hadoop学习---基于Hive的教育平台数据仓库分析案例（一）

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后续链接第二部分，第二部分请点击：基于Hive的教育平台数据仓库分析案例（二)

后续链接第三部分，第三部分请点击：基于Hive的教育平台数据仓库分析案例 (三)

案例背景：

大数据技术的应用可以从海量的用户行为数据中进行挖掘分析，根据分析结果优化平台的服务质量，最终满足用户的需求。教育大数据分析平台项目就是将大数据技术应用于教育培训领域，为企业经营提供数据支撑。

案例数据产生流程：

案例数据流转：

首先业务是存储在MySQL数据库中, 通过sqoop对MySQL的数据进行数据的导入操作, 将数据导入到HIVE的ODS层中, 对数据进行清洗转换成处理工作, 处理之后对数据进行统计分析, 将统计分析的结果基于sqoop在导出到MySQL中, 最后使用finebi实现图表展示操作, 由于分析工作是需要周期性干活, 采用ooize进行自动化的调度工作, 整个项目是基于cloudera manager进行统一监控管理

案例需求：

建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据进行预先处理和存储
根据业务分析需要，从海量的用户行为数据中进行挖掘分析，定制多维的数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
前端业务数据展示选择和控制，选取合适的前端数据统计、分析结果展示工具。

案例架构：

案例工具：

zookeeper: 集群管理工具, 主要服务于hadoop高可用以及其他基于zookeeper管理的大数据软件

HDFS: 主要负责最终数据的存储

YARN: 主要提供资源的分配

HIVE: 用于编写SQL, 进行数据分析

oozie: 主要是用来做自动化定时调度

sqoop: 主要是用于数据的导入导出

HUE: 提升操作hadoop用户体验, 可以基于HUE操作HDFS, HIVE ....

FINEBI: 由帆软公司提供的一款进行数据报表展示工具

案例数据架构：

将调研需求转换为开发需求

如何转换：

将每一个需求中涉及到维度以及涉及到指标从需求中分析出来, 同时找到涉及到那些表, 以及那些字段

目的:

涉及维度

涉及指标

涉及表

涉及字段

在此基础上, 还需要找到需要清洗那些数据, 需要转换那些数据, 如果有多个表, 表与表关联条件是什么...

访问和咨询用户模块：

总访问客户量、地区独立访客热力图、访客咨询率趋势、客户访问量和访客咨询率双轴趋势、时间段访问客户量趋势、来源渠道访问量占比、搜索来源访问量占比、跃页面排行榜

意向用户模块：

意向学员位置热力图、总意向量、意向学科排名、意向校区排名、来源渠道占比、意向贡献中心占比

有效线索模块：

有效线索转化率、有效线索转化率时间段趋势、有效线索量

报名用户模块：

校区报名柱状图、学科报名柱状图、总报名量、线上报名量、意向用户报名转化率、有效线索报名转化率、日报名趋势图、校区学科的报名学员TOP来源渠道占比、咨询中心报名贡献

学生出勤模块：

班级出勤人数、班级出勤率、班级迟到人数、班级迟到率、班级请假人数、班级请假率、班级旷课人数、班级旷课率

案例模块分析：

访问和咨询用户数据模块（全量分析）：

需求指标：

需求一: 统计指定时间段内，访问客户的总数量。能够下钻到小时数据。

需求二: 统计指定时间段内，访问客户中各区域人数热力图。能够下钻到小时数据。

需求三: 统计指定时间段内，不同地区（省、市）访问的客户中发起咨询的人数占比。

需求四: 统计指定时间段内，每日客户访问量/咨询率双轴趋势图。能够下钻到小时数据。

需求五: 统计指定时间段内，1-24h之间，每个时间段的访问客户量。

需求六: 统计指定时间段内，不同来源渠道的访问客户量占比。能够下钻到小时数据。

需求七: 统计指定时间段内，不同搜索来源的访问客户量占比。能够下钻到小时数据。

需求八: 统计指定时间段内，访问客户量最多的页面排行榜TOPN。能够下钻到小时数据。

总体分析：

涉及维度:

固有维度:

时间维度: 年季度月天小时

产品属性维度:

地区维度

来源渠道

搜索来源

受访页面

涉及指标:

访问量

咨询量
涉及表 :

事实表: web_chat_ems_2019_12 和 web_chat_text_ems_2019_11

维度表: 没有 (数仓建模, 不需要DIM层)

涉及字段:

时间维度:

web_chat_ems: create_time

地区维度:

web_chat_ems: area

来源渠道:

web_chat_ems: origin_channel

搜索来源:

web_chat_ems: seo_source

受访页面:

web_chat_text_ems: from_url

指标字段:

访问量: sid

咨询量: sid

区分访问和咨询:

web_chat_ems: msg_count >= 1 即为咨询数据

需要清洗数据: 没有清洗

需要转换字段: 时间字段

需要将create_time 转换为 yearinfo, quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo

一对一关系 : id = id

一对一关系其实本质就是一张表

数据准备：将原始数据加载到本地MySQL数据库中

访问客户量的数据来源于咨询系统的访问会话月表web_chat_ems：

表名的格式为web_chat_ems_年_月，年份为4位数字，月份为二位数字，如果为单数时，前面会用0来补全，比如web_chat_ems_2019_07

web_chat_text_ems表是访问附属月表：

表名的格式和web_chat_ems相同。web_chat_ems和web_chat_text_ems是一一对应的，通过主键id进行关联。

在当前数据库下执行sql脚本文件，将数据导入即可

点击：访问和咨询用户数据模块sql文件

建模分析：

ODS层: 源数据层

作用: 对接数据源, 一般和数据源保持相同的粒度(将数据源数据完整的拷贝到ODS层)

建表比较简单:

业务库中对应表有那些字段, 需要在ODS层建一个与之相同字段的表即可, 额外在建表的时候, 需要构建为分区表, 分区字段为时间字段, 用于标记在何年何月何日将数据抽取到ODS层

此层会有二个表

DIM层: 维度层

作用: 存储维度表数据

此时不需要, 因为当前主题, 没有维度表

DWD层: 明细层

作用: 1) 清洗转换 2) 少量维度退化

思考1: 当前需要做什么清洗操作?

不需要进行清洗

思考2: 当前需要做什么转换操作?

需要对时间字段进行转换, 需要转换为 yearinfo, quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo

思考3: 当前需要做什么维度退化操作?

两个事实表合并在一起

建表字段 : 原有表的字段 + 转换后的字段+ 清洗后字段

sid,session_id,ip,create_time,area,origin_channel,seo_source,

from_url,msg_count,yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,

hourinfo,referrer,landing_page_url,url_title,

platform_description,other_params,history

思想:

当合并表个表的时候, 获取抽取数据时候, 处理方案有三种:

1) 当表中字段比较多的时候, 只需要抽取需要用的字段

2) 当无法确定需要用那些字段的时候, 采用全部抽取

3) 如果表中字段比较少, 不管用得上, 还是用不上, 都抽取

DWM层: 中间层 (省略)

作用: 1) 维度退化操作 2) 提前聚合

思考1: 当前需要进行什么维度退化操作?

没有任何维度退化操作, 压根都没有DIM层
思考2: 当前需要进行什么提前聚合操作?

可以尝试先对小时进行提前聚合操作, 以便于后统计方便

思考3: 当前主题是否可以按照小时提前聚合呢?

目前不可以, 因为数据存在重复的问题, 无法提前聚合, 一旦聚合后, 会导致后续的统计出现不精确问题

DWS层: 业务层

作用: 细化维度统计操作

一般是一个指标会对应一个统计结果表

访问量:

固有维度:

时间维度: 年季度月天小时

产品属性维度:

地区维度

来源渠道

搜索来源

受访页面

建表字段: 指标统计字段 + 各个维度字段 + 三个经验字段(time_type,group_time,time_str)

sid_total,sessionid_total,ip_total,yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,

area,origin_channel,seo_source,from_url, time_type,group_time,time_str

咨询量:

固有维度:

时间维度: 年季度月天小时

产品属性维度:

地区维度

来源渠道

建表字段: 指标统计字段 + 各个维度字段 + 三个经验字段(time_type,group_time,time_str)

sid_total,sessionid_total,ip_total,yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,

area,origin_channel, time_type,group_time,time_str

注意: 如果不存在的维度字段的值, 设置为 -1 (业务指定, 表示没有这个维度)

DA层:

作用: 对接应用, 应用需要什么数据, 从DWS层获取什么数据即可

此层目前不做任何处理, 已经全部需要都细化统计完成了, 后续具体用什么, 看图表支持了...

建模操作（建表）：

ODS层：将MySQL数据库中数据导入hive中

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `itcast_ods`;
--写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
-- 访问咨询表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS itcast_ods.web_chat_ems (
  id INT comment '主键',
  create_date_time STRING comment '数据创建时间',
  session_id STRING comment '七陌sessionId',
  sid STRING comment '访客id',
  create_time STRING comment '会话创建时间',
  seo_source STRING comment '搜索来源',
  seo_keywords STRING comment '关键字',
  ip STRING comment 'IP地址',
  area STRING comment '地域',
  country STRING comment '所在国家',
  province STRING comment '省',
  city STRING comment '城市',
  origin_channel STRING comment '投放渠道',
  user_match STRING comment '所属坐席',
  manual_time STRING comment '人工开始时间',
  begin_time STRING comment '坐席领取时间 ',
  end_time STRING comment '会话结束时间',
  last_customer_msg_time_stamp STRING comment '客户最后一条消息的时间',
  last_agent_msg_time_stamp STRING comment '坐席最后一下回复的时间',
  reply_msg_count INT comment '客服回复消息数',
  msg_count INT comment '客户发送消息数',
  browser_name STRING comment '浏览器名称',
  os_info STRING comment '系统名称')
comment '访问会话信息表'
PARTITIONED BY(starts_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_ods.db/web_chat_ems_ods'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB');
-- 访问咨询附属表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS itcast_ods.web_chat_text_ems (
  id INT COMMENT '主键来自MySQL',
  referrer STRING comment '上级来源页面',
  from_url STRING comment '会话来源页面',
  landing_page_url STRING comment '访客着陆页面',
  url_title STRING comment '咨询页面title',
  platform_description STRING comment '客户平台信息',
  other_params STRING comment '扩展字段中数据',
  history STRING comment '历史访问记录'
) comment 'EMS-PV测试表'
PARTITIONED BY(start_time STRING)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_ods.db/web_chat_text_ems_ods'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='ZLIB');

DWD层:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `itcast_dwd`;
create table if not exists itcast_dwd.visit_consult_dwd(
  session_id STRING comment '七陌sessionId',
  sid STRING comment '访客id',
  create_time bigint comment '会话创建时间',
  seo_source STRING comment '搜索来源',
  ip STRING comment 'IP地址',
  area STRING comment '地域',
  msg_count int comment '客户发送消息数',
  origin_channel STRING COMMENT '来源渠道',
  referrer STRING comment '上级来源页面',
  from_url STRING comment '会话来源页面',
  landing_page_url STRING comment '访客着陆页面',
  url_title STRING comment '咨询页面title',
  platform_description STRING comment '客户平台信息',
  other_params STRING comment '扩展字段中数据',
  history STRING comment '历史访问记录',
  hourinfo string comment '小时'
)
comment '访问咨询DWD表'
partitioned by(yearinfo String,quarterinfo string, monthinfo String, dayinfo string)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_dwd.db/visit_consult_dwd'
tblproperties ('orc.compress'='SNAPPY');

DWS层

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `itcast_dws`;
-- 访问量统计结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dws.visit_dws (
  sid_total INT COMMENT '根据sid去重求count',
  sessionid_total INT COMMENT '根据sessionid去重求count',
  ip_total INT COMMENT '根据IP去重求count',
  area STRING COMMENT '区域信息',
  seo_source STRING COMMENT '搜索来源',
  origin_channel STRING COMMENT '来源渠道',
  hourinfo STRING COMMENT '创建时间，统计至小时',
  time_str STRING COMMENT '时间明细',
  from_url STRING comment '会话来源页面',
  groupType STRING COMMENT '产品属性类型：1.地区；2.搜索来源；3.来源渠道；4.会话来源页面；5.总访问量',
  time_type STRING COMMENT '时间聚合类型：1、按小时聚合；2、按天聚合；3、按月聚合；4、按季度聚合；5、按年聚合；')
comment 'EMS访客日志dws表'
PARTITIONED BY(yearinfo STRING,quarterinfo STRING,monthinfo STRING,dayinfo STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
stored as orc
location '/user/hive/warehouse/itcast_dws.db/visit_dws'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');
-- 咨询量统计结果表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS itcast_dws.consult_dws
(
  sid_total INT COMMENT '根据sid去重求count',
  sessionid_total INT COMMENT '根据sessionid去重求count',
  ip_total INT COMMENT '根据IP去重求count',
  area STRING COMMENT '区域信息',
  origin_channel STRING COMMENT '来源渠道',
  hourinfo STRING COMMENT '创建时间，统计至小时',
  time_str STRING COMMENT '时间明细',
  groupType STRING COMMENT '产品属性类型：1.地区；2.来源渠道',
  time_type STRING COMMENT '时间聚合类型：1、按小时聚合；2、按天聚合；3、按月聚合；4、按季度聚合；5、按年聚合；'
)
COMMENT '咨询量DWS宽表'
PARTITIONED BY (yearinfo string,quarterinfo STRING, monthinfo STRING, dayinfo string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS ORC
LOCATION '/user/hive/warehouse/itcast_dws.db/consult_dws'
TBLPROPERTIES ('orc.compress'='SNAPPY');

数据采集

目的: 用sqoop将业务端（MySQL）的数据导入到ODS层对应表（hive）中。

注意：字段名字要一一对应，不对的要改名再导入。

-- 访问咨询主表
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/nev \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT
id,create_date_time,session_id,sid,create_time,seo_source,seo_keywords,ip,
AREA,country,province,city,origin_channel,USER AS user_match,manual_time,begin_time,end_time,
last_customer_msg_time_stamp,last_agent_msg_time_stamp,reply_msg_count,
msg_count,browser_name,os_info, "2021-09-24" AS starts_time
FROM web_chat_ems_2019_07 where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_ods \
--hcatalog-table web_chat_ems \
-m 1 
-- 访问咨询附属表
sqoop import \
--connect jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/nev \
--username root \
--password 123456 \
--query 'SELECT 
  *, "2021-09-24" AS start_time
FROM web_chat_text_ems_2019_07 where 1=1 and $CONDITIONS' \
--hcatalog-database itcast_ods \
--hcatalog-table web_chat_text_ems \
-m 1

校验数据是否导入成功:

1) 查看mysql共计有多少条数据
	SELECT COUNT(1) FROM web_chat_ems_2019_07; 211197
	SELECT COUNT(1) FROM web_chat_text_ems_2019_07; 105599
2) 到hive中对表查询一下一共多少条数据
	SELECT COUNT(1) FROM itcast_ods.web_chat_ems; 211197
	SELECT COUNT(1) FROM itcast_ods.web_chat_text_ems; 105599
3) 查询其中一部分数据, 观察数据映射是否OK
	select * from itcast_ods.web_chat_ems limit 10;
	SELECT * FROM itcast_ods.web_chat_text_ems limit 10;

数据清洗转换

目的: 将ODS层数据导入到DWD层

DWD层作用:

1) 清洗转换操作 2) 少量维度退化操作

思考1: 是否需要做清洗转换操作, 如果需要做什么呢?

清洗操作: 不需要

转换操作: 将create_time日期转换为 yearinfo quarterinfo monthinfo dayinfo hourinfo

额外加一个转换: 将create_time日期数据转换为时间戳
思考2: 是否需要进行维度退化操作, 如果需要做什么呢?

需要的, 将两个事实表合并称为一个事实表

--动态分区配置
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
--hive压缩
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.exec.compress.output=true;
--写入时压缩生效
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
insert into table itcast_dwd.visit_consult_dwd partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
    wce.session_id,
    wce.sid,
    unix_timestamp(wce.create_time) as create_time,  
    wce.seo_source,
    wce.ip,
    wce.area,
    wce.msg_count,
    wce.origin_channel,
    wcte.referrer,
    wcte.from_url,
    wcte.landing_page_url,
    wcte.url_title,
    wcte.platform_description,
    wcte.other_params,
    wcte.history,
    substr(wce.create_time,12,2) as hourinfo,
    substr(wce.create_time,1,4) as yearinfo, 
    quarter(wce.create_time) as quarterinfo,
    substr(wce.create_time,6,2) as monthinfo,
    substr(wce.create_time,9,2) as dayinfo
from itcast_ods.web_chat_ems wce join itcast_ods.web_chat_text_ems wcte
    on wce.id = wcte.id;

数据分析

目的: 将DWD层数据灌入到DWS层，一张大表里面分了好几个需求，按照-1区分。

访问量表：

访问量:

固有维度:

时间维度: 年、季度、月、天、小时

产品属性维度:

地区维度、来源渠道、搜索来源、受访页面、总访问量

共计5*5=25个需求，25个需求放到一张表visit_dws中。数据量很大，模拟时选其中几个。

如何计算访问量:

以时间为基准,统计总访问量（5个需求）

--统计每年的总访问量

--统计每年每季度的总访问量

--统计每年每季度每月的总访问量

--统计每年每季度每月每天的总访问量

--统计每年每季度每月每天每小时的总访问量

-- 统计每年的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  yearinfo as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '5' as time_type,
  yearinfo,
  '-1' as quarterinfo,
  '-1' as monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo;
-- 统计每年每季度的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '4' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  '-1' as monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo;
-- 统计每年每季度每月的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '3' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo;
-- 统计每年每季度每月每天的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '2' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo;
-- 统计每年每季度每月每天每小时的总访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '1' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo;

基于时间统计各个受访页面的访问量（5个需求）

--统计每年各个受访页面的访问量

--统计每年,每季度各个受访页面的访问量

--统计每年,每季度,每月各个受访页面的访问量

--统计每年,每季度,每月.每天各个受访页面的访问量

--统计每年,每季度,每月.每天,每小时各个受访页面的访问量

-- 统计每年各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  yearinfo as time_str,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '5' as time_type,
  yearinfo,
  '-1' as quarterinfo,
  '-1' as monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,from_url;
-- 统计每年,每季度各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '4' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  '-1' as monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,from_url;
-- 统计每年,每季度,每月各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '3' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,from_url;
-- 统计每年,每季度,每月.每天各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '2' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,from_url;
-- 统计每年,每季度,每月.每天,每小时各个受访页面的访问量
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
  from_url,
  '4' as grouptype,
  '1' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,from_url;

咨询量表

咨询量

维度:

固有维度:时间: 年、季度、月、天、小时

产品属性维度:

地区、来源渠道、总咨询量

咨询和访问的区别:

msg_count >=1 即为咨询数据

共有3*5=15个需求，15个需求放到一张表consult_dws中。数据量很大，模拟时选其中个。

如何计算咨询量:

基于时间统计总咨询量（5个需求）

--统计每年的总咨询量

--统计每年每季度的总咨询量

--统计每年每季度每月的总咨询量

--统计每年每季度每月每天的总咨询量

--统计每年每季度每月每天每小时的总咨询量

-- 统计每年的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    '-1' as area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    yearinfo as time_str,
    '3' as grouptype,
    '5' as time_type,
    yearinfo,
    '-1' as quarterinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo;
-- 统计每年每季度的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    '-1' as area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
    '3' as grouptype,
    '4' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo;
-- 统计每年每季度每月的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    '-1' as area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
    '3' as grouptype,
    '3' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo;
-- 统计每年每季度每月每天的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    '-1' as area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
    '3' as grouptype,
    '2' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo;
-- 统计每年每季度每月每天每小时的总咨询量
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    '-1' as area,
    '-1' as origin_channel,
    hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
    '3' as grouptype,
    '1' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo;

基于时间,统计各个地区的咨询量（5个需求）

-- 统计每年各个地区的咨询量

-- 统计每年每季度各个地区的咨询量

-- 统计每年每季度每月各个地区的咨询量

-- 统计每年每季度每月每天各个地区的咨询量

-- 统计每年每季度每月每天每小时各个地区的咨询量

数据导出

目的: 从hive的DWS层将数据导出到mysql中对应目标表中

第一步: 在mysql中创建目标表:创建数据库建表

create database scrm_bi default character set utf8mb4 collate utf8mb4_general_ci;
-- 访问量的结果表:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS scrm_bi.visit_dws (
  sid_total INT COMMENT '根据sid去重求count',
  sessionid_total INT COMMENT '根据sessionid去重求count',
  ip_total INT COMMENT '根据IP去重求count',
  area varchar(32) COMMENT '区域信息',
  seo_source varchar(32) COMMENT '搜索来源',
  origin_channel varchar(32) COMMENT '来源渠道',
  hourinfo varchar(32) COMMENT '创建时间，统计至小时',
  time_str varchar(32) COMMENT '时间明细',
  from_url varchar(1000) comment '会话来源页面',
  groupType varchar(32) COMMENT '产品属性类型：1.地区；2.搜索来源；3.来源渠道；4.会话来源页面；5.总访问量',
  time_type varchar(32) COMMENT '时间聚合类型：1、按小时聚合；2、按天聚合；3、按月聚合；4、按季度聚合；5、按年聚合；',
  yearinfo varchar(32) COMMENT '年' ,
  quarterinfo varchar(32) COMMENT '季度',
  monthinfo varchar(32) COMMENT '月',
  dayinfo varchar(32) COMMENT '天'
)comment 'EMS访客日志dws表';
-- 咨询量的结果表:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS scrm_bi.consult_dws
(
  sid_total INT COMMENT '根据sid去重求count',
  sessionid_total INT COMMENT '根据sessionid去重求count',
  ip_total INT COMMENT '根据IP去重求count',
  area varchar(32) COMMENT '区域信息',
  origin_channel varchar(32) COMMENT '来源渠道',
  hourinfo varchar(32) COMMENT '创建时间，统计至小时',
  time_str varchar(32) COMMENT '时间明细',
  groupType varchar(32) COMMENT '产品属性类型：1.地区；2.来源渠道',
  time_type varchar(32) COMMENT '时间聚合类型：1、按小时聚合；2、按天聚合；3、按月聚合；4、按季度聚合；5、按年聚合；',
  yearinfo varchar(32) COMMENT '年' ,
  quarterinfo varchar(32) COMMENT '季度',
  monthinfo varchar(32) COMMENT '月',
  dayinfo varchar(32) COMMENT '天'
)COMMENT '咨询量DWS宽表';

第二步执行sqoop的数据导出

-- 先导出 咨询量数据
sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm_bi?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--table consult_dws \
--hcatalog-database itcast_dws \
--hcatalog-table consult_dws \
-m 1
-- 访问量数据导出
sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm_bi?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
--username root \
--password 123456 \
--table visit_dws \
--hcatalog-database itcast_dws \
--hcatalog-table visit_dws \
-m 1

访问和咨询用户数据模块（增量分析）：

模拟新增数据，实际生产过程中由需求方自行提供新增数据：

-- 模拟访问咨询主表数据
CREATE TABLE web_chat_ems_2021_09 AS
SELECT *  FROM web_chat_ems_2019_07 WHERE  create_time BETWEEN '2019-07-01 00:00:00' AND '2019-07-01 23:59:59';
-- 修改表中的时间字段
UPDATE web_chat_ems_2021_09 SET create_time = CONCAT('2021-09-25 ',SUBSTR(create_time,12));
-- 模拟访问咨询附属表数据
CREATE TABLE web_chat_text_ems_2021_09 AS
SELECT 
  temp2.*
FROM
(SELECT *  FROM web_chat_ems_2019_07 
	WHERE  create_time BETWEEN '2019-07-01 00:00:00' AND '2019-07-01 23:59:59') temp1
	JOIN web_chat_text_ems_2019_07 temp2 ON temp1.id = temp2.id ;

增量数据采集：

将增量的SQL集成到增量的sqoop脚本中，通过shell脚本的方式来执行, 通过脚本自动获取上一天的日期, 最后将shell脚本放置在ooize中, 进行自动化调度操作

编写增量数据采集的shell脚本

hadoop01: 家目录

cd /root

vim edu_mode_1_collect.sh

edu_mode_1_collect.sh脚本：此脚本能够实现自动获取上一天的日期数据, 并且还支持采集指定日期下数据，将shell脚本放置到ooize中,完成自动化调度操作。

#!/bin/bash
export SQOOP_HOME=/usr/bin/sqoop
if [ $# == 1 ]
   then
      dateStr=$1
   else
      dateStr=`date -d '-1 day' +'%Y-%m-%d'`
fi
dateNowStr=`date +'%Y-%m-%d'`
yearStr=`date -d ${dateStr} +'%Y'`
monthStr=`date -d ${dateStr} +'%m'`
jdbcUrl='jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/nev'
username='root'
password='123456'
m='1'
${SQOOP_HOME} import \
--connect ${jdbcUrl} \
--username ${username} \
--password ${password} \
--query "SELECT 
id,create_date_time,session_id,sid,create_time,seo_source,seo_keywords,ip,
AREA,country,province,city,origin_channel,USER AS user_match,manual_time,begin_time,end_time,
last_customer_msg_time_stamp,last_agent_msg_time_stamp,reply_msg_count,
msg_count,browser_name,os_info, '${dateNowStr}' AS starts_time  
FROM web_chat_ems_${yearStr}_${monthStr} WHERE create_time BETWEEN '${dateStr} 00:00:00' AND '${dateStr} 
23:59:59' and \$CONDITIONS" \
--hcatalog-database itcast_ods \
--hcatalog-table web_chat_ems \
-m ${m}
${SQOOP_HOME} import \
--connect ${jdbcUrl} \
--username ${username} \
--password ${password} \
--query "SELECT 
        temp2.*, '${dateNowStr}' AS start_time
FROM (SELECT id FROM web_chat_ems_${yearStr}_${monthStr} WHERE create_time BETWEEN '${dateStr} 00:00:00' 
AND '${dateStr} 23:59:59') temp1
        JOIN web_chat_text_ems_${yearStr}_${monthStr} temp2 ON temp1.id = temp2.id where 1=1 and \$CONDIT
IONS" \
--hcatalog-database itcast_ods \
--hcatalog-table web_chat_text_ems \
-m ${m}

测试脚本是否可以正常执行

sh edu_mode_1_collect.sh 
可以在hive中查看对应分区下的数据, 如果有, 说明抽取成功了
	select * from itcast_ods.web_chat_ems where starts_time='2021-09-26' limit 10;

注意：starts_time是当天抽取的当天日期，抽取的数据库中的表的数据是前一天的，所以建表的时候要把ceratetimes字段改为前一天的。比如今天是2021-09-26，我创建的表的名字是

也可以在抽取表的时候带上日期参数，这样可以随机抽取任意一天的数据。

将shell脚本放置到ooize中,完成自动化调度操作

增量数据清洗转换

仅需要对新增的这一天数据进行清洗转换操作，因为此时数据粒度是一致的，不需要对之前的数据做处理。

在shell下执行hive的SQL

./hive -e|-f 'sql语句|SQL脚本' -S

编写shell脚本, 实现增量数据清洗转换操作

hadoop01:

cd /root

vim edu_mode_1_handle.sh

#!/bin/bash
export HIVE_HOME=/usr/bin/hive
if [ $# == 1 ]
then
  dateStr=$1
  else
     dateStr=`date +'%Y-%m-%d'`
fi
sqlStr="
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.exec.compress.output=true;
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
insert into table itcast_dwd.visit_consult_dwd partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select
    wce.session_id,
    wce.sid,
    unix_timestamp(wce.create_time) as create_time,  
    wce.seo_source,
    wce.ip,
    wce.area,
    wce.msg_count,
    wce.origin_channel,
    wcte.referrer,
    wcte.from_url,
    wcte.landing_page_url,
    wcte.url_title,
    wcte.platform_description,
    wcte.other_params,
    wcte.history,
    substr(wce.create_time,12,2) as hourinfo,
    substr(wce.create_time,1,4) as yearinfo, 
    quarter(wce.create_time) as quarterinfo,
    substr(wce.create_time,6,2) as monthinfo,
    substr(wce.create_time,9,2) as dayinfo
from (select * from itcast_ods.web_chat_ems where starts_time='${dateStr}') wce join (select * from itcast_ods.web_chat_text_ems where start_time='${dateStr}') wcte   
    on wce.id = wcte.id;
"
${HIVE_HOME} -e "${sqlStr}" -S

测试脚本：

sh edu_mode_1_handle.sh

测试数据是否产生:

select * from itcast_dwd.visit_consu1t_dwd where yearinfo='2024' and monthinfo='05'and dayinfo='23 '------这里测试的是数据产生的数据，也就是前一天的数据，日期是从create分出来的

配置工作流：

增量数据统计分析

第一张表25个需求，第二张表15个需求，有点多，各选5条模拟一下：

访问量：5条

-- 统计每年的总访问量

-- 统计每年每季度的总访问量

-- 统计每年每季度每月的总访问量

-- 统计每年每季度每月每天的总访问量

-- 统计每年每季度每月每天每小时的总访问量

咨询量: 5条

-- 统计每年各个地区的咨询量

-- 统计每年每季度各个地区的咨询量

-- 统计每年每季度每月各个地区的咨询量

-- 统计每年每季度每月每天各个地区的咨询量

-- 统计每年每季度每月每天每小时各个地区的咨询量

dwd表是新增了上一天的数据，统计年的就把今年的全部统计，月的把这个月的全部统计，不是就统计前一天的，所以将昨天的数据加入后再统计一遍年的，月的，季度的，以此类推……

说明：

在统计年的时候, 只需要统计加上这一天以后这一年的数据即可, 之前年的数据是不需要统计的

在统计季度的时候,只需要统计加上这一天以后这一年对应的这一季度的数据即可, 之前的季度是不需要统计的

在统计月份的时候, 只需要统计加上这一天以后这一年对应的这一月份的数据即可,之前的月份不需要统计

在统计天的时候, 只需要统计新增的这一天即可

在统计小时的时候, 只需要统计新增的这一天的每个小时

思考: 在统计的过程中, 比如以年统计, 得到一个新的年的统计结果, 那么在DWS层表中是不是还有一个历史的结果呢? 如何解决呢？

比如今天是2024-5-4，昨天已经统计了今年的数据了，今天又统计一遍，需要把昨天的历史数据删除，但hive不支持个别数据的删除。

说明:

在统计的过程中, 会对之前的统计结果产生影响, 主要受影响:年，季度，月

注意: 天和小时是不受历史结果影响

解决方案:

将之前的结果受影响的结果值删除即可

如何删除呢? 注意hive不支持直接对表中某条数据删除

可以通过删除分区的方案进行处理

思考:

当年的统计结构数据在那个分区下存储着呢?

此分区了存储了按年统计的各个产品属性维度的结果数据

yearinfo='2021' and quarterinfo='-1' and monthinfo ='-1' and dayinfo='-1'

此分区存储了当年当季度的统计数据

yearinfo='2021' and quarterinfo='3' and monthinfo ='-1' and dayinfo='-1'

此分区存储了当年当季度当月的统计数据

yearinfo='2021' and quarterinfo='3' and monthinfo ='09' and dayinfo='-1'

执行删除:

alter table xxx drop partition(yearinfo='2021' and quarterinfo='-1' and monthinfo ='-1' and dayinfo='-1');

alter table xxx drop partition(yearinfo='2021' and quarterinfo='3' and monthinfo ='-1' and dayinfo='-1');

alter table xxx drop partition(yearinfo='2021' and quarterinfo='3' and monthinfo ='09' and dayinfo='-1');

注意：先删后加！！！

编写脚本：

hadoop01:

cd /root

vim edu_mode_1_analyse.sh

#!/bin/bash
export HIVE_HOME=/usr/bin/hive
if [ $# == 1 ]
then
   dateStr=$1
   
   else 
      dateStr=`date -d '-1 day' +'%Y-%m-%d'`
fi
yearStr=`date -d ${dateStr} +'%Y'`
monthStr=`date -d ${dateStr} +'%m'`
month_for_quarter=`date -d ${dateStr} +'%-m'`
quarterStr=$((($month_for_quarter-1)/3+1))
dayStr=`date -d ${dateStr} +'%d'`
sqlStr="
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.exec.compress.output=true;
set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
alter table itcast_dws.visit_dws drop partition(yearinfo='${yearStr}',quarterinfo='-1',monthinfo='-1',dayinfo='-1');
alter table itcast_dws.visit_dws drop partition(yearinfo='${yearStr}',quarterinfo='${quarterStr}',monthinfo='-1',dayinfo='-1');
alter table itcast_dws.visit_dws drop partition(yearinfo='${yearStr}',quarterinfo='${quarterStr}',monthinfo='${monthStr}}',dayinfo='-1');
alter table itcast_dws.consult_dws drop partition(yearinfo='${yearStr}',quarterinfo='-1',monthinfo='-1',dayinfo='-1');
alter table itcast_dws.consult_dws drop partition(yearinfo='${yearStr}',quarterinfo='${quarterStr}',monthinfo='-1',dayinfo='-1');
alter table itcast_dws.consult_dws drop partition(yearinfo='${yearStr}',quarterinfo='${quarterStr}',monthinfo='${monthStr}}',dayinfo='-1');
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  yearinfo as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '5' as time_type,
  yearinfo,
  '-1' as quarterinfo,
  '-1' as monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where yearinfo='${yearStr}'
group by yearinfo;
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '4' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  '-1' as monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where yearinfo='${yearStr}' and quarterinfo='${quarterStr}'
group by yearinfo,quarterinfo;
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '3' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where  yearinfo='${yearStr}' and quarterinfo='${quarterStr}' and monthinfo='${monthStr}'
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo;
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  '-1' as hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '2' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where  yearinfo='${yearStr}' and quarterinfo='${quarterStr}' and monthinfo='${monthStr}' and dayinfo='${dayStr}'
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo;
insert into table itcast_dws.visit_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
  count(distinct sid) as  sid_total,
  count(distinct session_id) as sessionid_total,
  count(distinct ip) as ip_total,
  '-1' as area,
  '-1' as seo_source,
  '-1' as origin_channel,
  hourinfo,
  concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
  '-1' as from_url,
  '5' as grouptype,
  '1' as time_type,
  yearinfo,
  quarterinfo,
  monthinfo,
  dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where  yearinfo='${yearStr}' and quarterinfo='${quarterStr}' and monthinfo='${monthStr}' and dayinfo='${dayStr}'
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo;
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    yearinfo as time_str,
    '1' as grouptype,
    '5' as time_type,
    yearinfo,
    '-1' as quarterinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1 and yearinfo='${yearStr}'
group by yearinfo,area;
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'_',quarterinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '4' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    '-1' as monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1 and yearinfo='${yearStr}' and quarterinfo='${quarterStr}'
group by yearinfo,quarterinfo,area;
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '3' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    '-1' as dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1 and yearinfo='${yearStr}' and quarterinfo='${quarterStr}' and monthinfo='${monthStr}'
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,area;
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    area,
    '-1' as origin_channel,
    '-1' as hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '2' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1 and yearinfo='${yearStr}' and quarterinfo='${quarterStr}' and monthinfo='${monthStr}' and dayinfo='${dayStr}'
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,area;
insert into table itcast_dws.consult_dws partition(yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo)
select  
    count(distinct sid) as sid_total,
    count(distinct session_id) as sessionid_total,
    count(distinct ip) as ip_total,
    area,
    '-1' as origin_channel,
    hourinfo,
    concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
    '1' as grouptype,
    '1' as time_type,
    yearinfo,
    quarterinfo,
    monthinfo,
    dayinfo
from  itcast_dwd.visit_consult_dwd where msg_count >= 1 and yearinfo='${yearStr}' and quarterinfo='${quarterStr}' and monthinfo='${monthStr}' and dayinfo='${dayStr}'
group by yearinfo,quarterinfo,monthinfo,dayinfo,hourinfo,area;
"
${HIVE_HOME} -e "${sqlStr}" -S

测试：

sh  edu_mode_1_analyse.sh

在hive中测试：

select  * from itcast_dws.visit_dws where  yearinfo='2024';

上传到工作流：

增量数据导出操作

说明：

在执行导出的时候, 也需要将mysql中之前的统计的当年当季度和当月的结果数据删除, 然后重新导入操作

此时我们处理的方案, 要进行简化一些, 受影响最大范围当年的数据, 可以直接将当年的统计结果数据全部都删除, 然后重新到DWS层当年的所有数据，就是将当年的那个分区数据导出即可。（MySQL可以直接删除）

编写脚本：

hadoop01:

cd /root

vim edu_mode_1_export.sh

#!/bin/bash
export SQOOP_HOME=/usr/bin/sqoop
if [ $# == 1 ]
then
   TD_DATE=$1  
else
   TD_DATE=`date -d '-1 day' +'%Y-%m-%d'`
fi
TD_YEAR=`date -d ${TD_DATE} +%Y`
mysql -uroot -p123456 -h192.168.52.150 -P3306 -e "delete from scrm_bi.visit_dws where yearinfo='$TD_YEAR'; delete from scrm_bi.consult_dws where yearinfo='$TD_YEAR';"
jdbcUrl='jdbc:mysql://192.168.52.150:3306/scrm_bi?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8'
username='root'
password='123456'
${SQOOP_HOME} export \
--connect ${jdbcUrl} \
--username ${username} \
--password ${password} \
--table visit_dws \
--hcatalog-database itcast_dws \
--hcatalog-table visit_dws \
--hcatalog-partition-keys yearinfo \
--hcatalog-partition-values $TD_YEAR \
-m 1
${SQOOP_HOME} export \
--connect ${jdbcUrl} \
--username ${username} \
--password ${password} \
--table consult_dws \
--hcatalog-database itcast_dws \
--hcatalog-table consult_dws \
--hcatalog-partition-keys yearinfo \
--hcatalog-partition-values $TD_YEAR \
-m 1

测试：在本地MySQL中：

select * from scrm_bi.visit_dws where yearinfo='2024';

上传到工作流：

访问和咨询用户数据模块工作到此结束，后续模块请点击：

hadoop学习---基于Hive的教育平台数据仓库分析案例（二）

后接第三部分，第三部分请点击：基于Hive的教育平台数据仓库分析案例 (三)

VPS购买请点击我

案例背景：

案例数据产生流程：

案例数据流转：

案例需求：

案例架构：

案例工具：

案例数据架构：

将调研需求转换为开发需求

访问和咨询用户模块：

意向用户模块：

有效线索模块：

报名用户模块：

学生出勤模块：

案例模块分析：

访问和咨询用户数据模块（全量分析）：

需求指标：

总体分析：

数据准备： 将原始数据加载到本地MySQL数据库中

建模分析：

ODS层: 源数据层

DIM层: 维度层

DWD层: 明细层

DWM层: 中间层 (省略)

DWS层: 业务层

DA层:

建模操作（建表）：

ODS层：将MySQL数据库中数据导入hive中

DWD层:

DWS层

数据采集

数据清洗转换

数据分析

访问量表：

如何计算访问量:

以时间为基准,统计总访问量（5个需求）

基于时间统计各个受访页面的访问量（5个需求）

咨询量表

如何计算咨询量:

基于时间统计总咨询量（5个需求）

基于时间,统计各个地区的咨询量（5个需求）

数据导出

第一步: 在mysql中创建目标表:创建数据库建表

第二步执行sqoop的数据导出

访问和咨询用户数据模块（增量分析）：

增量数据采集：

编写增量数据采集的shell脚本

将shell脚本放置到ooize中,完成自动化调度操作

增量数据清洗转换

增量数据统计分析

增量数据导出操作

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数据准备：将原始数据加载到本地MySQL数据库中