大数据workshop：《在线用户行为分析：基于流式计算的数据处理及应用》之《实时数据分析：海量日志数据多维透视》篇...

实验背景介绍

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本手册为云栖大会Workshop之《在线用户行为分析：基于流式计算的数据处理及应用》场的《实时数据分析：海量日志数据多维透视》篇所需。主要帮助现场学员熟悉并掌握阿里云数加·分析型数据库AnalyticDB的操作和使用。

实验涉及大数据产品

分析型数据库AnalyticDB

前提准备

必备条件：确保已经获取到实验所需的阿里云账号和密码。

创建AnalyticDB表

通过DMS创建AnalyticDB数据表可以通过可视化建表和SQL窗口建表两种模式。

1.可视化建表

step1：进入DMS for AnalyticDB并使用阿里云账号进行登录。
step2：选择进入区域华北2，继而点击操作栏中的进入，进入workshop_demo数据库。

step3：根据自己获取的阿里云账号后三位数字选择进入对应表组。

【说明】如当前云账号为train00620@aliyun-inc.com，那么选择进入表组workshop_620。

step4：右键对应的表组，选择新建表进入可视化创建表模式。

step5：配置表名、字段名称、数据类型、主键，选择对应表组、一级分区列和更新方式，如下图所示。

其中表组选择自己云账号对应的表组，一级分区列选择为pv_time，分区方式中的哈希分区数为8.

在表属性中表组选择自己账号所对应的表组，表名为pv_abc（abc同为账号后三位数字）,如pv_day_620。因为表名在同一个AnalyticDB数据库中应全局唯一。

step6：在新建表页面底部，点击保存按钮。
step7：在提交变更弹出框中点击确定按钮，直至提示“变更执行成功”，如下图。

2.通过SQL窗口创建表

也可以通过DDL模式创建天浏览量pv的表，pv_day_abc（同上，abc为账号后三位数字）。

step1：点击顶部菜单栏中的SQL窗口，进入DDL模式。

step2：在SQL窗口中依次复制并执行如下SQL代码。

建表SQL如下：（其中需要注意自己的表名、一级分区列以及建表所属的表组tablegroup属性。）

--统计当天实时浏览量pv
CREATE TABLE pv_day_620 (
pv_time varchar NOT NULL ,
pv_count bigint NOT NULL ,
primary key (pv_time)
)
PARTITION BY HASH KEY(pv_time) PARTITION NUM 8
TABLEGROUP workshop_620
OPTIONS(UPDATETYPE='realtime')
;

step3：右键对应的表组，选择刷新查看已经创建成功的表。

由于时间关系，关于区域访问量、按照小时统计浏览量、按设备统计浏览量和统计请求来源量的建表将不在此进行动手操作，但是讲师会给大家讲解。workshop结束后，会将所有指标统计过程的代码开发给大家进行体验。

>>>点击进入《流数据处理：通过StreamSQL分析用户行为》篇

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实验背景介绍

实验涉及大数据产品

前提准备

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1.可视化建表

2.通过SQL窗口创建表

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