第1章 需求分析及实现思路 1.1 需求分析 以 热门品牌统计 为例,将数据写入到 ads 层，然后根据各种报表及可视化来生成统计数 据。通常这些报表及可视化都是基于某些维度的汇总统计。 热门商品统计（作业） 热门品类统计（作业） 交易用户性别对比（作业） 交易用户年龄段对比（作业） 交易额省市分布（作业） 1.2 业务流程图

1.3 实现思路 1.3.1 功能 1：ADS 层写入 1.3.2 功能 2 ：发布查询接口 1.3.3 功能 3 ：可视化查询 第2章 功能 1：ADS 层写入 2.1 分析 ads 层，主要是根据各种报表及可视化来生成统计数据。通常这些报表及可视化都是基于某 些维度的汇总统计。 统计表分为三个部分：时间点、维度、度量 时间点：即统计结果产生的时间，或者本批次数据中业务日期最早的时间。 维度：统计维度，比如地区、商品名称、性别 度量：汇总的数据，比如金额、数量 每个批次进行一次聚合，根据数据的及时性要求，可以调整批次的时间长度，将聚合后的结 果一波一波的存放到数据库中。 2.2 数据库的选型与难点 聚合数据本身并不麻烦，利用 reducebykey 或者 groupbykey 都可以聚合，但是麻烦 的是实现精确性一次消费。因为聚合数据不是明细，没有确定的主键，所以没有办法实现幂 等。那么如果想实现精确一次消费，就要考虑利用关系型数据库的事务处理。 用本地事务管理最大的问题是数据保存操作要放在 driver 端变成单线程操作，性能降 低。 但是由于本业务保存的是聚合后的数据所以数据量并不大，即使单线程保存也是可以 接受的，因此 数据库 和 偏移量 选用 mysql 进行保存。 2.3 代码实现 在 gmall2020-realtime 中编写代码 2.3.1 在 pom.xml 文件中添加相关依赖

2.3.2 数据库以及表准备 (1)创建 gmall2020_rs 库

(2)创建保存偏移量的表 offset_2020

 (3)创建保存品牌聚合结果的表

 

2.3.3 创建相关工具类 (1)创建查询 MySQL 数据库的工具类 MySQLUtil

package com.atguigu.gmall.realtime.utils
import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet, ResultSetMetaData, 
Statement}
import com.alibaba.fastjson.JSONObject
import scala.collection.mutable.ListBuffer
/**
 * Author: Felix
 * Desc: 查询 MySQL 工具类
 */
object MySQLUtil {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
 val list: List[ JSONObject] = queryList("select * from offset_2020")
 println(list)
 }
 def queryList(sql:String):List[JSONObject]={
 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
 val resultList: ListBuffer[JSONObject] = new ListBuffer[ JSONObject]()
 val conn: Connection = DriverManager.getConnection(
 
"jdbc:mysql://hadoop202:3306/gmall2020_rs?characterEncoding=utf-8&useSSL=fal
se",
 "root",
 "123456")
 val stat: Statement = conn.createStatement
 println(sql)
 val rs: ResultSet = stat.executeQuery(sql)
 val md: ResultSetMetaData = rs.getMetaData
 while ( rs.next ) {

 val rowData = new JSONObject();
 for (i <-1 to md.getColumnCount ) {
 rowData.put(md.getColumnName(i), rs.getObject(i))
 }
 resultList+=rowData
 }
 stat.close()
 conn.close()
 resultList.toList
 } }

(2)读取 MySQL 中偏移量的工具类 OffsetManagerM

package com.atguigu.gmall.realtime.utils
import com.alibaba.fastjson.JSONObject
import org.apache.kafka.common.TopicPartition
/**
 * Author: Felix
 * Desc: 读取 MySQL 中偏移量的工具类
 */
object OffsetManagerM {
 /**
 * 从 Mysql 中读取偏移量
 * @param consumerGroupId
 * @param topic
 * @return
 */
 def getOffset(topic: String, consumerGroupId: String): Map[TopicPartition, 
Long] = {
 val sql=" select group_id,topic,topic_offset,partition_id from offset_2020 
" +
 " where topic='"+topic+"' and group_id='"+consumerGroupId+"'"
 val jsonObjList: List[JSONObject] = MySQLUtil.queryList(sql)
 val topicPartitionList: List[(TopicPartition, Long)] = jsonObjList.map {
 jsonObj =>{
 val topicPartition: TopicPartition = new TopicPartition(topic, 
 
jsonObj.getIntValue("partition_id"))
 val offset: Long = jsonObj.getLongValue("topic_offset")
 (topicPartition, offset)
 }
 }
 val topicPartitionMap: Map[TopicPartition, Long] = topicPartitionList.toMap
 topicPartitionMap
 } }

2.3.4 在 OrderWideApp 中将数据写回 Kafka

import sparkSession.implicits._
orderWideWithSplitDstream.foreachRDD{
 rdd=>{
 rdd.cache()
 //将数据保存到 ClickHouse
 val df: DataFrame = rdd.toDF()
 df.write.mode(SaveMode.Append)
 .option("batchsize", "100")
 .option("isolationLevel", "NONE") // 设置事务
 .option("numPartitions", "4") // 设置并发
 .option("driver","ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver")
 .jdbc("jdbc:clickhouse://hadoop202:8123/default","t_order_wide_2020",ne
w Properties())
 
 //将数据写回到 Kafka
 rdd.foreach{orderWide=>
 MyKafkaSink.send("dws_order_wide", JSON.toJSONString(orderWide,new 
SerializeConfig(true)))
 }
 //提交偏移量
 
OffsetManagerUtil.saveOffset(orderInfoTopic,orderInfoGroupId,orderInfoOffset
Ranges)
 
OffsetManagerUtil.saveOffset(orderDetailTopic,orderDetailGroupId,orderDetail
OffsetRanges)
 } }

ssc.awaitTermination()

2.3.5 关于本地事务保存 MySql 我们在处理事务的时候引用了一个 scala 的 MySQL 工具：scalikeJdbc (1)读取配置文件 默认从 classpath 下读取 application.conf，获取数据库连接信息，所以我们在 resources 下创建 application.conf 文件

 

(2)程序中加载配置 DBs.setup() (3)本地事务提交数据 凡是在 DB. localTx ( implicit session => { } )中的 SQL 全部被本地事务进行关联，一 条失败全部回滚 DB.localTx( implicit session => { SQL 1 SQL 2 } ) 2.3.6 创建 TrademarkStatApp（ads）

 

 

 

 

2.3.7 测试 ➢ 确保相关服务启动 Hdfs、ZK、Kafka、Redis、Hbase、Maxwell ➢ 运行 BaseDBMaxwellApp、OrderInfoApp、OrderDetailApp、OrderWideApp、 TrademarkStatApp，运行模拟生成业务数据 jar 包 ➢ 抛出异常查看数据结果，注释掉异常查看数据库表结果