Hive电商数仓实战

项目描述

以电商数据为基础，详细介绍数据处理流程，结合hive数仓、spark开发采用多种方式实现大数据分析。

数据源可通过日志采集、爬虫、数据库中取得，经过数据清洗转换导入数据仓库，通过数仓中数据分析得到数据总结，用于企业决策。本项目基于以下表类进行电商数仓分析，分为orders（用户行为表），trains（订单表），products（商品表），departments（品类表），order_products__prior（用户历史行为表），实现多维度数仓分析。

数据仓库概念：

数据仓库(Data WareHouse),简写DW，为企业决策制定过程,提供所有系统数据支持的战略集合,通过对数据仓库中的数据分析,帮助企业改进业务流程,控制成本,提高产品质量。

数据仓里不是数据的最终目的地,而是为数据最终目的地做好准备,这些准备对数据:清洗,转义,分类,重组,合并,拆分,统计

一、数据表

1.orders.csv （数据仓库中定位：用户行为表）

order_id:订单号

user_id:用户id

eval_set:订单的行为（历史产生的或者训练所需要的）

order_number：用户购买订单的先后顺序

order_dow：order day of week ,订单在星期几进行购买的（0-6）

order_hour_of_day：订单在哪个小时段产生的（0-23）

days_since_prior_order：表示后一个订单距离前一个订单的相隔天数

order_id,user_id,eval_set,order_number,order_dow,order_hour_of_day,days_since_prior_order

2539329,1,prior,1,2,08,

2398795,1,prior,2,3,07,15.0

473747,1,prior,3,3,12,21.0

2254736,1,prior,4,4,07,29.0

431534,1,prior,5,4,15,28.0

2.trains.csv

order_id:订单号

product_id:商品ID

add_to_cart_order：加入购物车的位置

reordered：这个订单是否重复购买（1 表示是 0 表示否）

order_id,product_id,add_to_cart_order,reordered

1,49302,1,1

1,11109,2,1

1,10246,3,0

1,49683,4,0

3.products.csv（数据仓库定位：商品维度表）

product_id：商品ID

product_name：商品名称

aisle_id：货架id

department_id:该商品数据属于哪个品类，日用品，或者生活用品等

product_id,product_name,aisle_id,department_id

1,Chocolate Sandwich Cookies,61,19

2,All-Seasons Salt,104,13

3,Robust Golden Unsweetened Oolong Tea,94,7

4,Smart Ones Classic Favorites Mini Rigatoni With Vodka Cream Sauce,38,1

5,Green Chile Anytime Sauce,5,13

4.departments.csv（品类维度表）

department_id：部门id, 品类id

department: 品类名称

department_id,department

1,frozen

2,other

3,bakery

5.order_products__prior.csv（用户历史行为数据）

order_id,product_id,add_to_cart_order,reordered

2,33120,1,1

2,28985,2,1

2,9327,3,0

[/infobox]

二、数据分析

1.将orders，trains建表，将数据导入到hive中？

建orders表

create table badou.orders(

order_id string

,user_id string

,eval_set string

,order_number string

,order_dow string

,order_hour_of_day string

,days_since_prior_order string)

row format delimited fields terminated by ','

lines terminated by '\n'

1.加载本地数据 overwrite 覆盖 into 追加

load data local inpath '/badou20/03hive/data/orders.csv'

overwrite into table orders

select * from orders limit 10;

hive> select * from orders limit 10;

order_id user_id eval_set order_number order_dow order_hour_of_day days_since_prior_order

2539329 1 prior 1 2 08

2398795 1 prior 2 3 07 15.0

473747 1 prior 3 3 12 21.0

2254736 1 prior 4 4 07 29.0

431534 1 prior 5 4 15 28.0

2.加载hdfs数据（无local）

load data inpath '/orders.csv'

overwrite into table orders

建trains表

create table badou.trains(

order_id string,

product_id string,

add_to_cart_order string,

reordered string)

row format delimited fields terminated by ','

lines terminated by '\n'

load data local inpath '/badou20/03hive/data/order_products__train.csv'

overwrite into table trains

2.如何去掉表中第一行的脏数据？（原数据第一行为列名，导入时要删除）

方式一：shell命令

思想：在load数据之前，针对异常数据进行处理 sed '1d' orders.csv

head -10 orders.csv > tmp.csv

cat tmp.csv

sed '1d' tmp.csv > tmp_res.csv

cat tmp_res.csv

Linux sed 命令 | 菜鸟教程

方式二：HQL (hive sql)

insert overwrite table badou.orders

select * from orders where order_id !='order_id'

insert overwrite table badou.trains

select * from trains where order_id !='order_id'

3.每个（groupby分组）用户有多少个订单(count(distinct))？

user_id order_id => user_id order_cnt

分组：针对不同类别进行归类，常用的 group by

结果： order count => order_cnt

select user_id, ordert_cnt 两列

第二列写法下面都可

, count(distinct order_id) order_cnt

--,count(*) order_cnt

--,count(1) order_cnt

--,count(order_id) order_cnt

完整语句：

select

user_id

, count(distinct order_id) order_cnt

from orders

group by user_id

order by order_cnt desc

limit 10

结果：两个job,Total MapReduce CPU Time Spent: 1 minutes 4 seconds 370 msec

133983 100

181936 100

14923 100

55827 100

4.每个用户一个订单平均是多少商品？

我今天购买了2个order，一个是10个商品，另一个是4个商品

（10+4）一个订单对应多少个商品 / 2

结果：一个用户购买了几个商品=7

a.先使用 priors 表，计算一个订单有多少个商品？对应 10,4

注意:使用聚合函数（count、sum、avg、max、min ）的时候要结合group by 进行使用

select

order_id,count(distinct product_id) pro_cnt

from priors

group by order_id

limit 10;

b.将priors表和order表通过order_id进行关联，将步骤a中商品数量带到用户上面

结果：用户对应的商品量

select

od.user_id, t.pro_cnt

from orders od

inner join (

select

order_id, count(1) as pro_cnt

from priors

group by order_id

limit 10000

) t

on od.order_id=t.order_id

limit 10;

c.针对步骤b，进行用户对应的商品量 sum求和

select

od.user_id, sum(t.pro_cnt) as sum_prods

from orders od

inner join (

select

order_id, count(1) as pro_cnt

from priors

group by order_id

limit 10000

) t

on od.order_id=t.order_id

group by od.user_id

limit 10;

d.计算平均

结果：用户的商品数量 / 用户的订单数量

select

od.user_id

, sum(t.pro_cnt) / count(1) as sc_prod

, avg(pro_cnt) as avg_prod

from orders od

inner join (

select

order_id, count(1) as pro_cnt

from priors

group by order_id

limit 10000

) t

on od.order_id=t.order_id

group by od.user_id

limit 10;

inner join : 多个表进行内连接

where :提取我们关注的数据

5.每个用户在一周中的购买订单的分布(列转行) ？ dow => day of week 0-6 代表周一到周日

order_dow

orderday, pro_cnt

2020-12-19 1000000

2020-12-18 1000010

user_id, dow0, dow1, dow2, dow3,dow4,dow5,dow6

1 0 3 2 2 4 0 0

2 0 5 5 2 1 1 0

注意：实际开发中，一定是最先开始使用小批量数据进行验证，验证代码逻辑的正确性，然后全量跑！！

user_id order_dow

1 0 sum=0+1=1

1 0 sum=1+1=2

1 1

2 1

方式一：

select

user_id

, sum(case when order_dow='0' then 1 else 0 end) dow0

, sum(case when order_dow='1' then 1 else 0 end) dow1

, sum(case when order_dow='2' then 1 else 0 end) dow2

, sum(case when order_dow='3' then 1 else 0 end) dow3

, sum(case when order_dow='4' then 1 else 0 end) dow4

, sum(case when order_dow='5' then 1 else 0 end) dow5

, sum(case when order_dow='6' then 1 else 0 end) dow6

from orders

-- where user_id in ('1','2','3')

group by user_id

方式一：

select

user_id

, sum(if( order_dow='0',1,0)) dow0

, sum(if( order_dow='1',1,0)) dow1

, sum(if( order_dow='2',1,0)) dow2

, sum(if( order_dow='3',1,0)) dow3

, sum(if( order_dow='4',1,0)) dow4

, sum(if( order_dow='5',1,0)) dow5

, sum(if( order_dow='6',1,0)) dow6

from orders

where user_id in ('1','2','3')

group by user_id

抽样验证结果的准确性：

user_id dow0 dow1 dow2 dow3 dow4 dow5 dow6

1 0 3 2 2 4 0 0

2 0 6 5 2 1 1 0

课堂需求：某个时间段查看每个用户购买了哪些商品？

分析：user_id, product_id

orders : order_id, user_id

trains：order_id, product_id

select

ord.user_id, tr.product_id

from orders ord

inner join trains tr

on ord.order_id=tr.order_id

where order_hour_of_day = '10'

limit 10

CREATE TABLE `udata`(

`user_id` string,

`item_id` string,

`rating` string,

`timestamp` string)

ROW FORMAT DELIMITED

注意：timestamp关键字，建表使用 ``881250949 -- > 1997-12-04 23:55:49

在udata表通过timestamp进行先后顺序的标记区分：

需求：在推荐时候，想知道距离现在最近或者最远的时间是什么时候？

select

max(`timestamp`) max_timestamp, min(`timestamp`) min_timestamp

from udata

max_timestamp min_timestamp

893286638 874724710

需求：得到某一个用户具体的评论天数,结果该用户在哪些天比较活跃，可能①用户确实很活跃 ② 用户可能存在刷单的情况，刷评价

user_id ['2020-12-19','2020-12-18',....]

24*60*60

collect_list : 不去重，将所有的user_id进行收集

select collect_list('1,2,3')

select

user_id, collect_list(cast(days as int)) as day_list

from

(select

user_id

, (cast(893286638 as bigint) - cast(`timestamp` as bigint)) / (24*60*60) * rating as days

from udata

) t

group by user_id

limit 10;

需求：用户购买的商品数量大于100的数量有哪些？

union all: 数据合并，但是数据不去重, 注意 union all 前后的字段类型和字段个数必须保持一致

union：数据合并并且去重

方式一：

select

user_id, count(distinct product_id) pro_cnt

from

(

-- 订单训练数据场景整合两个新老系统数据

select

a.user_id,b.product_id

from orders as a

left join trains b

on a.order_id=b.order_id

union all

-- 订单历史数据

select

a.user_id,b.product_id

from orders as a

left join priors b

on a.order_id=b.order_id

) t

group by user_id

having pro_cnt >= 100

limit 10;

方式二：引入 with关键字，作用：涉及到逻辑很复杂，嵌套关系特别多使用，提高代码阅读性，便于排查问题

通过with修饰的可以理解为临时表或者临时数据集

with user_pro_cnt_tmp as (

select * from

(-- 订单训练数据

select

a.user_id,b.product_id

from orders as a

left join trains b

on a.order_id=b.order_id

union all

-- 订单历史数据

select

a.user_id,b.product_id

from orders as a

left join priors b

on a.order_id=b.order_id

) t

)

--, order_pro_tmp as (

--), ....

select

user_id

, count(distinct product_id) pro_cnt

from user_pro_cnt_tmp

group by user_id

having pro_cnt >= 100

limit 10;

[/infobox]