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  • 大数据一直都是一个比较神秘的行业,近年来因为大数据杀熟才被多的普通人所了解,那么你有没有想过大数据不论是开发还是分析,里面的数据都是从何而来的呢? 1.通过自有产品收集 简单的方式就是通过自有的产品收集...

    大数据一直都是一个比较神秘的行业,近年来因为大数据杀熟才被多的普通人所了解,那么你有没有想过大数据不论是开发还是分析,里面的数据都是从何而来的呢?
    在这里插入图片描述

    1.通过自有产品收集

    简单的方式就是通过自有的产品收集用户数据,我们无论使用任何的app都需要注册个人账号才可以使用,这个账号内存储的就是我们的数据,这个时候相关企业就可以通过我们的数据来分析潜在需求进行不同的推荐。

    2.收购其他公司

    细心的同学会发现有一些大公司特别热衷于收购其他公司,你有想过为什么吗?其中很大的原因就是被收购的公司有他们需要的用户数据,通过收购直接获取想要数据是方便的方式,所以你才会发现那么多大公司这么热衷于收购其他公司。

    3.爬虫

    第三种方式就是通过爬虫获取数据了,不过这种方式获取数据比较局限,只能去获得网络上的数据,而一些用户数据还是很难得到的。

    其实大数据开发或者分析重要的是如果通过这些大量的数据去筛选出自己想要的数据并通过数据进一步去分析用户下一步可能的操作,所以同学们对数据来源有了解即可不需要过多去深入了解。

    本文来自千锋教育,转载请注明出处。

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  • 一、数据采集项目总结 1.数据仓库 数据仓库是保存数据,为企业提供数据支持 2.数据的分类 业务数据: 记录的是订单的信息! ​ 行为数据: 记录的是下单的过程发生的信息! 2.1用户业务数据 是什么: 用户...

    一、数据采集项目总结

    1.数据仓库

    数据仓库是保存数据,为企业提供数据支持

    2.数据的分类

    业务数据: 记录的是订单的信息!

    ​ 行为数据: 记录的是下单的过程发生的信息!

    2.1用户业务数据

    是什么:

    用户使用平台(电商)时产生的和电商的业务紧密相关(购买,下单,支付,收藏,搜索 )的数据!

    产生:

    用户在使用APP时,产生!

    如何存:

    关系型数据库

    为什么:

    事务是区分场景可以使用RDMS和NoSql的核心要素!
    RDMS: OLTP(online transaction process)设计,重事务和在线处理!
    NoSQL: 移动互联网时代诞生的。注重性能!性能强!
    Hive 基于 OLAP(online analitic process)设计,注重查询!

    2.2 用户行为数据

    是什么:

    用于记录用户在使用平台APP时的各种操作,各种行为(启动,评论,收藏等)的数据!

    产生:

    户在使用APP时,产生!

    如何存:

    以日志文件的形式存储,其中以JSON格式记录!

    为什么:

    数据信息密集,价值低,记录周期长,结构复杂。

    3.数据示例

    3.1 日志数据实例

    启动日志:

    { common:” xxx“
    
                           start:”xxxx“,
    					err:“xxx”,
                          ts:"启动行为发生的时间戳"
    }
    
    {
      "common": {
        "ar": "370000",
        "ba": "Honor",
        "ch": "wandoujia",
        "md": "Honor 20s",
        "mid": "eQF5boERMJFOujcp",
        "os": "Android 11.0",
        "uid": "76",
        "vc": "v2.1.134"
      },
      "start": {   
        "entry": "icon",         --icon手机图标  notice 通知   install 安装后启动
        "loading_time": 18803,  --启动加载时间
        "open_ad_id": 7,        --广告页ID
        "open_ad_ms": 3449,    -- 广告总共播放时间
        "open_ad_skip_ms": 1989   --  用户跳过广告时点
      },
    "err":{                     --错误
    "error_code": "1234",      --错误码
        "msg": "***********"       --错误信息
    },
      "ts": 1585744304000
    }
    
    
    {"common":{"ar":"420000","ba":"iPhone","ch":"Appstore","md":"iPhone 8","mid":"mid_991","os":"iOS 13.3.1","uid":"418","vc":"v2.1.134"},
     "page":{"during_time":3336,"item":"3,7","item_type":"sku_ids","last_page_id":"trade","page_id":"payment"},"ts":1583769315209}
    

    事件日志:

    {
    "common":{}
    "actions":[
    
    ]
    
    page:{},
    err:{},
    ts:xxx
    }
    
    {
      "common": {                  -- 公共信息
        "ar": "230000",              -- 地区编码
        "ba": "iPhone",              -- 手机品牌
        "ch": "Appstore",            -- 渠道
        "md": "iPhone 8",            -- 手机型号
        "mid": "YXfhjAYH6As2z9Iq", -- 设备id
        "os": "iOS 13.2.9",          -- 操作系统
        "uid": "485",                 -- 会员id
        "vc": "v2.1.134"             -- app版本号
      },
    "actions": [                     --动作(事件)  
        {
          "action_id": "favor_add",   --动作id
          "item": "3",                   --目标id
          "item_type": "sku_id",       --目标类型
          "ts": 1585744376605           --动作时间戳
        }
      ]"displays": [
        {
          "displayType": "query",        -- 曝光类型
          "item": "3",                     -- 曝光对象id
          "item_type": "sku_id",         -- 曝光对象类型
          "order": 1                        --出现顺序
        },
        {
          "displayType": "promotion",
          "item": "6",
          "item_type": "sku_id",
          "order": 2
        },
        {
          "displayType": "promotion",
          "item": "9",
          "item_type": "sku_id",
          "order": 3
        },
        {
          "displayType": "recommend",
          "item": "6",
          "item_type": "sku_id",
          "order": 4
        },
        {
          "displayType": "query ",
          "item": "6",
          "item_type": "sku_id",
          "order": 5
        }
      ],
      "page": {                       --页面信息
        "during_time": 7648,        -- 持续时间毫秒
        "item": "3",                  -- 目标id
        "item_type": "sku_id",      -- 目标类型
        "last_page_id": "login",    -- 上页类型
        "page_id": "good_detail",   -- 页面ID
        "sourceType": "promotion"   -- 来源类型
      },
    "err":{                     --错误
    "error_code": "1234",      --错误码
        "msg": "***********"       --错误信息
    },
      "ts": 1585744374423  --跳入时间戳
    }
    
    
    {"common":{"ar":"420000","ba":"iPhone","ch":"Appstore","md":"iPhone 8","mid":"mid_991","os":"iOS 13.3.1","uid":"418","vc":"v2.1.134"},"displays":[{"displayType":"promotion","item":"10","item_type":"sku_id","order":1},{"displayType":"query","item":"10","item_type":"sku_id","order":2},{"displayType":"query","item":"10","item_type":"sku_id","order":3},{"displayType":"promotion","item":"5","item_type":"sku_id","order":4},{"displayType":"query","item":"3","item_type":"sku_id","order":5},{"displayType":"query","item":"7","item_type":"sku_id","order":6},{"displayType":"query","item":"5","item_type":"sku_id","order":7},{"displayType":"recommend","item":"1","item_type":"sku_id","order":8},{"displayType":"query","item":"10","item_type":"sku_id","order":9},{"displayType":"query","item":"6","item_type":"sku_id","order":10}],"page":{"during_time":12161,"item":"2","item_type":"sku_id","last_page_id":"good_detail","page_id":"good_spec","sourceType":"query"},"ts":1583769287899}
    

    日志数据的类型:

    启动,曝光,动作,页面,错误!

    业务数据要求:

    ①哪些表 23张表

    ②表的数据是怎么产生的?

    ③表是如何被更新的?会更新哪些字段?

    ④将表导入到HDFS上,使用的是什么策略?为什么?

    4.采集平台

    4.1 采集的方式

    业务数据: 如何导?为什么这么导?

    使用sqoop 将 mysql中的数据直接导入到HDFS。

    why Sqoop?

    • 业务场景符合!
    • 批处理场景!
    • 开源免费,用户多,社区活跃!

    熟悉每一张表的导入方式!

    • 每日全量: 导入表的全部数据
    select  xxx  from
    • 每日增量(只导新增):
    select  xxx  fromwhere (date_format(create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'
    
    • 每日新增和变化(只导当天新增和当天变化的数据):
    
    select  xxx  fromwhere
    (date_format(create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'
    or
    (date_format(operate_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'
    

    全量导和增量导的适用场景?

    全量和增量只和数据量相关!
    数据量小: 全量,增量
    数据量大: 增量

    如何区分哪些表的数据量小,哪些表数据量大?

    表的性质分:

    • 维度表: 描述事实的一个维度!

    省份表! 地区表!
    用户表!
    商品表!
    商品分类表!
    数据量有限!

    事实表: 表中记录的数据是一个发生的事实! 3w(who when where) + 数量

    下单,支付,评论
    随着时间的推移,数据量不断增长!

    事实表: 增量
    维度表: 全量 、增量

    日志数据:如何采集?
    搭建两层flume的采集通道!哪两层?

    1、日志服务器 --> kafka
    2、kafka --> HDFS

    4.2 flume和sqoop的区别?

    sqoop:   使用场景单一!  RDMS和HDFS互相导!
    		 批处理!
    
    flume:   场景丰富,支持多种数据源,可以传输到多种目的地!
    		 流处理!
    

    4.3 为什么要双层Flume?

     对接SparkStreaming实时分析,因此必须将数据先采集到Kafka!
    

    优势:

    ①安全性和公司目前集群的规划设计考虑
    ②削峰  
      a)  第一层flume将数据写入到kafka,最终由第二层flume将数据采集到hdfs
          实现了将 N个 第一层的flume agent进程直接请求HDFS到
       	  由第二层 flume agent,统一请求,减少了在并发情况下,NN的请求负载!
      b) 将数据先写入kafka,由第二层flume从kafka中读取数据,kafka启到缓冲作用
    	 即使上游生产能力, 大于 第二层flume的消费能力,也不会丢失数据!
    ③分层解耦,方便维护
    
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  • 大数据-----数据采集

    千次阅读 2021-02-16 17:32:42
    大数据数据采集 大数据体系一般分为:数据采集、数据计算、数据服务、以及数据应用几大层次。 在数据采集层,主要分为 日志采集 和 数据源数据同步。 日志采集 根据产品的类型 又有可以分为: 浏览器页面 的日志...

    大数据之数据采集

    大数据体系一般分为:数据采集、数据计算、数据服务、以及数据应用几大层次。

    在数据采集层,主要分为 日志采集 和 数据源数据同步。

    日志采集

    根据产品的类型 又有可以分为:

    • 浏览器页面 的日志采集
    • 客户端 的日志采集

    浏览器页面采集:

    主要是收集页面的 浏览日志(PV/UV等) 和 交互操作日志(操作事件)。

    这些日志的采集,一般是在页面上植入标准的统计JS代码来进执行。但这个植入代码的过程,可以在页面功能开发阶段由开发同学手动写入,也可以在项目运行的时候,由服务器在相应页面请求的时候动态的植入。

    事实上,统计JS在采集到数据之后,可以立即发送到数据中心,也可以进行适当的汇聚之后,延迟发送到数据中心,这个策略取决于不同场景的需求来定。

    页面日志在收集上来之后,需要在服务端进行一定的清晰和预处理。
    比如 清洗假流量数据、识别攻击、数据的正常补全、无效数据的剔除、数据格式化、数据隔离等。

    客户端日志采集:

    一般会开发专用统计SDK用于APP客户端的数据采集,也称之为埋点。

    客户端数据的采集,因为具有高度的业务特征,自定义要求比较高,因此除应用环境的一些基本数据以外,更多的是从 “按事件”的角度来采集数据,比如 点击事件、登陆事件、业务操作事件 等等。

    基础数据可由SDK默认采集即可,其它事件由业务侧来定义后,按照规范调用SDK接口。

    因为现在越来越多APP采用Hybrid方案,即 H5 与 Native相结合的方式,因此对于日志采集来说,既涉及到H5页面的日志,也涉及到Native客户端上的日志。在这种情况下,可以分开采集分开发送,也可以将数据合并到一起之后再发送。

    常规情况下是推荐将 H5上的数据往Native上合并,然后通过SDK统一的发送。这样的好处是 既可以保证采集到的用户行为数据在行为链上是完整的,也可以通过SDK采取一些压缩处理方案来减少日志量,提高效率。

    APP上的数据采集,还有一点比较重要的就是唯一ID了,所有的数据都必须跟唯一ID相关联,才能起到更好的分析作用,至于移动设备唯一ID我在上一篇文章中有详细讲到。

    日志收集,还有很重要的一条原则就是 “标准化”、“规范化”,只有采集的方式标准化、规范化,才能最大限度的减少收集成本,提高日志收集效率、更高效的实现接下来的统计计算。

    数据源数据同步

    根据同步的方式 可以分为:

    • 直接数据源同步
    • 生成数据文件同步
    • 数据库日志同步

    直接数据源同步:
    是指直接的连接业务数据库,通过规范的接口(如JDBC)去读取目标数据库的数据。这种方式比较容易实现,但是如果业务量比较大的数据源,可能会对性能有所影响。

    生成数据文件同步:
    是指从数据源系统现生成数据文件,然后通过文件系统同步到目标数据库里。
    这种方式适合数据源比较分散的场景,在数据文件传输前后必须做校验,同时还需要适当进行文件的压缩和加密,以提高效率、保障安全。

    数据库日志同步:
    是指基于源数据库的日志文件进行同步。现在大多数数据库都支持生成数据日志文件,并且支持用数据日志文件来恢复数据。因此可以使用这个数据日志文件来进行增量同步。
    这种方式对系统性能影响较小,同步效率也较高。

    数据采集本身不是目的,只有采集到的数据是可用、能用,且能服务于最终应用分析的数据采集才是根本。

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  • 日志数据采集 平台搭建模型设计 1、日志采集 方案选择 方案一:使用flume直接从日志服务器到hdfs 不能采用原因: 1、由于日志服务器较多,直接从日志服务器到HDFS,会导致HDFS的访问量过高, 2、由于flume采集到...

    日志数据采集

    平台搭建模型设计

    在这里插入图片描述

    1、日志采集

    方案选择

    方案一:使用flume直接从日志服务器到hdfs

    不能采用原因:

    • 1、由于日志服务器较多,直接从日志服务器到HDFS,会导致HDFS的访问量过高,
    • 2、由于flume采集到不同服务器上的同一时间段的日志,会写入到HDFS上同一个目录中,而同一文件的写入不支持多线程同时写入。
    方案二:使用flume聚合再传输给hdfs

    此方案解决了方案一中多线程同时写入的问题。

    • 不能采用原因:由于flume聚合,多个flume将会写入到一个flume中,末端的flume的传输负载较大,造成数据堆积,采集停止
    方案三:使用flume–>kafka–>flume的方式
    • 中间通过kafka集群的缓冲,缓解了flume的负载,因此采用该方案。

    第一层flume配置规划

    flume读取本地日志服务器的数据,需要监控多目录中的文件的变化,所以source端采用taildir的方式,

    方案一:memory channel + kafka sink

    在这里插入图片描述

    方案二:kafka channel

    在这里插入图片描述
    优势:无需经过kafka sink,传输速率更高

    拦截器配置

    为了后期对数据进行分析,需要考虑数据的格式问题,需要先将数据进行清洗,通过拦截器,将前端传输的非json格式的数据清洗

    拦截器实现
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import org.apache.flume.Context;
    import org.apache.flume.Event;
    import org.apache.flume.interceptor.Interceptor;
    
    import java.util.Iterator;
    import java.util.List;
    
    /**
     * @ClassName : LocalKfkInterceptor
     * @Author : kele
     * @Date: 2021/1/13 18:39
     * @Description :配置本地数据到kafka时的拦截器,拦截飞json格式的数据
     *
     */
    public class LocalKfkInterceptor implements Interceptor {
        @Override
        public void initialize() {
    
        }
    
        /**
         * 单个事件的拦截器,判断传输的数据格式是否是json的格式
         * @param event
         * @return
         */
        @Override
        public Event intercept(Event event) {
    
            String s = new String(event.getBody());
    
            try {
                //如果不是json格式,则会抛异常,设置返回空值,否则返回本身
                //通过是否有异常,决定是否删除改数据
                JSON.parseObject(s);
                return event;
    
            } catch (Exception e) {
                return null;
            }
        }
    
        @Override
        public List<Event> intercept(List<Event> list) {
            Iterator<Event> it = list.iterator();
    
            while(it.hasNext()){
                Event event = it.next();
                if(intercept(event) == null)
                    it.remove();
            }
            return list;
        }
    
        @Override
        public void close() {
    
        }
    
        /**
         * 需要静态 内部类实现Builder
         */
        public static class MyBuilder implements Builder{
    
            @Override
            public Interceptor build() {
                return new LocalKfkInterceptor();
            }
    
            @Override
            public void configure(Context context) {
    
            }
        }
    }
    
    flume配置文件
    #使用taildir source,kafka channel将监测的数据写入
    a1.sources = r1
    a1.channels = c1
    
    #配置监控的方式,TAILDIR多目录监控,监控的目录中文件变化时才能检测到
    a1.sources.r1.type = TAILDIR
    #设置监控组,用来实现多目录监控
    a1.sources.r1.filegroups = f1
    #设置监控的路径
    a1.sources.r1.filegroups.f1 = /opt/module/applog/log/app.*
    #配置批次的大小
    a1.sources.r1.batchSize = 100
    #设置断点续传记录的位置保存的地址
    a1.sources.r1.positionFile = /opt/module/flume/position.json
    
    #设置拦截器
    #将不是json格式传输的数据拦截
    a1.sources.r1.interceptors = i1
    #设置拦截器的类型,地址
    a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.atguigu.interce.LocalKfkInterceptor$MyBuilder
    
    #配置kafka channel,
    #channel类型,写入kafka channel的集群、topic名称、是否以事件的方式传输(该配置需要与kafka source设置的类型一致)
    a1.channels.c1.type = org.apache.flume.channel.kafka.KafkaChannel
    a1.channels.c1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092
    a1.channels.c1.kafka.topic = first
    a1.channels.c1.parseAsFlumeEvent = false
    
    #source与channel的连接方式
    a1.sources.r1.channels = c1
    

    2、日志存储

    在这里插入图片描述

    channel的类型选择

    方案一:MemoryChannel

    MemoryChannel传输数据速度更快,但因为数据保存在JVM的堆内存中,Agent进程挂掉会导致数据丢失,适用于对数据质量要求不高的需求。

    方案二:FileChannel

    FileChannel传输速度相对于Memory慢,但数据安全保障高,Agent进程挂掉也可以从失败中恢复数据。

    方案三:kafkaChannel

    使用kafkachannel则不需要source,但由于需要拦截器,如果有没source则无法配置拦截器,(需要解决零点漂移问题)

    拦截器配置

    由于Flume默认会用Linux系统时间,作为输出到HDFS路径的时间。如果数据是23:59分产生的。Flume消费Kafka里面的数据时,有可能已经是第二天了,那么这部门数据会被发往第二天的HDFS路径。我们希望的是根据日志里面的实际时间,发往HDFS的路径,所以下面拦截器作用是获取日志中的实际时间。

    • 解决的思路:拦截json日志,通过fastjson框架解析json,获取实际时间ts。将获取的ts时间写入拦截器header头,header的key必须是timestamp,因为Flume框架会根据这个key的值识别为时间,写入到HDFS。

    数据形式
    获取ts字段
    在这里插入图片描述
    仿照默认的TimpStamp interceptor拦截器进行设置

    官网Timestamp Interceptor介绍:
    Timestamp Interceptor
    This interceptor inserts into the event headers, the time in millis at which it processes the event. This interceptor inserts a header with key timestamp (or as specified by the header property) whose value is the relevant timestamp. This interceptor can preserve an existing timestamp if it is already present in the configuration.
    
    这个拦截器插入一个带有键时间戳的头(或由头属性指定的),它的值是timestamp 。如果配置中已经存在一个时间戳,这个拦截器可以保留它。
    

    拦截器实现

    /**
     * @ClassName : KfkHdfsInterceptor
     * @Author : kele
     * @Date: 2021/1/12 21:02
     * @Description :自定义拦截器,
     * 通过设置event的K,V来解决零点漂移问题
     */
    public class KfkHdfsInterceptor implements Interceptor {
    
        @Override
        public void initialize() {
    
        }
    
        /**
         * 增加时间的k,v解决零点漂移问题
         * @param event
         * @return
         */
        @Override
        public Event intercept(Event event) {
    
            String s = new String(event.getBody());
    
            JSONObject json = JSON.parseObject(s);
    
            Long ts = json.getLong("ts");
    
            Map<String, String> headers = event.getHeaders();
            headers.put("timestamp",ts+"");
    
            return event;
        }
    
        @Override
        public List<Event> intercept(List<Event> list) {
    
            for (Event event : list) {
                intercept(event);
            }
            return list;
        }
    
        @Override
        public void close() {
    
        }
    
        public static class MyBuilder implements Builder{
    
            @Override
            public Interceptor build() {
                return new KfkHdfsInterceptor();
            }
    
            @Override
            public void configure(Context context) {
    
            }
        }
    }
    

    flume的配置文件

    #1、定义agent、channel、source、sink的名称
    a1.sources = r1
    a1.channels = c1
    a1.sinks = k1
    
    #2、描述source
    #source类型,所在集群,topic名称,groupid,
    a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource
    a1.sources.r1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092
    a1.sources.r1.kafka.topics = first
    a1.sources.r1.kafka.consumer.group.id = g3
    a1.sources.r1.batchSize = 100
    a1.sources.r1.useFlumeEventFormat = false
    a1.sources.r1.kafka.consumer.auto.offset.reset = earliest
    
    #3、描述拦截器
    a1.sources.r1.interceptors = i1
    a1.sources.r1.interceptors.i1.type = com.atguigu.interce.KfkHdfsInterceptor$MyBuilder
    
    #4、描述channel
    a1.channels.c1.type = file
    a1.channels.c1.checkpointDir = /opt/module/flume/checkpoint
    a1.channels.c1.dataDirs = /opt/module/flume/datas
    a1.channels.c1.checkpointInterval = 1000
    a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000
    
    
    #5、描述sink
    a1.sinks.k1.type = hdfs
    a1.sinks.k1.channel = c1
    a1.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/applog/%Y-%m-%d
    a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = log-
    a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 30
    #滚动大小,一般设置为稍小于128M,这里设置为126M
    a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 132120576
    a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
    a1.sinks.k1.hdfs.batchSize = 100
    
    #设置文件保存到HDFS的时候采用哪种压缩格式
    #a1.sinks.k1.hdfs.codeC = lzop
    #设置文件的输出格式
    #a1.sinks.k1.hdfs.fileType = CompressedStream 
    a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
    
    
    #6、关联source->channel->sink
    a1.sources.r1.channels = c1
    a1.sinks.k1.channel = c1
    
    展开全文
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空空如也

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