P73~77
https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=73
需求分析
背景介绍
聊天平台每天都会有大量的用户在线，会出现大量的聊天数据，通过对聊天数据的统计分析，可以更好的对用户构建精准的用户画像，为用户提供更好的服务以及实现=高ROI==的平台运营推广，给公司的发展决策提供精确的数据支撑。
我们将基于一个社交平台App的用户数据，完成相关指标的统计分析并结合BI工具对指标进行可视化展现。
目标
基于Hadoop和Hive实现聊天数据统计分析，构建聊天数据分析报表
需求
- 统计今日总消息量
- 统计今日每小时消息量、发送和接收用户数
- 统计今日各地区发送消息数据量
- 统计今日发送消息和接收消息的用户数
- 统计今日发送消息最多的Top10用户
- 统计今日接收消息最多的Top10用户
- 统计发送人的手机型号分布情况
- 统计发送人的设备操作系统分布情况
数据内容
- 数据大小：30万条数据
- 列分隔符：Hive默认分隔符’\001’
- 数据字典及样例数据
DBeaver连接到Hive
建库建表
--如果数据库已存在就删除
drop database if exists db_msg cascade ;
--创建数据库
create database db_msg ;
--切换数据库
use db_msg ;
--列举数据库
show databases ;
--如果表已存在就删除
drop table if exists db_msg.tb_msg_source ;
--建表
create table db_msg.tb_msg_source(
msg_time string comment "消息发送时间",
sender_name string comment "发送人昵称",
sender_account string comment "发送人账号",
sender_sex string comment "发送人性别",
sender_ip string comment "发送人ip地址",
sender_os string comment "发送人操作系统",
sender_phonetype string comment "发送人手机型号",
sender_network string comment "发送人网络类型",
sender_gps string comment "发送人的GPS定位",
receiver_name string comment "接收人昵称",
receiver_ip string comment "接收人IP",
receiver_account string comment "接收人账号",
receiver_os string comment "接收人操作系统",
receiver_phonetype string comment "接收人手机型号",
receiver_network string comment "接收人网络类型",
receiver_gps string comment "接收人的GPS定位",
receiver_sex string comment "接收人性别",
msg_type string comment "消息类型",
distance string comment "双方距离",
message string comment "消息内容"
);
加载数据
- 上传文件到Linux系统
直接拖拽上传
创建文件夹
hadoop fs -mkdir -p /chatdemo/data
放到指定目录
hadoop fs -put chat_data-30W.csv /chatdemo/data/
- load数据到表
load data inpath '/chatdemo/data/chat_data-30W.csv' into table tb_msg_source;
- 验证结果
select msg_time, sender_name, sender_ip, sender_phonetype, receiver_name, receiver_network
from tb_msg_source limit 10;
ETL数据清洗
数据问题
问题1：当前数据中，有一些数据的字段为空，不是合法数据
select msg_time, sender_name, sender_gps from db_msg.tb_msg_source where length(sender_gps) = 0 limit 10;
问题2：需求中，需要统计每天、每个小时的消息量，但是数据中没有天和小时字段，只有整体时间字段，不好处理
select msg_time from db_msg.tb_msg_source limit 10;
问题3：需求中，需要对经度和维度构建地区的可视化地图，但是数据中GPS经纬度为一个字段，不好处理
select sender_gps from db_msg.tb_msg_source limit 10;
需求
需求1：对字段为空的不合法数据进行过滤
where过滤
需求2：通过时间字段构建天和小时字段
date hour函数
需求3：从GPS的经纬度中提取经度和维度
split函数
需求4：将ETL以后的结果保存到一张新的Hive表中
create table db_msg.tb_msg_etl(
msg_time string comment "消息发送时间",
sender_name string comment "发送人昵称",
sender_account string comment "发送人账号",
sender_sex string comment "发送人性别",
sender_ip string comment "发送人ip地址",
sender_os string comment "发送人操作系统",
sender_phonetype string comment "发送人手机型号",
sender_network string comment "发送人网络类型",
sender_gps string comment "发送人的GPS定位",
receiver_name string comment "接收人昵称",
receiver_ip string comment "接收人IP",
receiver_account string comment "接收人账号",
receiver_os string comment "接收人操作系统",
receiver_phonetype string comment "接收人手机型号",
receiver_network string comment "接收人网络类型",
receiver_gps string comment "接收人的GPS定位",
receiver_sex string comment "接收人性别",
msg_type string comment "消息类型",
distance string comment "双方距离",
message string comment "消息内容",
msg_day string comment "消息日",
msg_hour string comment "消息小时",
sender_lng double comment "经度",
sender_lat double comment "纬度"
);
实现
INSERT OVERWRITE TABLE db_msg.tb_msg_etl
SELECT
*,
DATE(msg_time) as msg_day,
HOUR(msg_time) as msg_hour,
split(sender_gps, ',')[0] AS sender_lng,
split(sender_gps, ',')[1] AS sender_lat
FROM tb_msg_source WHERE LENGTH(sender_gps) > 0;
查看结果
select msg_time, msg_day, msg_hour, sender_gps, sender_lng, sender_lat from db_msg.tb_msg_etl limit 10;
扩展
其实我们刚刚完成了
从表tb_msg_source 查询数据进行数据过滤和转换，并将结果写入到：tb_msg_etl表中的操作
这种操作，本质上是一种简单的ETL行为。
ETL：
- E，Extract，抽取
- T，Transform，转换
- L，Load，加载
从A抽取数据(E)，进行数据转换过滤(T)，将结果加载到B(L)，就是ETL。
ETL在大数据系统中是非常常见的，后续还会继续接触到它。
目前简单了解一下即可。
指标计算
需求
- 统计今日总消息量
- 统计今日每小时消息量、发送和接收用户数
- 统计今日各地区发送消息数据量
- 统计今日发送消息和接收消息的用户数
- 统计今日发送消息最多的Top10用户
- 统计今日接收消息最多的Top10用户
- 统计发送人的手机型号分布情况
- 统计发送人的设备操作系统分布情况
需求指标统计
指标1：统计今日消息总量
--保存结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_rs_total_msg_cnt
COMMENT "每日消息总量" AS
SELECT
msg_day,
COUNT(*) AS total_msg_cnt
FROM db_msg.tb_msg_etl
GROUP BY msg_day;
指标2：统计每小时消息量、发送和接收用户数
--保存结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_rs_hour_msg_cnt
COMMENT "每小时消息量趋势" AS
SELECT
msg_hour,
COUNT(*) AS total_msg_cnt,
COUNT(DISTINCT sender_account) AS sender_usr_cnt,
COUNT(DISTINCT receiver_account) AS receiver_usr_cnt
FROM db_msg.tb_msg_etl GROUP BY msg_hour;
指标3：统计今日各地区发送消息总量
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_rs_loc_cnt
COMMENT '今日各地区发送消息总量' AS
SELECT
msg_day,
sender_lng,
sender_lat,
COUNT(*) AS total_msg_cnt
FROM db_msg.tb_msg_etl
GROUP BY msg_day, sender_lng, sender_lat
指标4：统计今日发送和接收用户人数
--保存结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_rs_usr_cnt
COMMENT "今日发送消息人数、接受消息人数" AS
SELECT
msg_day,
COUNT(DISTINCT sender_account) AS sender_usr_cnt,
COUNT(DISTINCT receiver_account) AS receiver_usr_cnt
FROM db_msg.tb_msg_etl
GROUP BY msg_day;
指标5：统计发送消息条数最多的Top10用户
--保存结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS db_msg.tb_rs_s_user_top10
COMMENT "发送消息条数最多的Top10用户" AS
SELECT
sender_name AS username,
COUNT(*) AS sender_msg_cnt
FROM db_msg.tb_msg_etl
GROUP BY sender_name
ORDER BY sender_msg_cnt DESC
LIMIT 10;
指标6：统计接收消息条数最多的Top10用户
CREATE TABLE IF NOT EXISTS db_msg.tb_rs_r_user_top10
COMMENT "接收消息条数最多的Top10用户" AS
SELECT
receiver_name AS username,
COUNT(*) AS receiver_msg_cnt
FROM db_msg.tb_msg_etl
GROUP BY receiver_name
ORDER BY receiver_msg_cnt DESC
LIMIT 10;
指标7：统计发送人的手机型号分布情况
CREATE TABLE IF NOT EXISTS db_msg.tb_rs_sender_phone
COMMENT "发送人的手机型号分布" AS
SELECT
sender_phonetype,
COUNT(sender_account) AS cnt
FROM db_msg.tb_msg_etl
GROUP BY sender_phonetype
指标8：统计发送人的手机操作系统分布
--保存结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS db_msg.tb_rs_sender_os
COMMENT "发送人的OS分布" AS
SELECT
sender_os,
COUNT(sender_account) AS cnt
FROM db_msg.tb_msg_etl
GROUP BY sender_os
可视化展示
BI
BI：Business Intelligence，商业智能。
指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
简单来说，就是借助BI工具，可以完成复杂的数据分析、数据统计等需求，为公司决策带来巨大的价值。
所以，一般提到BI，我们指代的就是工具软件。常见的BI软件很多，比如：
FineBI、SuperSet、PowerBI、TableAu等。
FineBI的介绍及安装
FineBI的介绍：https://www.finebi.com/
FineBI 是帆软软件有限公司推出的一款商业智能（Business Intelligence）产品。FineBI 是定位于自助大数据分析的 BI 工具，能够帮助企业的业务人员和数据分析师，开展以问题导向的探索式分析。
- FineBI的特点：
通过多人协作来实现最终的可视化构建
不需要通过复杂代码来实现开发，通过可视化操作实现开发
适合于各种数据可视化的应用场景
支持各种常见的分析图表和各种数据源
支持处理大数据
FineBI的界面
启动登陆,选内置数据看。
目录：首页大屏及帮助文档
仪表盘：用于构建所有可视化报表
数据准备：用于配置各种报表的数据来源
管理系统：用于管理整个FineBI的使用：用户管理、数据源管理、插件管理、权限管理等
FineBI配置数据源及数据准备
FineBI与Hive集成的官方文档：https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-301.html
- 驱动配置
问题：如果使用FineBI连接Hive，读取Hive的数据表，需要在FineBI中添加Hive的驱动jar包
解决：将Hive的驱动jar包放入FineBI的lib目录下
step1：找到提供的【Hive连接驱动】
step2：将这些文件放入FineBI的安装目录下的：webapps\webroot\WEB-INF\lib目录中
- 插件安装
问题：我们自己放的Hive驱动包会与FineBI自带的驱动包产生冲突，导致FineBI无法识别我们自己的驱动包
解决：安装FineBI官方提供的驱动包隔离插件
step1：找到隔离插件
step2：安装插件
step3：重启FineBI
新建连接
测试连接,保存连接
数据准备
选中8个分析的结果表，确定，然后更新数据。
新建文件夹之后，选中，新建分析主题。
可视化展示
基于FineBI完成指标的可视化展现
选中数据
添加组件
修改黑色字
重命名
选择仪表板，拖进去，取消显示标题，调整大小，位置，颜色。
类似操作，添加数据，然后完成标题展示。
添加雷达图
取消图例
拖拽到仪表板，调整大小
添加环饼状图
添加地图
添加柱状图
添加词汇云图
添加趋势曲线图
报表预览文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-631032.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-631032.html
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