• • 知识点01：回顾
  • 知识点02：目标
  • 知识点03：访问与咨询业务流程
  • 知识点04：访问与咨询需求
  • 知识点05：访问与咨询原始数据
  • 知识点06：访问数仓设计分析
  • 知识点07：修改Hive注释支持中文
  • 知识点08：访问ODS层构建及数据采集
  • 知识点09：访问DWD层构建
  • 知识点10：访问DWS层构建
  • • • **时间维度**
      • 地区+时间维度
      • 搜索来源+时间维度
      • 来源渠道+时间维度
      • 来源页面+时间维度
  • 知识点11：访问APP层构建
  • 知识点12：咨询业务及ODS、DWD构建
  • 知识点13：咨询DWS层构建
  • • • 时间维度
      • 地区+时间维度
      • 来源渠道+时间维度
  • 知识点14：咨询APP层构建
  • 知识点15：可视化方案
  • 知识点16：FineBI的介绍及部署
  • 知识点15：可视化方案
  • 知识点16：FineBI的介绍及部署

知识点01：回顾

1. OLTP与OLAP的应用和区别？
   • 联机事务处理
     • 面向业务数据存储
     • 数据使用者：用户
     • 特点：数据量小、支持事务、性能比较高
   • 联机分析处理
     • 面向数据分析处理
     • 数据使用者：决策层、运营人员
     • 特点：数据量大、不需要支持事务、性能要求不高
2. 数据仓库的功能与应用场景是什么？
   • 功能：为了满足OLAP的应用场景而 实现的数据管理模型
     • 存储：统一化数据管理
     • 处理：规范化的数据加工
   • 应用：统一化的和规范化的数据管理场景
     • 离线数据仓库：Hive
     • 实时数据仓库：Kafka
3. 数据仓库的核心特点有哪些？
   • 面向主题：以分析主题的形式来管理数据
     • 数据库：面向业务
     • 数据仓库：面向主题
       • 数据仓库：DW：存储整个公司所有数据
         • 数据集市/主题域：DM：根据每个部门的需求划分不同的数据
           • 分析主题：每个主题所对应的数据结果
   • 数据集成：整体存放了整个公司所有需要处理的数据
     • 数据仓库本身不产生数据，也不使用数据
   • 非易失：一般没有更新和删除的业务需求
   • 时变性：数据会随着时间的变化数据不断更新
4. 什么是指标？常见的指标有哪些？什么是维度？常见的维度有哪些？
   • 指标：对数据统计分析的结果，通过数值来进行体现
   • 常见指标：UV、PV、IP、跳出率、二跳率、平均访问时长
   • 维度：看待事实的角度，用于细化指标的结果，精确发现问题
   • 常见维度：时间维度、地区维度、平台维度……
5. 事实指标值分为哪几类？事实表分为哪几类？
   • 事实指标值的分类
     • 可累加事实：在任何维度下，指标的值都可以进行累加
     • 半可累加事实：在一定维度下，指标的值可以进行累加
     • 不可累加事实：在任何维度下，指标的值都不可以进行累加
   • 事实表的分类
     • 事务事实表：原始数据表
       • 每一条订单的信息
     • 周期快照事实表：按照一定周期对事务事实进行聚合分析的结果
       • 每个月订单的汇总结果
     • 累积快照事实表
     • 无事实事实表：维度关联的
6. 什么是星型模型？与雪花模型有什么区别？
   • 星型模型：所有维度表直接关联在事实表上，维度表没有子维度表
     • 优点：减少了数据关联，提高了查询性能
     • 缺点：数据存在冗余
   • 雪花模型：维度表有子维度表
     • 优点：数据没有冗余
     • 缺点：数据关联比较麻烦，性能比较差
7. 维度数据发生变化，如何处理发生变化的数据？
   • SCD1：直接以新的状态覆盖老的状态
   • SCD2：拉链表：记录所有状态，通过对应的时间去标记每个状态
     • start：状态开始时间
     • end ：状态结束时间，如果是最新状态，一般给9999-12-31
   • SCD3：通过增加列来实现记录新的状态
8. 为什么要分层，常见的层次有哪些以及功能是什么？
   • 设计：分层决定了数据处理步骤
   • 常见的层级
     • ODS：原始数据层
       • 存放原始数据
     • DW：数据仓库层
       • DWD：明细数据层
         • 对ODS层的数据进行ETL
       • DWM：中间数据层
         • 对DWD层的数据进行轻度聚合
       • DWS：汇总数据层
         • 对上一层数据进行汇总聚合，得到所有指标的宽表
     • DA：数据应用
       • 应用的数据结果

知识点02：目标

• 实现访问与咨询分析模块的构建
• step1：掌握访问与咨询需求
  • 流程
  • 数据内容
  • 分析需求
• step2：数据仓库设计
  • 通过原始数据以及最终想要得到的结果
  • 分析每一步应该怎么做：分层
  • 每一步的结果的格式：建模
• step3：实现分析过程
  • SQL实现每一步转换

知识点03：访问与咨询业务流程

• 目标：掌握访问与咨询的业务流程

• 路径

  • step1：业务过程
  • step2：数据记录

• 实施

  • 整个项目需求
  • 基于不同维度统计分析每一步转化率
    • 访问、咨询、意向、报名
      • 访问转咨询转化率
        • 咨询人数 / 访问人数
    • 基于不同维度实现学员考勤管理分析
      • 出勤、迟到、请假、旷课
  • 业务过程
    • 访问：用户访问网站或者APP等平台，用户访问的信息会被后天的客服系统记录
      • 访问用户
    • 咨询：如果用户平台的内容感兴趣，就会在聊天窗口中进行咨询，咨询的信息也会被记录在客服系统中
      • 咨询用户
    • 区分：数据中有没有聊天的数据，如果发送消息，就是咨询用户
  • 数据记录
    • 客服系统会将用户的访问与咨询的信息记录在后台的数据库中
    • 整个数据中记录了用户的每一条访问信息
    • 表中有一个字段：msg_count，用于区分用户是否咨询
      • msg_count：表示发送消息的条数
        • 如果用户只访问了，没有咨询，该字段值为0或者null
        • 如果用户咨询了，这个字段的值大于0

• 小结

  • 了解基本的业务流程和数据源位置

知识点04：访问与咨询需求

• 目标：掌握访问与咨询的业务需求

• 实施

  • 每天总访问客户量

    • 指标：访问用户量

    • 计算：count（distinct usreid）

    • 维度：时间：年、季度、月、天、小时

    • 字段：年【2021】、季度【2】、月【03】、天【15】、小时【12】、用户id

    • SQL

      select
      	年，
      	月，
      	天，
      	count(distinct 用户id)
      from table
      group by 年、月、天
      

  • 每天每个地区的访问用户数

    • 指标：访问用户量

    • 计算：count（distinct usreid）

    • 维度

      • 时间：年、季度、月、天、小时
      • 地区

    • 字段：年【2021】、季度【2】、月【03】、天【15】、小时【12】、地区、用户id

    • SQL

      select
      	年，
      	月，
      	天，
      	地区，
      	count(distinct 用户id)
      from table
      group by 年、月、天、地区
      

  • 每小时访客转咨询率趋势

    • 指标：咨询率

    • 计算：每个小时咨询用户数 / 每个小时的访问用户数 = 每个小时的咨询率

    • 维度：小时

    • 字段：小时、每个小时的咨询用户数、每小时的访问用户数

    • SQL

      select
      	小时，
      	咨询用户数 /  访问用户数
      from table
      

  • 每天各个来源渠道访问用户量占比

    • 什么叫做来源渠道？

      • 来源渠道指的是用户访问的来源
      • 直接输入网址
      • 搜索引擎
      • 广告链接
      • 网站导航

    • 目的：统计分析用户的来源，考虑实现精准运营投放

    • 指标：访问用户量

    • 维度：天、来源渠道

  • 每天每个搜索来源的访问用户量占比

    • 什么叫做搜索来源？

      • 用户通过搜索引擎访问平台，具体的是哪种搜索引擎
      • 百度
      • 谷歌
      • 搜狗
      • 必应

    • 指标：访问用户量

    • 维度：天、搜索来源

  • 每天每个来源页面的访问用户量排行榜：Top10

    • 什么叫做来源页面？

      • 用户进入平台之前访问的页面是哪个，用户从哪个页面进入平台

    • 指标：访问用户量

    • 维度：天、来源页面

• 小结

  • 业务需求有哪些？
    • 指标：访问用户量、咨询用户量、咨询率
      • Session个数统计
      • IP个数统计
    • 维度
      • 时间：年、季度、月、天、小时
      • 地区
      • 来源渠道
      • 搜索来源
      • 来源页面
    • 组合维度分析
      • 时间：五种
      • 时间 + 地区
      • 时间 + 来源渠道……

知识点05：访问与咨询原始数据

• 目标：了解访问与咨询的原始数据内容

• 路径

  • step1：数据存储
  • step2：数据表

• 实施

  • 数据存储

    • 数据来源：来自于客服系统，存储在数据库中

- 来自于用户的访问，用户没每访问一个页面就会记录一条日志信息

  ```
  id	userid		sessionId		ip				create_time				url		refere_url
  1	userid1		sesionid1	192.168.111.11		2020-11-11 12:30:30		url1	www.baidu.com
  2	userid1		sesionid1	192.168.111.11		2020-11-11 12:30:31		url2	url1
  3	userid1		sesionid2	192.168.111.11		2020-11-11 14:30:31		url3	www.sougou.com
  4	userid2		sesionid3	192.168.111.12		2020-11-11 14:30:31		url3	www.baidu.com
  ```

  - UV：2
  - SessionId：3
  - PV：4
  - IP：2

• 数据表与核心字段

  • 这两张表逻辑上是一张表，存储的时候将一张表分成两张表存储了，这张表的列多而且部分字段的存储值比较大，分成了两张存储

    • 关联字段：id

  • web_chat_ems_2019_07

      id INT comment '主键',
      create_date_time STRING comment '数据创建时间',
      session_id STRING comment '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')
    

    • id：用于关联合并信息表

    • session_id：指标：统计session个数

    • sid：指标：统计访客个数

    • create_time：时间维度

  • seo_source：搜索来源维度

    • ip：指标：统计IP个数

    • area：地区维度

    • origin_channel：来源渠道维度

    • msg_count：用于区分是否是一条咨询数据

  • web_chat_text_ems_2019_07

      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'
    

    • id：实现关联
    • from_url：来源页面维度

• 小结

  • 了解原始数据中的核心原始数据字段

知识点06：访问数仓设计分析

• 目标：掌握数据仓库设计的分析过程

• 路径

  • step1：数仓需求
  • step2：ODS设计
  • step3：DWD设计
  • step4：DWS/APP设计

• 实施

  • 数仓需求

    • 结果：事实表

      时间	地区	搜索来源	来源渠道	来源页面	UV			Session			IP
      2020  -1	-1			-1		-1		1000			2000		100
      2020 上海   -1			-1		-1		1000			2000		100
      

      • 正常情况下，预想的事实表的格式

      • 问题1：如果将所有的维度下的指标结果都放在一张事实表，不同维度有的维度字段没有值怎么办？

        • 需求中的维度

          • 时间

            时间		UV			Session			IP
            

          • 时间+地区

            时间		地区		UV			Session			IP
            

          • 时间+来源渠道

            时间		来源渠道		UV			Session			IP
            

        • 如果不基于这个维度，将这个维度的值设置为-1

      • 问题2：所有维度的结果都在一张表中，如果我想获取某个维度下的结果，怎么区分呢？

        • 对每条数据属于哪种维度构建标记
        • 自定义标记的逻辑

    • 维度标记

      时间	地区	搜索来源	来源渠道	来源页面	UV			Session		IP		flag1	flag2
      2020  -1	-1		-1		-1		1000			2000		100       5			1
      

    2020 上海 -1 -1 -1 1000 2000 100 5 2

    
    - flag1：用于标记哪种时间维度
      - 1-小时
      - 2-天
      - 3-月
      - 4-季度
      - 5-年
    - flag2：用于标记哪种组合维度 = 基础维度 + 其他维度
      - 1-时间
      - 2-时间+地区
      - 3-时间+来源渠道
      - 4-时间+搜索来源
      - 5-时间+来源页面
    
    

  • ODS设计

    • 原始数据层：直接存放原始数据
    • 判断：原始数据是否是一个标准的结构化数据
      • 如果是：直接放入ODS层
      • 如果不是：先做ETL，变成结构化格式，再加载到ODS
    • 直接MySQL中的客服数据直接采集到ODS层
      • web_chat_ems
      • web_chat_text_ems
    • 采集：Sqoop

  • DWD设计

    • step1：将两张表合并一张明细表
    • step2：过滤掉不需要的数据：非法的行，用不到的列
    • step3：构造维度

    select
       a.create_time,
       substr(a.create_time,0,4) as yearinfo,
       ceil(substr(a.create_time,6,2) / 3)
       substr(a.create_time,6,2) as monthinfo,
       substr(a.create_time,9,2) as dayinfo,
       substr(a.create_time,12,2) as hourinfo,
       a.orgin_channel,
       a.seo_source,
       a.area,
       b.from_url,
       a.sid,
       a.sessionId,
       a.ip,
       a.msg_count
    from  web_chat_ems a join web_chat_text_ems b on a.id = b.id
    where substr(create_time,0,10) = 昨天的日期;
    

    • 日期函数：year、month、day、hour、quater

  • DWS/APP设计

    • 对DWD层的数据基于维度进行分组聚合，统计每天的UV、Session和IP的个数

    • 统计每天的UV、Session、IP

      select
        yearinfo,
        monthinfo,
        dayinfo,
        '-1' as hourinfo,
        '-1' as orgin_channel,
        '-1' as seo_source,
        '-1 ' as area,
        '-1'  as from_url,
        count(distinct sid) as uv,
        count(distinct sessionId) as sessionId,
        count(distinct ip) as ip,
        '2' as flag1,
        '1' as flag2
      from  dwd
      group by yearinfo,monthinfo,dayinfo;
      

    • 统计每天每个地区的UV、Session、IP

      select
        yearinfo,
        monthinfo,
        dayinfo,
        '-1' as hourinfo,
        '-1' as orgin_channel,
        '-1' as seo_source,
        area,
        '-1'  as from_url,
        count(distinct sid) as uv,
        count(distinct sessionId) as sessionId,
        count(distinct ip) as ip,
        '2' as flag1,
        '2' as flag2
      from  dwd
      group by yearinfo,monthinfo,dayinfo,area;
      

• 小结

  • 访问分析的数仓设计为几层？
    • ODS：存放原始数据
    • DWD
      • step1：关联
      • step2：过滤
      • step3：构建维度
    • DWS：聚合

知识点07：修改Hive注释支持中文

• 目标：实现Hive注释中文支持的配置

• 实施

  • step1：修改元数据表注解为UTF8

    • 注释的信息也是存储在Hive的元数据汇总
    • Hive元数据存在：MySQL
      • 以数据库级别存在
    • MySQL中存储中文：需要配置UTF8的编码
      • Hive表与数据库的信息不能为UTF8编码的
    • 解决：对Hive中存储注释的表的列的编码进行修改

    alter table COLUMNS_V2 modify column COMMENT varchar(256) character set utf8;
    alter table TABLE_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
    alter table PARTITION_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8 ;
    alter table PARTITION_KEYS modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set utf8;
    alter table INDEX_PARAMS modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set utf8;
    

  • step2：修改连接配置

    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://node3:3306/hivemetadata?createDatabaseIfNotExist=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
      </property>
    

  • step3：重启metastore和hiveserver,重新建hive表，中文正常

• 小结

  • 提供的虚拟机已经修改过，知道如何实现即可

知识点08：访问ODS层构建及数据采集

• 目标：实现访问数据的数据采集

• 路径

  • step1：采集需求
  • step2：Hive建表
  • step3：全量采集
  • step4：增量采集

• 实施

  • 采集需求

    • ODS层的表：与业务表保持一致
      • web_chat_ems
      • web_chat_text_ems

  • Hive建表

    • itcast_ods.web_chat_ems

      --写入时压缩生效
      use itcast_ods;
      set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
      
      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 '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');
      

    • itcast_ods.web_chat_text_ems

      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');
      

  • 全量采集

    • web_chat_ems

      sqoop import \
      --connect jdbc:mysql://node3:3306/nev \
      --username root \
      --password 123456 \
      --driver com.mysql.jdbc.Driver \
      --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, "2019-07-01" as starts_time from web_chat_ems_2019_07 where $CONDITIONS' \
      --hcatalog-database itcast_ods \
      --hcatalog-table web_chat_ems \
      --hcatalog-storage-stanza 'stored as orc tblproperties ("orc.compress"="ZLIB")' \
      -m 2 \
      --split-by id
      

- web_chat_text_ems

  ```shell
  sqoop import \
  --connect jdbc:mysql://node3:3306/nev \
  --username root \
  --password 123456 \
  --driver com.mysql.jdbc.Driver \
  --query 'select id,referrer,from_url,landing_page_url,url_title,platform_description,other_params,history, "2019-07-01" as start_time from web_chat_text_ems_2019_07 where $CONDITIONS' \
  --hcatalog-database itcast_ods \
  --hcatalog-table web_chat_text_ems \
  --hcatalog-storage-stanza 'stored as orc tblproperties ("orc.compress"="ZLIB")' \
  -m 2 \
  --split-by id
  ```

• 增量采集

  • append：实现增量采集

    sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://node3:3306/nev \
    --username root \
    --password 123456 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --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, date_sub(now,1) as starts_time from web_chat_ems_2019_07 where $CONDITIONS' \
    --hcatalog-database itcast_ods \
    --hcatalog-table web_chat_ems \
    --hcatalog-storage-stanza 'stored as orc tblproperties ("orc.compress"="ZLIB")' \
    --incremental append \
    --check-column id \
    --last-value 100 \
    -m 2 \
    --split-by id
    

  • 直接过滤方式

    sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://node3:3306/nev \
    --username root \
    --password 123456 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --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, date_sub(now,1) as starts_time from web_chat_ems_2019_07 where substr(create_time,0,10) = date_sub(now(),1) $CONDITIONS' \
    --hcatalog-database itcast_ods \
    --hcatalog-table web_chat_ems \
    --hcatalog-storage-stanza 'stored as orc tblproperties ("orc.compress"="ZLIB")' \
    -m 2 \
    --split-by id
    

• 小结

  • 实现ODS层的构建

知识点09：访问DWD层构建

• 目标：实现访问分析DWD层的构建

• 路径

  • step1：分析
  • step2：建表
  • step3：构建

• 实施

  • 分析

    • step1：将两张表合并一张明细表

    • step2：过滤掉不需要的数据：非法的行，用不到的列

    • step3：构造维度

      insert into table itcast_dwd.visit_consult_dwd partition (yearinfo,monthinfo,dayinfo)
      select
         a.create_time,
            ceil(substr(a.create_time,6,2) / 3),
         substr(a.create_time,12,2) as hourinfo,
         a.orgin_channel,
         a.seo_source,
         a.area,
         b.from_url,
         a.sid,
         a.sessionId,
         a.ip,
         a.msg_count,
         substr(a.create_time,0,4) as yearinfo,
      
         substr(a.create_time,6,2) as monthinfo,
         substr(a.create_time,9,2) as dayinfo,
      from  web_chat_ems a join web_chat_text_ems b on a.id = b.id
      where substr(create_time,0,10) = 昨天的日期;
      

  • 建表

    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',
      quarterinfo string comment '季度'
    )
    comment '访问咨询DWD表'
    partitioned by(yearinfo 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');
    

  • 构建

    --本地模式
    set hive.exec.mode.local.auto=true;
    --动态分区配置
    set hive.exec.dynamic.partition=true;
    set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
    set hive.exec.max.created.files=150000;
    --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, monthinfo, dayinfo)
    select
        wce.session_id,
        wce.sid,
        unix_timestamp(wce.create_time, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS') as create_time,
        wce.seo_source,
        wce.ip,
        wce.area,
        cast(if(wce.msg_count is null, 0, wce.msg_count) as int) as 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,
        ceil(substr(wce.create_time, 6, 2) / 3.0) as quarterinfo,
        substr(wce.create_time, 1, 4) as yearinfo,
        substr(wce.create_time, 6, 2) as monthinfo,
        substr(wce.create_time, 9, 2) as dayinfo
    from itcast_ods.web_chat_ems wce inner join itcast_ods.web_chat_text_ems wcte
    on wce.id = wcte.id;
    

    • if语法

      if(条件，true的结果，false的结果)
      

• 小结

  • 实现DWD层的构建

知识点10：访问DWS层构建

• 目标：实现DWS层的构建

• 路径

  • step1：分析
  • step2：建表
  • step3：构建

• 实施

  • 分析

    • 不同维度下的访问用户量

    • DWD

      时间维度	来源渠道	搜索来源	地区	来源页面	userid		sessionid		ip
      

    • DWS

      时间	地区	搜索来源	来源渠道	来源页面	UV			Session		IP		flag1	flag2
      

    • 分组聚合

      • 按照对应的维度进行分组聚合得到指标，并进行标记维度即可

  • 建表

    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',
      quarterinfo STRING COMMENT '季度',
      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,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');
    

  • 构建

    • 时间维度

      • 每个小时的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        --本地模式
        set hive.exec.mode.local.auto=true;
        --动态分区配置
        set hive.exec.dynamic.partition=true;
        set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
        set hive.exec.max.created.files=150000;
        --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_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '5' as grouptype,
            '1' as time_type,
            yearinfo, monthinfo, dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701'
        group by yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo, hourinfo;
        

      • 每天的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into table itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '5' as grouptype,
            '2' as time_type,
            yearinfo, monthinfo, dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701'
        group by yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo;
        

      • 每个月的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into table itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '5' as grouptype,
            '3' as time_type,
            yearinfo, monthinfo,
            '-1' as dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701'
        group by yearinfo, quarterinfo, monthinfo;
        

      • 每个季度的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-Q',quarterinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '5' as grouptype,
            '4' as time_type,
            yearinfo,
            '-1' as monthinfo,
            '-1' as dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701'
        group by yearinfo, quarterinfo;
        
        

      • 每年的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        INSERT  INTO TABLE itcast_dws.visit_dws PARTITION (yearinfo,monthinfo,dayinfo)
        select
           COUNT(DISTINCT wce.sid) as sid_total,
           COUNT(DISTINCT wce.session_id) as sessionid_total,
           COUNT(DISTINCT wce.ip) as ip_total,
           '-1' as  area,
           '-1' as seo_source,
           '-1' as origin_channel,
           '-1' as hourinfo,
           '-1' as quarterinfo,
           wce.yearinfo as time_str,
           '-1' as from_url,
           '5' as groupType,
           '5' as time_type,
           wce.yearinfo as yearinfo,
           '-1' as monthinfo,
           '-1' as dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd wce
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701'
        group by wce.yearinfo;
        

    • 地区+时间维度

      • 每个地区每个小时维度下的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        --分区
        set hive.exec.mode.local.auto=true;
        SET hive.exec.dynamic.partition=true;
        SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
        set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
        set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
        set hive.exec.max.created.files=150000;
        --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_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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 seo_source,
            '-1' as origin_channel,
            hourinfo,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '1' as grouptype,
            '1' as time_type,
            yearinfo, monthinfo, dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' and instr(area,"中国") > 0
        group by area, yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo, hourinfo;
        

        • instr：用于在一个字符串中查找一个子串，如果有，就返回这个子串位置
          • str1：itcast
          • str2：ca
          • instr(str1,str2) = 3

      • 每个地区每天维度下的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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 seo_source,
            '-1' as origin_channel,
            '-1' as hourinfo,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '1' as grouptype,
            '2' as time_type,
            yearinfo, monthinfo, dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd 
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' and instr(area,"中国") > 0
        group by area, yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo;
        

      • 每个地区每个月维度下的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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 seo_source,
            '-1' as origin_channel,
            '-1' as hourinfo,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '1' as grouptype,
            '3' as time_type,
            yearinfo, monthinfo,
            '-1' as dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd 
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' and instr(area,"中国") > 0
        group by area, yearinfo, quarterinfo, monthinfo;
        

      • 每个地区每个季度维度下的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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 seo_source,
            '-1' as origin_channel,
            '-1' as hourinfo,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-Q',quarterinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '1' as grouptype,
            '4' as time_type,
            yearinfo,
            '-1' as monthinfo,
            '-1' as dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd 
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' and instr(area,"中国") > 0
        group by area, yearinfo, quarterinfo;
        
        

      • 每个地区每年维度下的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        INSERT  INTO TABLE itcast_dws.visit_dws PARTITION (yearinfo,monthinfo,dayinfo)
        select 
           COUNT(DISTINCT wce.sid) as sid_total,
           COUNT(DISTINCT wce.session_id) as sessionid_total,
           COUNT(DISTINCT wce.ip) as ip_total,
           wce.area as area,
           '-1' as seo_source,
           '-1' as origin_channel,
           '-1' as hourinfo,
           '-1' as quarterinfo,
           wce.yearinfo as time_str,
           '-1' as from_url,
           '1' as groupType,
           '5' as time_type,
           wce.yearinfo as yearinfo,
           '-1' as monthinfo,
           '-1' as dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd wce
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' and instr(area,"中国") > 0
        group by wce.area,wce.yearinfo;
        

    • 搜索来源+时间维度

      • 每个搜索来源中每个小时的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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,
            seo_source,
            '-1' as origin_channel,
            hourinfo,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '2' as grouptype,
            '1' as time_type,
            yearinfo, monthinfo, dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd 
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' and length(seo_source) > 0
        group by seo_source, yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo, hourinfo;
        

      • 每个搜索来源中每天的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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,
            seo_source,
            '-1' as origin_channel,
            '-1' as hourinfo,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '2' as grouptype,
            '2' as time_type,
            yearinfo, monthinfo, dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd 
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' and length(seo_source) > 0
        group by seo_source, yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo;
        

      • 每个搜索来源中每个月的用户总个数、会话总个数及IP总个数

      • 每个搜索来源中每个季度的用户总个数、会话总个数及IP总个数

      • 每个搜索来源中每年的用户总个数、会话总个数及IP总个数

    • 来源渠道+时间维度

      • 每个来源渠道中每个小时的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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,
            origin_channel,
            hourinfo,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '3' as grouptype,
            '1' as time_type,
            yearinfo, monthinfo, dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701'
        group by origin_channel, yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo, hourinfo;
        

      • 每个来源渠道中每天的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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,
            origin_channel,
            '-1' as hourinfo,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
            '-1' as from_url,
            '3' as grouptype,
            '2' as time_type,
            yearinfo, monthinfo, dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701'
        group by origin_channel, yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo;
        

      • 每个来源渠道中每个月的用户总个数、会话总个数及IP总个数

      • 每个来源渠道中每个季度的用户总个数、会话总个数及IP总个数

      • 每个来源渠道中每年的用户总个数、会话总个数及IP总个数

    • 来源页面+时间维度

      • 每个来源页面中每个小时的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo,' ',hourinfo) as time_str,
            from_url,
            '4' as grouptype,
            '1' as time_type,
            yearinfo, monthinfo, dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd 
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' and length(from_url) > 0
        group by from_url, yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo, hourinfo;
        

      • 每个来源页面中每天的用户总个数、会话总个数及IP总个数

        insert into itcast_dws.visit_dws partition (yearinfo, 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,
            quarterinfo,
            concat(yearinfo,'-',monthinfo,'-',dayinfo) as time_str,
            from_url,
            '4' as grouptype,
            '2' as time_type,
            yearinfo, monthinfo, dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd 
        where concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' and length(from_url) > 0
        group by from_url, yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo;
        

      • 每个来源页面中每个月的用户总个数、会话总个数及IP总个数

      • 每个来源页面中每个季度的用户总个数、会话总个数及IP总个数

      • 每个来源页面中每年的用户总个数、会话总个数及IP总个数

• 小结

  • 实现DWS层的构建

知识点11：访问APP层构建

• 目标：实现APP层的构建

• 路径

  • step1：分析
  • step2：建表
  • step3：构建

• 实施

  • 分析

    • 应用的工具需要从MySQL数据中读取结果进行报表应用
    • 将Hive中分析的结果导出到MySQL

  • 建表：MySQL

    create database if not exists scrm_bi;
    use scrm_bi;
    drop table if exists itcast_visit;
    
    CREATE TABLE `itcast_visit` (
      sid_total int(11) COMMENT '根据sid去重求count',
      sessionid_total int(11) COMMENT '根据sessionid去重求count',
      ip_total int(11) 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 '小时信息',
      quarterinfo varchar(32) COMMENT '季度',
      time_str varchar(32) COMMENT '时间明细',
      from_url varchar(2083) 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.不考虑',
      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 '年信息',
      monthinfo varchar(32) COMMENT '月信息',
      dayinfo varchar(32) COMMENT '日信息'
    )ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=22 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
    

  • 构建

    sqoop export \
    --connect "jdbc:mysql://node3:3306/scrm_bi?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
    --username root \
    --password '123456' \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --table itcast_visit \
    --hcatalog-database itcast_dws \
    --hcatalog-table visit_dws \
    -m 1
    

• 小结

  • 实现APP层的构建

知识点12：咨询业务及ODS、DWD构建

• 目标：了解咨询业务需求

• 路径

  • step1：需求
  • step2：数据
  • step3：ODS与DWD构建

• 实施

  • 需求：基于不同维度统计咨询数据指标

    • 指标：咨询人数，咨询Session个数、咨询IP个数
    • 维度：时间、地区、来源渠道、搜索来源、来源页面

  • 数据

    • 客服系统记录的每个访问的访问信息，包含了咨询数据

    • 与访问分析的区别是什么？

      • 访问的数据中包含了咨询的数据

      • 咨询了，就一定访问了

      • 访问了，不一定咨询了

      • 咨询分析：只对咨询的数据进行处理

    • 如何辨别用户是否咨询了？

      • msg_count：用于区分这条数据是咨询还是访问数据
      • 访问数据：0
      • 咨询数据：>0

  • ODS与DWD构建

    • 直接复用访问分析的ODS与DWD

• 小结

  • 了解咨询业务分析的需求

知识点13：咨询DWS层构建

• 目标：实现咨询DWS的构建

• 路径

  • step1：分析
  • step2：建表
  • step3：实现

• 实施

  • 分析

    • 基本与访问的DWS是一致的
    • 区别
      • 访问DWS：基于所有数据进行分组聚合
      • 咨询DWS：基于咨询数据进行分组聚合
      • msg_count > 0

  • 建表

    set hive.exec.orc.compression.strategy=COMPRESSION;
    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',
      quarterinfo STRING COMMENT '季度',
      time_str STRING COMMENT '时间明细',
      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 '咨询量DWS宽表'
    PARTITIONED BY (yearinfo 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');
    

  • 实现

    • 时间维度

      • 每个小时的咨询用户指标

        --动态分区配置
        set hive.exec.dynamic.partition=true;
        set hive.exec.max.dynamic.partitions=2000;
        set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
        set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
        set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000;
        set hive.exec.max.created.files=150000;
        --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;
        --小时
        insert into itcast_dws.consult_dws partition (yearinfo, 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,
            quarterinfo,
            concat_ws('-',yearinfo,monthinfo,dayinfo) as time_str,
            '5',
            '1',
            yearinfo,monthinfo,dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where msg_count >= 1 and concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' 
        group by yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo,hourinfo;
        

      • 每天咨询访问量

        insert into itcast_dws.consult_dws partition (yearinfo, 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,
            quarterinfo,
            concat_ws('-',yearinfo,monthinfo,dayinfo) as time_str,
            '5',
            '2',
            yearinfo,monthinfo,dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where msg_count >= 1 and concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' 
        group by yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo;
        

    • 地区+时间维度

      • 每个地区每天的咨询访问指标

        insert into itcast_dws.consult_dws partition (yearinfo, 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,
            quarterinfo,
            concat_ws('-',yearinfo,monthinfo,dayinfo) as time_str,
            '1',
            '2',
            yearinfo,monthinfo,dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where msg_count >= 1 and concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701' and instr(area,"中国") > 0
        group by area,yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo;
        

    • 来源渠道+时间维度

      • 每小时各来源渠道的咨询用户指标

        insert into itcast_dws.consult_dws partition (yearinfo, 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,
            origin_channel,
            '-1' as hourinfo,
            quarterinfo,
            concat_ws('-',yearinfo,monthinfo,dayinfo) as time_str,
            '3',
            '2',
            yearinfo,monthinfo,dayinfo
        from itcast_dwd.visit_consult_dwd
        where msg_count >= 1 and concat(yearinfo,monthinfo,dayinfo)='20190701'
        group by origin_channel,yearinfo, quarterinfo, monthinfo, dayinfo;
        

• 小结

  • 实现DWS层的构建

知识点14：咨询APP层构建

• 目标

• 路径

  • step1：分析
  • step2：建表
  • step3：实现

• 实施

  • 分析

    • 将咨询的结果从Hive中导出到MySQL中

  • 建表

    use scrm_bi;
    drop table if exists itcast_consult;
    
    CREATE TABLE `itcast_consult` (
      sid_total int(11) COMMENT '根据sid去重求count',
      sessionid_total int(11) COMMENT '根据sessionid去重求count',
      ip_total int(11) 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 '小时信息',
      quarterinfo varchar(32) COMMENT '季度',
      time_str varchar(32) COMMENT '时间明细',
      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.不考虑',
      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 '年信息',
      monthinfo varchar(32) COMMENT '月信息',
      dayinfo varchar(32) COMMENT '日信息'
    )ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=22 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
    

  • 实现

    sqoop export \
    --connect "jdbc:mysql://node3:3306/scrm_bi?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
    --username root \
    --password 123456 \
    --driver com.mysql.jdbc.Driver \
    --table itcast_consult \
    --hcatalog-database itcast_dws \
    --hcatalog-table consult_dws \
    -m 1
    

• 小结

  • 实现咨询APP层的构建

知识点15：可视化方案

• 目标：了解常见的可视化方案
• 实施
  • 开源工具
    • 开源的工具：不想花钱，快速的使用可视化平台
    • SuperSet等工具
    • 优点：免费，大多的图标都支持
    • 缺点：bug比较多，定制型的需求比较差
  • 商业化工具
    • 商业化BI平台：有钱，快速构建
    • FineBI 、PowerBI、Tableau
    • 优点：图表非常全面美观，上手非常快、定制化程序相对比较高，比较稳定
    • 缺点：要钱
  • 自定义开发
    • 场景：希望高度定制化、有钱、不着急
    • 自己开发：Java
    • Echarts或者Highcharts等工具
    • 优点：定制化程度非常高，免费，图表支持非常全面
    • 缺点：开发周期比较长
• 小结
  • 了解常用的可视化方案

知识点16：FineBI的介绍及部署

• 目标：了解FineBI的功能及实现FineBI的部署
• 实施
  • 参考部署文档部署即可

   use scrm_bi;
   drop table if exists itcast_consult;
   
   CREATE TABLE `itcast_consult` (
     sid_total int(11) COMMENT '根据sid去重求count',
     sessionid_total int(11) COMMENT '根据sessionid去重求count',
     ip_total int(11) 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 '小时信息',
     quarterinfo varchar(32) COMMENT '季度',
     time_str varchar(32) COMMENT '时间明细',
     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.不考虑',
     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 '年信息',
     monthinfo varchar(32) COMMENT '月信息',
     dayinfo varchar(32) COMMENT '日信息'
   )ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=22 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;

• 实现

  sqoop export \
  --connect "jdbc:mysql://node3:3306/scrm_bi?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \
  --username root \
  --password 123456 \
  --driver com.mysql.jdbc.Driver \
  --table itcast_consult \
  --hcatalog-database itcast_dws \
  --hcatalog-table consult_dws \
  -m 1
  

• 小结

  • 实现咨询APP层的构建

知识点15：可视化方案

• 目标：了解常见的可视化方案
• 实施
  • 开源工具
    • 开源的工具：不想花钱，快速的使用可视化平台
    • SuperSet等工具
    • 优点：免费，大多的图标都支持
    • 缺点：bug比较多，定制型的需求比较差
  • 商业化工具
    • 商业化BI平台：有钱，快速构建
    • FineBI 、PowerBI、Tableau
    • 优点：图表非常全面美观，上手非常快、定制化程序相对比较高，比较稳定
    • 缺点：要钱
  • 自定义开发
    • 场景：希望高度定制化、有钱、不着急
    • 自己开发：Java
    • Echarts或者Highcharts等工具
    • 优点：定制化程度非常高，免费，图表支持非常全面
    • 缺点：开发周期比较长
• 小结
  • 了解常用的可视化方案

知识点16：FineBI的介绍及部署

• 目标：了解FineBI的功能及实现FineBI的部署
• 实施
  • 参考部署文档部署即可