年销售金额及同比.png

city.png

trend.png

本文目录：
一项目背景介绍
二数据整理和罗列分析指标
三使用Python聚合数据并实现自动更新
四实现hive数据仓库以及处理日常需求

一项目背景介绍

Adventure Works Cycles是Adventure Works样本数据库所虚构的公司，这是一家大型跨国制造公司。该公司生产和销售自行车到北美，欧洲和亚洲的商业市场。虽然其基地业务位于华盛顿州博塞尔，拥有290名员工，但几个区域销售团队遍布整个市场。

1 客户类型

个体：这些客户购买商品是通过网上零售店铺；
商店：这些是从Adventure Works Cycles销售代表处购买转售产品的零售店或批发店。

2 产品介绍

Adventure Works Cycles生产的自行车；
自行车部件，例如车轮，踏板或制动组件；
从供应商处购买的自行车服装，用于转售给Adventure Works Cycles的客户；
从供应商处购买的自行车配件，用于转售给Adventure Works Cycles的客户。

项目数据来源：数据来源于adventure Works Cycles公司的的样本数据库。

3 项目目标

通过现有数据监控商品的线上和线下销售情况，并且获取最新的商品销售趋势，以及区域分布情况，为公司的制造和销售提供指导性建议，以增加公司的收益。

二数据整理和罗列分析指标

目的：了解数据库包含哪些信息，根据业务需要，罗列可分析的指标。

1 基本数据梳理

从mysql数据库中共有6张表，分别是订单明细表、时间地区产品聚合表、每日新增用户表、日期维度表、每日环比表、当日维度表，具体字段内容如下：

数据字典.png

2 指标体系

分析维度：
时间维度——年、季度、月、周、日
地区维度——销售大区、国家、州/省、城市
产品维度——产品类别、产品子类
分析指标：
1 总销售额
2 总订单量
3 每次平均交易金额
4 同比去年金额
5 同比去年订单量
6 同比去年每次交易平均金额
7 销售额、销量目标达成率
8 不同维度（时间、地区、产品）下的销售额、订单量

三使用Python聚合数据并实现自动更新

1 根据基本数据，利用python进行加工

a 每日环比表(dw_order_by_day)

每日环比表.png

python部分代码如下：

def sum_amount_order(adventure_conn_read):

    try:
        sum_amount_order = pd.read_sql_query("select * from ods_sales_orders",
                                             con=adventure_conn_read)
        sum_amount_order = sum_amount_order.groupby("create_date").agg({
                                            "unit_price": "sum",
                                            "customer_key": pd.Series.nunique}).reset_index()
        sum_amount_order.rename(columns={"unit_price":"sum_amount","customer_key":"sum_order"},inplace=True)
        sum_amount_order['amount_div_order'] = sum_amount_order['sum_amount'] / sum_amount_order['sum_order']
        return sum_amount_order

    except Exception as e:
        logger.info("sum_amount_order异常,报错信息：{}".format(e))

b 通过上表，生成同比数据表(dw_order_diff)

同比数据表.png

python部分代码如下：

def diff(stage, indictor):
    """
    :param stage: stage:日期维度的判断，如：is_today 内有[0,1]
    :param indictor: 需取值字段，如：sum_amount(总金额）,sum_order(总订单量)
    :return: 当前时间维度下总和，去年同期总和
    """
    try:
        current_stage_indictor = dw_order_by_day[dw_order_by_day
                                                 [stage] == 1][indictor].sum()  # 求当前日期维度stage下的indictor总和
        before_stage_indictor = list(dw_order_by_day[dw_order_by_day[stage] == 1]
                                      ["create_date"] + datetime.timedelta(days=-365))  # 取出当前日期维度下的前年对应日期列表
        before_stage_indictor = dw_order_by_day[dw_order_by_day['create_date'].isin(before_stage_indictor)][indictor].sum() # 求当前日期维度下的前一年对应indictor总和

        return current_stage_indictor, before_stage_indictor
    except Exception as e:
        logger.info("diff异常,报错信息:{}".format(e))

c 生成时间/地区/产品聚合表(update_sum_data)

时间地区产品聚合表.png

python部分代码如下：

def order_data(start_date, end_date, adventure_com_read):
    """
    读取今日的ods_sales_orders（订单明细表)
    :param star_time:
    :param end_time:
    :param adventure_com_read:
    :return:
    """
    try:
        order_sql = """select sales_order_key,        
                           create_date,             
                           customer_key,            
                           english_product_name,    
                           cpzl_zw,                 
                           cplb_zw,                 
                           unit_price               
                           from ods_sales_orders where create_date>='{start_date}' and create_date<'{end_date}'""".format(start_date=start_date[0], end_date=end_date[0])
        order_info = pd.read_sql_query(order_sql, con=adventure_com_read)
        return order_info
    except Exception as e:
        logger.info("order_data, 报错信息:{}".format(e))

2 在mysql追加索引优化查询速度，在python存储至sql

增添多进程

(1) mysql增加索引

mysql增加索引，类似于让搜索结果不需要遍历整个表，而是根据前缀索引一步步搜寻。类似于前缀树用法，比如where条件当中增加 '2019-1'，那么索引会直接排除掉['2020','2018','2021']等这些年份结果，直接匹配前缀相符合的内容。
具体代码如下：

create index index_date on dw_order_by_day(create_date(7));
select * from dw_order_by_day where create_date='2019-02-11';
EXPLAIN select * from dw_order_by_day where create_date='2019-02-11';

(2) python增加多进程读取和存储

多进程就是多个程序同时在计算机进行执行活动，以此实现充分调用资源目的。项目中利用python的多进程语句应用到读取mysql，存储mysql这一方面去。

import multiprocessing
def runtask():
pass
def callBackTask(arg): # 回调函数必须要有一个形参，否则将报错
print("执行回调函数",arg)
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(5) # 设置进程池最大同时执行进程数
for index in range(20):
pool.apply_async(func=runtask,callback=callBackTask) # 并行的,有回调方法
# pool.apply(func=runtask,) # 串行的，无回调函数
pool.close() # 关闭进程池
pool.join() # #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程
加入到pool,join函数等待所有子进程结束

multiprocessing模块中的Pool 是进程池，进程池能够管理一定的进程，当有空闲进程时，则利用空闲进程完成任务，直到所有任务完成为止。以此为原理，将读取mysql部分利用 limit 限制及偏移，同时读取，实现多线程读取文件。同时，利用 mysql读取后形成的dataframe，使用dataframe.loc进行分块处理，实现多进程分块存储到mysql当中。

3 在Linux上部署代码，让其每日自动更新

定时执行模块：python 模块库 import schedule
与命令窗口交互模块： import os 的 os.system()
挂在后台功能则是利用linux系统自带的 & 挂后台, 使用后台运行命令，运行该代码，并将具体运行输出导到特定log文件

示例代码如下：

import schedule
import time
import datetime
import os
import requests
def job1():
"""
dw_order_by_day 每日环比表
"""
print('Job1:每天6:00执行一次')
print('Job1-startTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d
%H:%M:%S')))
os.system(
"/home/anaconda3/bin/python3 /home/frog005/adventure/dw_order_by_day.py
>> /home/frog005/adventure/hjf_logs/dw_order_by_day_schedule.log 2>&1 &")
time.sleep(20)
print('Job1-endTime:%s' % (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d
%H:%M:%S')))
print('---------------------------------------------------------------------
---')
if __name__ == '__main__':
schedule.every().day.at('06:00').do(job1)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(10)
print("wait", datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

四实现hive数据仓库满足大数据需求

1 Hive的探索和学习

(1) Hive与关系型数据库的区别

使用Hive的命令行接口很像操作关系数据库，但是Hive和关系数
据库还是有很大的不同， Hive与关系数据库的区别具体如下:

Hive和关系数据库存储文件的系统不同，Hive使用的是Hadoop的
HDFS（Hadoop的分布式文件系统），关系数据库则是服务器本地
的文件系统；
Hive使用的计算模型是Mapreduce，而关系数据库则是自身的计
算模型；
关系数据库都是为实时查询的业务进行设计的，而Hive则是为海
量数据做数据挖掘设计的，实时性很差；实时性的区别导致Hive
的应用场景和关系数据库有很大的不同；
Hive不适合用于小数据集分析和交互式查询;
Hive很容易扩展自己的存储能力和计算能力，这个是继承Hadoop
的，而关系数据库在这个方面要比数据库差很多。
Hive并不支持事件或行级数据更新

Hive与关系型数据库的区别.png

(2) Mapreduce模型

- MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce。

a map:高度并行的map阶段，采用“分而治之”策略:

在这个阶段，输入数据被split为离散的块，可以被分别/并行处理
在map阶段，通常执行输入格式解析、投影(选择相关的字段)和过
滤(删除不感兴趣的记录)

b Reduce:一个聚合或汇总的阶段reduce阶段:

在这个阶段，map阶段的输出被聚合以产生期望的结果

-MapReduce核心概念

输入可以被分为(split)逻辑块(chunk)，每个逻辑块最初可以被一个map task独
立地处理。这些单独处理的逻辑块的结果可以被物理地划分到不同的组，然后
被排序。每个排序过后的逻辑块被传递给一个reduce task。

多个reduce task的数据流.png

没有reduce task的数据流:

没有reduce task的数据流.png

2 Sqoop抽取mysql数据导入hive

步骤1：Sqoop与数据库Server通信，获取数据库表的元数据信息；
步骤2：Sqoop启动一个Map-Only的MR作业，利用元数据信息并行将数据写入Hadoop。
Map-Only作业是指mapper执行所有任务的过程，reducer没有任务，mapper的输出是最终输出（如上图没有reduce task的数据流显示）。 Hadoop Map阶段获取一组数据并将其转换为另一组数据，其中各个元素被分解为元组（键/值对)。

-特点：可以指定hdfs路径，指定关系数据库的表，字段，连接数（不压垮数据库），可以导入多个表，支持增量导入（手动指定起始id、事件，或自动记录上次结束位置，自动完成增量导入）

下面是一个shell脚本代码：

## 导入查询出来的数据到Hive
hive -e "drop table if exists ods.dim_date_df" # 删除hive原有的旧表
sqoop import \ 
--hive-import \ 
## 告诉jdbc，连接mysql的url
--connect jdbc:mysql://IP:3306/数据库名?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&tinyInt1isBit=false&dontTrackOpenResources=true&defaultFetchSize=50000&useCursorFetch=true" \  
--driver com.mysql.jdbc.Driver \ # Hadoop根目录
--username ##### \      ## 连接mysql的用户名
--password ##### \   ## 连接mysql的密码
--query \  ## 构建表达式<sql语句 >执行
"select * from dim_date_df where "'$CONDITIONS'" " \ ##注意：必须要加上where"$CONDITIONS", 否则报错
--fetch-size 50000 \  ## 一次从数据库读取 n 个实例，即n条数据
--hive-table ods.dim_date_df \ ## 创建dim_date_df表（默认也会自动创建表）
--hive-drop-import-delims \  ## 在导入数据到hive时，去掉数据中的\r\n\013\010这样的字符
--delete-target-dir \  ## 如果目标文件已存在就把它删除
--target-dir /user/hadoop/sqoop/dim_date_df \  ## 指定的目录下面并没有数据文件，数据文件被放在了hive的默认/user/hadoop/sqoop/dim_date_df下面
-m 1  ## 迁移过程使用1个map（开启一个线程）

2 数据统计分析

导入数据后，我们就可以根据业务指标需求来做数据统计分析了，Hive的最大优势在于对窗口函数使用（mysql 8.0也加入了窗口函数），HQL的窗口分析函数的功能主要用来做数据统计分析的，典型分析应用包括：

按分区聚合（排序，top问题）
行间计算（时间序列分析）
关联计算（购物篮分析）

这里我们以项目中订单明细表统计2019年1-12月的累积产品销量为例，来展示Hive如何用窗口函数满足日常业务中统计分析需求，HQL代码语句如下：

SELECT 
  date_format(create_date,'YYYY-MM') as umonth, 
  count(sales_order_key) AS month_amount, 
  SUM(count(sales_order_key)) OVER (ORDER BY date_format(create_date,'YYYY-MM') ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_amount
FROM ods.ods_sales_orders
WHERE year(create_date) = '2019'
GROUP BY date_format(create_date,'YYYY-MM') 
ORDER BY umonth ;

3 数据仓库的建立及数据聚合

在上述分析中，我们已经指出了实际业务中需要自主分析一些分析指标，接着在hive数据库中来做数据聚合表，表聚合后再到导出操作。下面是shell脚本的简要代码，用来做聚合的HIVESQL语句，从ods库的时间地区产品等表抽数据做聚合整理。

hive -e "drop table if exists ods.dw_order_by_day" ## 删除原有的旧表
hive -e "  ## hive创建表的语句
CREATE  TABLE ods.dw_order_by_day(
 )
"  
## 这里是hive的查询语句，因为做聚合需要关联多张表做聚合，这里使用with查询来提高查询性能
hive -e "  
with
dim_date as
(),
ods_cus as 
() 
## 查询的数据插入表中
insert into  ods.dw_customer_order
    select    
"

这里的hivesql中运用了with as，with as 叫做子查询部分，也是HQL中重要查询语言，首先定义一个sql片段，该sql片段会被整个sql语句所用到，为了让sql语句的可读性更高些，作为提供数据的部分，也常常用在union等集合操作中。 with as就类似于一个视图或临时表，可以用来存储一部分的sql语句作为别名，不同的是with as 属于一次性的，而且必须要和其他sql一起使用才可以！其最大的好处就是适当的提高代码可读性，而且如果with子句在后面要多次使用到，这可以大大的简化SQL；更重要的是：一次分析，多次使用。

4 Sqoop导出分析结果到mysql的操作

Sqoop Export 导出：将数据从Hadoop（如hive等）导入关系型数据库导中

步骤1：Sqoop与数据库Server通信，获取数据库表的元数据信息；
步骤2：并行导入数据：
将Hadoop上文件划分成若干个split；
每个split由一个Map Task进行数据导入
下面是shell运行脚本：

sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://IP:3306/数据库名?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&tinyInt1isBit=false&dontTrackOpenResources=true&defaultfetchSize=50000&useCursorfetch=true" \
--username ####\  ##数据库账号 
--password #### \##数据库密码
--table dw_order_by_day \  ##mysql数据库建好的表  
--export-dir /user/hive/warehouse/ods.db/dw_order_by_day \  #hive数据库数据路径，这个用show create table ods.dw_order_by_day 可以查看hive表的路径 
--input-null-string "\\\\N" \
--input-null-non-string "\\\\N"  \
--input-fields-terminated-by "\001"  \
--input-lines-terminated-by "\\n"  \
-m 1

Adventure项目总结

Adventure项目总结

一项目背景介绍

1 客户类型

2 产品介绍

3 项目目标

二数据整理和罗列分析指标

1 基本数据梳理

2 指标体系

三使用Python聚合数据并实现自动更新

1 根据基本数据，利用python进行加工

a 每日环比表(dw_order_by_day)

b 通过上表，生成同比数据表(dw_order_diff)

c 生成时间/地区/产品聚合表(update_sum_data)

2 在mysql追加索引优化查询速度，在python存储至sql

(1) mysql增加索引

(2) python增加多进程读取和存储

3 在Linux上部署代码，让其每日自动更新

四实现hive数据仓库满足大数据需求

1 Hive的探索和学习

(1) Hive与关系型数据库的区别

(2) Mapreduce模型

- MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce。

a map:高度并行的map阶段，采用“分而治之”策略:

b Reduce:一个聚合或汇总的阶段reduce阶段:

-MapReduce核心概念

2 Sqoop抽取mysql数据导入hive

2 数据统计分析

3 数据仓库的建立及数据聚合

4 Sqoop导出分析结果到mysql的操作

Adventure项目总结

一 项目背景介绍

1 客户类型

2 产品介绍

3 项目目标

二 数据整理和罗列分析指标

1 基本数据梳理

2 指标体系

三 使用Python聚合数据并实现自动更新

1 根据基本数据，利用python进行加工

a 每日环比表(dw_order_by_day)

b 通过上表，生成同比数据表(dw_order_diff)

c 生成时间/地区/产品聚合表(update_sum_data)

2 在mysql追加索引优化查询速度，在python存储至sql

(1) mysql增加索引

(2) python增加多进程读取和存储

3 在Linux上部署代码，让其每日自动更新

四 实现hive数据仓库满足大数据需求

1 Hive的探索和学习

(1) Hive与关系型数据库的区别

(2) Mapreduce模型

- MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce。

a map:高度并行的map阶段，采用“分而治之”策略:

b Reduce:一个聚合或汇总的阶段reduce阶段:

-MapReduce核心概念

2 Sqoop抽取mysql数据导入hive

2 数据统计分析

3 数据仓库的建立及数据聚合

4 Sqoop导出分析结果到mysql的操作

一项目背景介绍

二数据整理和罗列分析指标

三使用Python聚合数据并实现自动更新

四实现hive数据仓库满足大数据需求