给定的数据为业务情景数据，所有数据均已进⾏了采样和脱敏处理，字段取值与分布均与真实业务数据不同。提供了时间为 2016-08-03 到 2016-11-30 期间，用户在移动端的行为数据、购物记录和历史借贷信息，及 11 月的总借款金额。【数据集请在文末添加顾问老师领取】

文件包括user.csv，order.cav，click.csv，loan.csv，loan_sum.csv

前 言

一般的大数据项目一般都分为两种，一种是批处理一种是流式处理，此次练习批处理使用hive和presto处理，流式处理使用SparkStreaming+kafka来处理

任务 1

一般情况下我们的user的数据都是存在自己的关系型数据库中，所以这里将 t_user 用户信息到 MySQL 中，我们在从MySQL中将其导入到hdfs上，其他三个文件及，t_click，t_loan 和 t_loan_sum 直接导入到 HDFS 中。

mysql自带csv导入功能所以先创建数据库和user表

导入数据

任务 2

利用 Sqoop 将 MySQL 中的 t_user 表导入到 HDFS 中，显示有哪些数据库

显示有哪些表

使用sqoop把MySQL中表t_user数据导入到hdfs的/data/sq目录下

sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/jd --username root --password '' --table t_user --target-dir /data/sq

出错了

18/08/21 13:44:26 ERROR tool.ImportTool: Import failed: No primary key could be found for table t_user. Please specify one with --split-by or perform a sequential import with '-m 1'.

说是这个表中没有主键。我们可以建表的时候给它设置上主键，也可以使用下面–split-by来指定使用哪个字段分割

 sqoop import --connect jdbc:mysql://master:3306/jd --username root --password '' --table t_user --target-dir /data/sq --split-by 'uid'

又出错了

错误原因：因为我这里的hadoop集群使用了3台虚拟机，slave和slave2没有使用root用户访问MySQL的权限

进入mysql的控制台：

use mysql

select host,user,password from user;

可以看到现在只有master有权限，给slave和slave2也设置权限

这才执行OK。查看导入后的hdfs上的目录hdfs dfs -ls /data/sq

查看每一部分的数据hdfs dfs -cat /data/sq

OK导入完成 剩下的几个CSV文件直接功过hadoop的put命令上传到hdfs上对应的目录即可。

任务 3

利用 Presto 分析产生以下结果，并通过 web 方式可视化：

• 各年龄段消费者每日购买商品总价值
• 男女消费者每日借贷金额

我们在使用presto做数据分析的时候，一般是跟hive联合起来使用，先从hive中创建相应的数据表，然后使用presto分析hive中的表。

启动hive

//启动hive的metastorenohup hive --service metastore >> /home/chs/apache-hive-2.1.1-bin/metastore.log 2>&1  &//启动hive servernohup hive --service hiveserver2 >> /home/chs/apache-hive-2.1.1-bin/hiveserver.log 2>&1 &//启动客户端 beeline 并连接beelinebeeline> !connect jdbc:hive2://master:10000/default  hadoop hadoop

创建用户表

导入hdfs上的数据

创建用户订单表

导入hdfs上的数据

创建用户点击表

导入hdfs上的数据

创建借款信息表t_loan

导入hdfs上的数据

创建月借款总额表t_loan_sum

导入hdfs上的数据

启动Presto

在安装目录下运行 bin/launcher start

运行客户端 bin/presto –server master:8080 –catalog hive –schema default

连接hive !connect jdbc:hive2://master:10000/default hadoop hadoop

开始查询分析

第一题

select t_user.age,t_order.buy_time,sum(t_order.price*t_order.qty-t_order.discount) as sum  from t_user join t_order on t_user.uid=t_order.uid group  by t_user.age,t_order.buy_time;

部分结果

第二题

select t_user.sex,SUBSTRING(t_loan.loan_time,0,10) as time,sum(t_loan.loan_amount) as sum from t_user join t_loan on t_user.uid=t_loan.uid group by t_user.sex ,SUBSTRING(t_loan.loan_time,0,10);

部分结果

任务 4

利用 Spark RDD 或 Spark DataFrame 分析产生以下结果：

• 借款金额超过 2000(因为数据做过处理，这里就分析大于5的) 且购买商品总价值超过借款总金额的用户 ID
• 从不买打折产品且不借款的用户 ID

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任务 5

利用 spark streaming 实时分析每个页面点击次数和不同年龄段消费总金额。

步骤：编写 Kafka produer 程序读取hdfs上的文件每隔一段时间产生数据，然后使用spark streaming读取kafka中的数据进行分析，分析结果写入到redis中。

(1)将 t_click 数据依次写入 kafka 中的 t_click 主题中，每条数据写入间隔为10 毫秒，其中 uid 为 key，click_time+” ,” +pid 为 value

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运行结果

(2)将 t_order 数据依次写入 kafka 中的 t_order 主题中，每条数据写入间隔为10 毫秒，其中 uid 为 key，uid+” ,” +price + “，” + discount 为value

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运行结果

(3)编写 spark streaming 程序，依次读取 kafka 中 t_click 主题数据，并统计：每个页面累计点击次数，并存入 redis，其中 key 为” click+pid” ,value 为累计的次数

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运行结果redis

(4)编写 spark streaming 程序，依次读取 kafka 中 t_order 主题数据，并统计：不同年龄段消费总金额，并存入 redis，其中 key 为” age” ,value 为累计的消费金额

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运行结果redis

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