_dwd_insert_time","row_number")

    gs_2_util.writeHudi(frame,dwd_tableName,preCombineField,"dwd")

  }

  def test02(gs_2_util:gs_2.gs_2_util,ods_tableName:String,dwd_tableName:String):Unit={

    gs_2_util.readHudi(ods_tableName).createOrReplaceTempView(ods_tableName)

    var frame = gs_2_util.getSparkSession.sql(
      s"""
         |select
         |   *,
         |   "user1"                                     dwd_insert_user,
         |   cast(current_timestamp() as timestamp)      dwd_insert_time,
         |   "user1"                                     dwd_modify_user,
         |   cast(current_timestamp() as timestamp)      dwd_modify_time
         |from
         |   ${ods_tableName}
         |where
         |    etl_date = "20231026"
         |""".stripMargin)

      ods_tableName match {
        case "order_info" =>
          frame = frame.withColumn("operate_time",when(col("operate_time").isNull,col("create_time")).otherwise("operate_time"))
            .withColumn("etl_date",date_format(col("create_time"),"yyyyMMdd"))
          gs_2_util.writeHudi(frame,dwd_tableName,"operate_time","dwd")
        case "order_detail" =>
          frame = frame.withColumn("etl_date",date_format(col("create_time"),"yyyyMMdd"))
          gs_2_util.writeHudi(frame,dwd_tableName,"dwd_modify_time","dwd")
      }

  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val gs_2_util = new gs_2_util

//    test01(gs_2_util,"user_info","dim_user_info")
//    test01(gs_2_util,"sku_info","dim_sku_info")
//    test01(gs_2_util,"base_province","dim_province")
//    test01(gs_2_util,"base_region","dim_region")

//    test02(gs_2_util,"order_info","fact_order_info")
    test02(gs_2_util,"order_detail","fact_order_detail")

    gs_2_util.getSparkSession.stop()

  }

}

子任务三:指标计算

编写Scala代码,使用Spark计算相关指标。

注:在指标计算中,不考虑订单信息表中order_status字段的值将所有订单视为有效订单。计算订单金额或订单总金额时只使用final_total_amount字段。需注意dwd所有的维表取最新的分区。

  • 本任务基于以下2、3、4小题完成,使用Azkaban完成第2、3、4题任务代码的调度。工作流要求,使用shell输出“开始”作为工作流的第一个job(job1),2、3、4题任务为并行任务且它们依赖job1的完成(命名为job2、job3、job4),job2、job3、job4完成之后使用shell输出“结束”作为工作流的最后一个job(endjob),endjob依赖job2、job3、job4,并将最终任务调度完成后的工作流截图,将截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  • 根据dwd层表统计每人每天下单的数量和下单的总金额,存入Hudi的dws_ds_hudi层的user_consumption_day_aggr表中(表结构如下),然后使用spark -shell按照客户主键、订单总金额均为降序排序,查询出前5条,将SQL语句复制粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下,将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;

字段

类型

中文含义

备注

uuid

string

随机字符

随机字符,保证不同即可,作为primaryKey

user_id

int

客户主键

?

user_name

string

客户名称

?

total_amount

double

订单总金额

当天订单总金额。

total_count

int

订单总数

当天订单总数。同时可作为preCombineField(作为合并字段时,无意义,因为主键为随机生成)

year

int

订单产生的年,为动态分区字段

month

int

订单产生的月,为动态分区字段

day

int

订单产生的日,为动态分区字段

  • 根据dwd_ds_hudi库中的表统计每个省每月下单的数量和下单的总金额,并按照year,month,region_id进行分组,按照total_amount逆序排序,形成sequence值,将计算结果存入Hudi的dws_ds_hudi数据库province_consumption_day_aggr表中(表结构如下),然后使用spark-shell根据订单总数、订单总金额、省份表主键均为降序排序,查询出前5条,在查询时对于订单总金额字段将其转为bigint类型(避免用科学计数法展示),将SQL语句复制粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下,将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;

字段

类型

中文含义

备注

uuid

string

随机字符

随机字符,保证不同即可,作为primaryKey

province_id

int

省份表主键

?

province_name

string

省份名称

?

region_id

int

地区主键

?

region_name

string

地区名称

?

total_amount

double

订单总金额

当月订单总金额

total_count

int

订单总数

当月订单总数。同时可作为preCombineField(作为合并字段时,无意义,因为主键为随机生成)

sequence

int

次序

?

year

int

订单产生的年,为动态分区字段

month

int

订单产生的月,为动态分区字段

  • 请根据dws_ds_hudi库中的表计算出每个省份2020年4月的平均订单金额和该省所在地区平均订单金额相比较结果(“高/低/相同”),存入ClickHouse数据库shtd_result的provinceavgcmpregion表中(表结构如下),然后在Linux的ClickHouse命令行中根据省份表主键、省平均订单金额、地区平均订单金额均为降序排序,查询出前5条,将SQL语句复制粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下,将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;

字段

类型

中文含义

备注

provinceid

int

省份表主键

?

provincename

text

省份名称

?

provinceavgconsumption

double

该省平均订单金额

?

regionid

int

地区表主键

?

regionname

text

地区名称

?

regionavgconsumption

double

地区平均订单金额

该省所在地区平均订单金额

comparison

text

比较结果

省平均订单金额和该省所在地区平均订单金额比较结果,值为:高/低/相同

  1. package gs_2
    
    object task03 {
    
      def test01(gs_2_util:gs_2.gs_2_util):Unit={
    
        gs_2_util.readHudi("dim_user_info","dwd").createOrReplaceTempView("dim_user_info")
        gs_2_util.readHudi("fact_order_info","dwd").createOrReplaceTempView("fact_order_info")
    
        gs_2_util.getSparkSession.sql(
          """
            |select
            |   a.id                        user_id,
            |   a.name                      user_name,
            |   sum(b.final_total_amount)   total_amount,
            |   count(a.id)                 total_count,
            |   year(b.create_time)         year,
            |   month(b.create_time)        month,
            |   day(b.create_time)          day
            |from
            |   dim_user_info a
            |join
            |   fact_order_info b
            |on
            |   a.id = b.user_id
            |group by
            |   a.id,
            |   a.name,
            |   year(b.create_time),
            |   month(b.create_time),
            |   day(b.create_time)
            |""".stripMargin)
          .createOrReplaceTempView("t1")
    
        val frame = gs_2_util.getSparkSession.sql("""select uuid() uuid,*,concat(year,'/',month,'/',day) etl_date from t1""")
        gs_2_util.writeHudi(frame,"user_consumption_day_aggr","total_count","dws","uuid")
    
      }
    
      def test02(gs_2_util: gs_2_util): Unit = {
    
        gs_2_util.readHudi("dim_province","dwd").createOrReplaceTempView("dim_province")
        gs_2_util.readHudi("fact_order_info","dwd").createOrReplaceTempView("fact_order_info")
        gs_2_util.readHudi("dim_region","dwd").createOrReplaceTempView("dim_region")
    
        gs_2_util.getSparkSession.sql(
          """
            |select
            |   a.id                            province_id,
            |   a.name                          province_name,
            |   b.id                            region_id,
            |   b.region_name                   region_name,
            |   sum(c.final_total_amount)       total_amount,
            |   count(a.id)                     total_count,
            |   year(c.create_time)             year,
            |   month(c.create_time)            month
            |from
            |   dim_province a
            |join
            |   dim_region   b
            |on
            |   a.region_id = b.id
            |join
            |   fact_order_info c
            |on
            |   c.province_id = a.id
            |group by
            |   b.id,
            |   b.region_name,
            |   a.id,
            |   a.name,
            |   year(c.create_time),
            |   month(c.create_time)
            |""".stripMargin)
          .createOrReplaceTempView("t1")
    
        gs_2_util.getSparkSession.sql(
          """
            |select
            |   uuid()            uuid,
            |   province_id,
            |   province_name,
            |   region_id,
            |   region_name,
            |   total_amount,
            |   total_count,
            |   row_number() over(order by year,month,region_id)   sequence,
            |   year,
            |   month
            |from
            |  t1
            |""".stripMargin)
          .show()
    
      }
    
      def test03(gs_2_util:gs_2.gs_2_util):Unit={
    
        gs_2_util.readHudi("dim_province","dwd").createOrReplaceTempView("dim_province")
        gs_2_util.readHudi("fact_order_info","dwd").createOrReplaceTempView("fact_order_info")
        gs_2_util.readHudi("dim_region","dwd").createOrReplaceTempView("dim_region")
    
        gs_2_util.getSparkSession.sql(
          """
            |select
            |   distinct(provinceid),
            |   provincename,
            |   provinceavgconsumption,
            |   regionid,
            |   regionname,
            |   regionavgconsumption,
            |   case
            |   when provinceavgconsumption > regionavgconsumption then '高'
            |   when provinceavgconsumption = regionavgconsumption then '相同'
            |   when provinceavgconsumption < regionavgconsumption then '低'
            |   end comparison
            |from(
            |select
            |   a.id                                                  provinceid,
            |   a.name                                                provincename,
            |   avg(c.final_total_amount) over(partition by a.id)     provinceavgconsumption,
            |   b.id                                                  regionid,
            |   b.region_name                                         regionname,
            |   avg(c.final_total_amount) over(partition by b.id)     regionavgconsumption
            |from
            |   dim_province a
            |join
            |   dim_region b
            |on
            |   a.region_id = b.id
            |join
            |   fact_order_info c
            |on
            |   a.id = c.province_id
            |where
            |   year(c.create_time) = "2020" and month(c.create_time) = "4"
            |)
            |""".stripMargin)
          .write.mode("append").jdbc(gs_2_util.clickUrl,"cs",gs_2_util.clickProp)
    
        /*
        create table cs(
        provinceid Int,
        provincename String,
        provinceavgconsumption Float64,
        regionid Int,
        regionname String,
        regionavgconsumption Float64,
        comparison String
        )
        ENGINE=MergeTree()
        ORDER BY (provinceid);
         */
    
      }
    
      def main(args: Array[String]): Unit = {
    
        val gs_2_util = new gs_2_util
    
    //    test01(gs_2_util)
    //    test02(gs_2_util)
        test03(gs_2_util)
    
      }
    
    }
    

    ?

  • 根据dwd层表来计算每个地区2020年订单金额前3省份,依次存入MySQL数据库shtd_result的regiontopthree表中(表结构如下),然后在Linux的MySQL命令行中根据地区表主键升序排序,查询出前5条,将SQL语句复制粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下,将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  1. 字段

    类型

    中文含义

    备注

    regionid

    int

    地区表主键

    ?

    regionname

    text

    地区名称

    ?

    provinceids

    text

    省份表主键

    用,分割显示前三省份的id

    provincenames

    text

    省份名称

    用,分割显示前三省份的name

    provinceamount

    text

    省份名称

    用,分割显示前三省份的订单金额(需要去除小数部分,使用四舍五入)

    例如:

    3

    华东地区

    21,27,11

    上海市,江苏省,浙江省

    100000,100,10

    ?

def test04(gs_2_util: gs_2_util): Unit = {

    gs_2_util.readHudi("dim_province","dwd").createOrReplaceTempView("dim_province")
    gs_2_util.readHudi("fact_order_info","dwd").createOrReplaceTempView("fact_order_info")
    gs_2_util.readHudi("dim_region","dwd").createOrReplaceTempView("dim_region")

    gs_2_util.getSparkSession.sql(
      """
        |select
        |   regionid,
        |   regionname,
        |   concat(provinceids,",",provinceids_1,",",provinceids_2)                provinceids,
        |   concat(provincenames,",",provincenames_1,",",provincenames_2)          provincenames,
        |   concat(sum,",",sum_1,",",sum_2)                                        provinceamount
        |from(
        |select
        |   regionid,
        |   regionname,
        |   provinceids,
        |   provincenames,
        |   sum,
        |   lead(provinceids) over(partition by regionid order by sum desc)        provinceids_1,
        |   lead(provinceids,2) over(partition by regionid order by sum desc)      provinceids_2,
        |   lead(provincenames,1) over(partition by regionid order by sum desc)    provincenames_1,
        |   lead(provincenames,2) over(partition by regionid order by sum desc)    provincenames_2,
        |   lead(sum,1) over(partition by regionid order by sum desc)              sum_1,
        |   lead(sum,2) over(partition by regionid order by sum desc)              sum_2,
        |   row_number() over(partition by regionid order by sum desc)             row_number
        |from(
        |select
        |   b.id                      regionid,
        |   b.region_name             regionname,
        |   a.id                      provinceids,
        |   a.name                    provincenames,
        |   sum(c.final_total_amount) sum
        |from
        |   dim_province a
        |join
        |   dim_region b
        |on
        |   a.region_id = b.id
        |join
        |   fact_order_info c
        |on
        |  c.province_id = a.id
        |group by
        |   b.id,
        |   b.region_name,
        |   a.id,
        |   a.name
        |)
        |)
        |where
        |   row_number = 1
        |""".stripMargin)
      .show(10000,false)

  }

任务B:hudi离线数据处理--工业(25分)

?

子任务一:数据抽取

编写Scala代码,使用Spark将MySQL库中表ChangeRecord,BaseMachine,MachineData, ProduceRecord全量抽取到Hudi的hudi_gy_ods库(路径为/user/hive/warehouse/hudi_gy_ods.db)中对应表changerecord,basemachine,?machinedata,producerecord中。?

  1. 抽取MySQL的shtd_industry库中ChangeRecord表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表changerecord,字段排序、类型不变,分区字段为etldate,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。PRECOMBINE_FIELD使用ChangeEndTime,ChangeID和ChangeMachineID作为联合主键。使用spark-sql的cli执行select count(*) from?hudi_gy_ods.changerecord命令,将spark-sql的cli执行结果分别截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  2. 抽取MySQL的shtd_industry库中BaseMachine表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表basemachine,字段排序、类型不变,分区字段为etldate,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。PRECOMBINE_FIELD使用MachineAddDate,BaseMachineID为主键。使用spark-sql的cli执行show partitions hudi_gy_ods.basemachine命令,将cli的执行结果分别截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  3. 抽取MySQL的shtd_industry库中ProduceRecord表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表producerecord,剔除ProducePrgCode字段,其余字段排序、类型不变,分区字段为etldate,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。PRECOMBINE_FIELD使用ProduceCodeEndTime,ProduceRecordID和ProduceMachineID为联合主键。使用spark-sql的cli执行show partitions hudi_gy_ods.producerecord命令,将spark-sql的cli的执行结果分别截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
  4. 抽取MySQL的shtd_industry库中MachineData表的全量数据进入Hudi的hudi_gy_ods库中表machinedata,字段排序、类型不变,分区字段为etldate,类型为String,且值为当前比赛日的前一天日期(分区字段格式为yyyyMMdd)。PRECOMBINE_FIELD使用MachineRecordDate,MachineRecordID为主键。使用spark-sql的cli执行show partitions hudi_gy_ods.machinedata命令,将cli的执行结果分别截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下。

?

任务C:数据挖掘(10分)

子任务一:特征工程

剔除订单信息表与订单详细信息表中用户id与商品id不存在现有的维表中的记录,同时建议多利用缓存并充分考虑并行度来优化代码,达到更快的计算效果。

  • 根据Hive的dwd库中相关表或MySQL中shtd_store中相关表(order_detail、sku_info),计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户(只考虑他俩购买过多少种相同的商品,不考虑相同的商品买了多少次),将10位用户id进行输出,输出格式如下,将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务C提交结果.docx】中对应的任务序号下;结果格式如下:

????????-------------------相同种类前10的id结果展示为:--------------------

????????1,2,901,4,5,21,32,91,14,52

  • 根据Hive的dwd库中相关表或MySQL中shtd_store中相关商品表(sku_info),获取id、spu_id、price、weight、tm_id、category3_id 这六个字段并进行数据预处理,对price、weight进行规范化(StandardScaler)处理,对spu_id、tm_id、category3_id进行one-hot编码处理(若该商品属于该品牌则置为1,否则置为0),并按照id进行升序排序,在集群中输出第一条数据前10列(无需展示字段名),将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务C提交结果.docx】中对应的任务序号下。

字段

类型

中文含义

备注

id

double

主键

?

price

double

价格

?

weight

double

重量

?

spu_id#1

double

spu_id?1

若属于该spu_id,则内容为1否则为0

spu_id#2

double

spu_id?2

若属于该spu_id,则内容为1否则为0

.....

double

?

?

tm_id#1

double

品牌1

若属于该品牌,则内容为1否则为0

tm_id#2

double

品牌2

若属于该品牌,则内容为1否则为0

……

double

?

?

category3_id#1

double

分类级别3?1

若属于该分类级别3,则内容为1否则为0

category3_id#2

double

分类级别3?2

若属于该分类级别3,则内容为1否则为0

……

?

?

?

结果格式如下:

--------------------第一条数据前10列结果展示为:---------------------

1.0,0.892346,1.72568,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0

子任务二:推荐系统

  • 根据子任务一的结果,计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户id(只考虑他俩购买过多少种相同的商品,不考虑相同的商品买了多少次),并根据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中相关表,获取到这10位用户已购买过的商品,并剔除用户6708已购买的商品,通过计算这10位用户已购买的商品(剔除用户6708已购买的商品)与用户6708已购买的商品数据集中商品的余弦相似度累加再求均值,输出均值前5商品id作为推荐使用?,将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务C提交结果.docx】中对应的任务序号下。

结果格式如下:

------------------------推荐Top5结果如下------------------------

相似度top1(商品id:1,平均相似度:0.983456)

相似度top2(商品id:71,平均相似度:0.782672)

相似度top3(商品id:22,平均相似度:0.7635246)

相似度top4(商品id:351,平均相似度:0.7335748)

相似度top5(商品id:14,平均相似度:0.522356)

package gs_1

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.ml.feature.{OneHotEncoder, StandardScaler, StringIndexer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.ml.linalg.{BLAS, Vector, Vectors}
import org.apache.spark.ml.{Pipeline, PipelineStage}
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.{CoordinateMatrix, MatrixEntry}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row}

object task04 {

  def test01(util: gs_1_util):String={

    util.readMysql("order_detail").createOrReplaceTempView("detail_table")
    util.readMysql("order_info").createOrReplaceTempView("info_table")
    util.readMysql("sku_info").createOrReplaceTempView("sku_table")
    util.readMysql("user_info").createOrReplaceTempView("user_table")

    val spark = util.getSparkSession

    //用户id 商品id
    spark.sql(
      """
        |select
        |distinct
        |i.user_id,
        |d.sku_id
        |from
        |info_table  i
        |join detail_table  d on i.id = d.order_id
        |join sku_table s on d.sku_id = s.id
        |join user_table u on  i.user_id = u.id
        |""".stripMargin)
      .createTempView("t1")
    //6708购买的商品
    spark.sql(
      """
        |select
        |sku_id
        |from t1
        |where user_id = 6708
        |""".stripMargin)
      .createTempView("t2")
    val sku_rdd = spark.sql(
      """
        |select
        |t1.user_id,
        |count(*) rk
        |from
        |t1
        |join t2 on t1.sku_id = t2.sku_id
        |where t1.user_id != 6708
        |group by t1.user_id
        |order by rk desc
        |limit 10
        |""".stripMargin)
    val str = sku_rdd.rdd.collect().map(_.getLong(0)).mkString(",")
    println(str)

    val row = util.getSparkSession.sql("""select * from t2""").collect().map(_ (0).toString()).mkString(",")
    row

  }

  def cosineSimilarity(vec1: Vector, vec2: Vector): Double = {
    val dotProduct = vec1.dot(vec2)
    val norm1 = Vectors.norm(vec1,2)
    val norm2 = Vectors.norm(vec2,2)
    dotProduct / (norm1 * norm2)
  }

  // 计算两组用户特征的平均余弦相似度,并输出结果
  def calculateAndPrintTop5(
                             userFeatures1: Array[(Long, Vector)],
                             userFeatures2: Array[(Long, Vector)]
                           ): Unit = {
    val similarities = for {
      (userId1, vector1) <- userFeatures1
      (userId2, vector2) <- userFeatures2
    } yield (userId1, userId2, cosineSimilarity(vector1, vector2))

    val top5Similarities = similarities
      .groupBy(_._1)
      .mapValues(_.sortBy(-_._3).take(5))
      .toList
      .sortBy(_._2.head._3)(Ordering[Double].reverse)
      .take(5)

    println("------------------------推荐Top5结果如下------------------------")
    top5Similarities.zipWithIndex.foreach {
      case ((userId1, userId2Similarities), index) =>
        val avgSimilarity = userId2Similarities.map(_._3).sum / userId2Similarities.length.toDouble
        val topSimilarity = userId2Similarities.head
        println(
          s"相似度top${index + 1}(商品id:${topSimilarity._2},平均相似度:$avgSimilarity)"
        )
    }
  }

  def test02(util: gs_1_util):DataFrame={

    util.readMysql("sku_info").createOrReplaceTempView("sku_info")
    val frame = util.getSparkSession.sql("""select distinct id,spu_id,price,weight,tm_id,category3_id from sku_info order by id""")

    val columns = Array("spu_id","tm_id","category3_id")
    println(
      """进行---------------------------------------------------------------------
        |StringIndexer 编码:
        |   columns                         是一个包含列名的集合
        |   map                             对columns中的每个列名执行相同的操作
        |   setInputCol                     设置输入列,也就是要编码的列名,‘colName’是当前循环的列名
        |   setOutputCol                    设置输出列,也就是存储编码结果的列名,这里是在输入列名的基础上加上‘_indexed’后缀
        |   setHandleInvalid("keep")        设置处理无效值的策略为”keep“,这表示如果遇到未知的类别值,讲保留原始值而不引发错误
        |   indexers                        是一个包含了创建的‘StringIndexer’对象的集合,每个对象对应一个列的处理
        |   例如,如果你有一个包含 "red"、"blue" 和 "green" 的颜色列,经过此处理后,它们将被编码为整数,如 0、1 和 2,以便输入到机器学习算法中。
        |""".stripMargin)
    val indexers = columns.map { colName =>
      new StringIndexer().setInputCol(colName).setOutputCol(colName + "_indexed").setHandleInvalid("keep")
    }

    println(
      """
        |进行--------------------------------------------------------------------
        |one-hot  编码
        |   setInputCols                  设置输入列,用来进行独热编码
        |   setOutputCols                 设置输出列
        |编码后的样子:(13,[2],[1.0])
        |   13                            一共13个变量
        |   2                             非0元素的索引值
        |   1.0                           只有一个非0元素的值,为1.0
        |""".stripMargin)
    // onehot处理
    val onehoter = new OneHotEncoder()
      .setInputCols(columns.map(_ + "_indexed"))
      .setOutputCols(columns.map(_ + "_onehot"))

    println(
      """
        |进行----------------------------------------------------------------------
        |特征向量组装器(VectorAssembler)
        |   featureCol 是一个包含特征列名称的数组,其中包括 "price" 和 "weight" 列。这些列包含了你希望合并为一个特征向量的特征。
        |   VectorAssembler 用于将多个特征列合并成一个特征向量列
        |   setInputCols(featureCol) 设置了输入列,告诉 VectorAssembler 需要合并哪些列。在这里,它会合并 "price" 和 "weight" 列。
        |   setOutputCol("scaledFeatures") 设置了输出列的名称,这是合并后的特征向量列的名称。在这里,合并后的特征向量将被存储在一个名为 "scaledFeatures" 的新列中。
        |例如:
        |   +-----+-------+----------------+
        |   |price|weight | scaledFeatures |
        |   +-----+-------+----------------+
        |   | 10.0|  2.1  | [10.0, 2.1]   |
        |   | 15.0|  3.3  | [15.0, 3.3]   |
        |   | 20.0|  2.7  | [20.0, 2.7]   |
        |   | 12.0|  2.9  | [12.0, 2.9]   |
        |   +-----+-------+----------------+
        |""".stripMargin)
    // StandardScaler处理
    var featureCol = Array("price","weight")
    val assemble = new VectorAssembler()
      .setInputCols(featureCol)
      .setOutputCol("scaledFeatures")

    println(
      """
        |进行---------------------------------------------------------------
        |标准化(StandardScaler)
        |   setInputCol                                       设置输入列
        |   setOutputCol                                      设置输出列
        |   setWithStd                                        设置标准差(标准差为true),表示要在标准化过程中考虑特征的标准差。标准差是一个衡量数据分散程度的指标,标准化会将特征缩放到具有单位标准差。
        |   setWithMean                                       设置均值(均值标志为false),表示在标准化过程中不考虑特征的均值,如果设置为true,则会将特征缩放到具有零均值
        |这段代码的目的是使用 StandardScaler 对 "scaledFeatures" 列进行标准化处理,使其具有单位标准差,同时不进行均值的调整。标准化是一种数据预处理技术,有助于确保不同尺度的特征对机器学习模型的影响是一致的,从而提高模型的性能。标准化后的结果将存储在新的列 "scaledFeatures_result" 中。
        |处理结果展示:
        |   scaledFeatures|scaledFeatures_result
        |   [2220.0,0.24] |[0.759105832811737,0.15528316608735387]
        |   [3321.0,15.24]|[1.135581293138639,9.86048104654697]
        |   [3100.0,15.24]|[1.060012649421795,9.86048104654697]
        |""".stripMargin)
    val scaler = new StandardScaler()
      .setInputCol("scaledFeatures")
      .setOutputCol("scaledFeatures_result")
      .setWithStd(true)
      .setWithMean(false)

    println(
      """
        |进行------------------------------------------------------------------------
        |VectorAssembler(组合列)
        |结果:(42,[0,1,2,5,18,36],[1.0,0.759105832811737,0.15528316608735387,1.0,1.0,1.0])
        |   42                                                              这是整个稀疏向量的长度,表示有42个位置(或特征)。
        |   [0, 1, 2, 5, 18, 36]                                            这是一个包含非零值的位置索引数组。它告诉我们在稀疏向量中的哪些位置有非零值。在这个例子中,分别有非零值的位置是 0、1、2、5、18 和 36。
        |   [1.0, 0.759105832811737, 0.15528316608735387, 1.0, 1.0, 1.0]    这是与上述位置索引数组中相应位置对应的值数组。它告诉我们每个非零位置的值。例如,位置0的值是1.0,位置1的值是0.759105832811737,以此类推。
        |我们可以通过下标来取出这42个值
        |""".stripMargin)
    // 输出到一列
    featureCol = Array("id","scaledFeatures_result")++columns.map(x => x + "_onehot")
    val assemble1 = new VectorAssembler()
      .setInputCols(featureCol)
      .setOutputCol("features")

    val pipeline_frame = new Pipeline().setStages(indexers++Array(onehoter,assemble,scaler,assemble1)).fit(frame).transform(frame)

    val spark = util.getSparkSession
    println("""导入隐式转换""")
    import spark.implicits._

    println(
      """
        |进行-----------------------------------------------------------------------------------------------
        |输出一行十列
        |   asInstanceOf                                    强制类型转换为向量
        |   map1                                            遍历每一行
        |   x                                               由于是row类型的,所以强制转换为向量
        |   toArray                                         转换为数组,数组包含了一行的元素
        |   map2                                            遍历每一行
        |   take(10)                                        取出每一行前十列
        |   mkString                                        将每一行前十列拼接成一个字符串
        |   rdd                                             转成一个rdd
        |   collect()(0)                                    将数据返回到客户端,拿出第一行
        |   println                                         打印
        |""".stripMargin)
    println(pipeline_frame.select("features").map(x => x(0).asInstanceOf[Vector].toArray).map(_.take(10).mkString(",")).rdd.collect()(0))

    pipeline_frame

  }

  def test03(gs_1_util: gs_1_util,frame:DataFrame,string: String): Unit = {

    val spark = gs_1_util.getSparkSession
    import spark.implicits._

    frame.select("id", "features").createOrReplaceTempView("t1")

    //由于6708用户购买商品很少,所以模拟7条数据
    val string1 = string + ",1,2,3,4,5,6,7"

    val user6708Features = gs_1_util.getSparkSession.sql(s"""select * from t1 where id in (${string1})""").map {
      case Row(id: Long, vector: Vector) => (id, vector)
    }.collect()

    val otherUserFeatures = gs_1_util.getSparkSession.sql(s"""select * from t1 where id not in (${string1})""").map {
      case Row(id: Long, vector: Vector) => (id, vector)
    }.collect()

    calculateAndPrintTop5(user6708Features, otherUserFeatures)

  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val gs_1_util = new gs_1_util

//    test01(gs_1_util)

//    test02(gs_1_util)

    test03(gs_1_util,test02(gs_1_util),test01(gs_1_util))

  }

}

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文章来源:https://blog.csdn.net/W2484980893/article/details/134054357
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