大数据实战 --- 美团外卖平台数据分析

客官°小女子只卖身不卖艺 2024-03-23 02:21 116阅读 0赞

**目录**

开发环境

数据描述

功能需求

数据准备

数据分析

RDD操作

Spark SQL操作

创建Hbase数据表

创建外部表

统计查询

--------------------

## 开发环境 ##

Hadoop+Hive+Spark+HBase

> **启动Hadoop**：start-all.sh
> 
> **启动zookeeper**：zkServer.sh start
> 
> **启动Hive**：
> 
> nohup hiveserver2 1>/dev/null 2>&1 &
> 
> beeline -u jdbc:hive2://192.168.152.192:10000
> 
> **启动Hbase**：
> 
> start-hbase.sh
> 
> hbase shell
> 
> **启动Spark**：
> 
> spark-shell

## 数据描述 ##

meituan\_waimai\_meishi.csv 是美团外卖平台的部分外卖 SPU（Standard Product Unit ， 标准产品单元）数据，包含了外卖平台某地区一时间的外卖信息。具体字段说明如下：

![923b0db5010946b78b562790827fe47c.png][]

## 功能需求 ##

### 数据准备 ###

请在  HDFS  中创建目录 /app/data/exam ，并将  meituan\_waimai\_meishi.csv  文件传到该

目录。并通过  HDFS  命令查询出文档有多少行数据。

> 创建文件  
> hdfs dfs -mkdir -p /app/data/exam
> 
> 上传目录  
> hdfs dfs -put ./meituan\_waimai\_meishi.csv /app/data/exam
> 
> 查看文件行数  
> hdfs dfs -cat /app/data/exam/meituan\_waimai\_meishi.csv | wc -l

### 数据分析 ###

使用  Spark, 加载  HDFS  文件系统  meituan\_waimai\_meishi.csv  文件，并分别使用  RDD

和  Spark SQL  完成以下分析（不用考虑数据去重） 。

#### RDD操作 ####

val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
          .master("local[*]")
          .appName("exam")
          .getOrCreate()
        val sc: SparkContext = spark.sparkContext
        val lines: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://192.168.152.192:9000/app/data/exam/meituan_waimai_meishi.csv")
    
    
        val lines1: RDD[Array[String]] = lines.filter(x => x.startsWith("spu_id") == false)
          .map(x => x.split(","))

**①统计每个店铺分别有多少商品（SPU）。**

lines1.map(x => (x(2), 1)).reduceByKey(_ + _).collect().foreach(println)

**②统计每个店铺的总销售额。**

lines1.map(x => (x(2), Try(x(5).toDouble).toOption.getOrElse(0.0) *
      Try(x(7).toInt).toOption.getOrElse(0))).reduceByKey(_ + _)
      .collect().foreach(println)

**③统计每个店铺销售额最高的前三个商品，输出内容包括店铺名，商品名和销售额，其**

**中销售额为 0 的商品不进行统计计算，例如：如果某个店铺销售为 0，则不进行统计。**

//方法一
        lines1.map(x => (x(2), x(4), Try(x(5).toDouble).toOption.getOrElse(0.0) *
          Try(x(7).toInt).toOption.getOrElse(0)))
          .filter(x => x._3 > 0).groupBy(x => x._1)
          .mapValues(value => value.toList.sortBy(x => -x._3).take(3)) //负号(-)降序
          .flatMapValues(x => x)
          .collect().foreach(println)
        //方法二
        lines1.map(x => (x(2), x(4), Try(x(5).toDouble).toOption.getOrElse(0.0) *
          Try(x(7).toInt).toOption.getOrElse(0)))
          .filter(x => x._3 > 0).groupBy(x => x._1)
          .flatMap(x => x._2.toList.sortBy(y => 0 - y._3).take(3))
          .foreach(println)
    
        //方法三
        lines1.map(x => (x(2), x(4), Try(x(5).toDouble).toOption.getOrElse(0.0) *
          Try(x(7).toInt).toOption.getOrElse(0)))
          .filter(x => x._3 > 0).groupBy(x => x._1)
          .map(x => {
            var shop_name: String = x._1;
            var topThree: List[(String, String, Double)] = x._2.toList.sortBy(item => 0 - item._3).take(3);
            var shopNameAndSumMoney: List[String] = topThree.map(it => it._2 + " " + it._3);
            (shop_name, shopNameAndSumMoney)
          })
          .foreach(println)

#### Spark SQL操作 ####

val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
          .master("local[*]")
          .appName("exam")
          .getOrCreate()
        val sc: SparkContext = spark.sparkContext
        val spuDF: DataFrame = spark.read.format("csv").option("header", true).load("hdfs://192.168.152.192:9000/app/data/exam/meituan_waimai_meishi.csv")
        
        spuDF.createOrReplaceTempView("sputb")

**①统计每个店铺分别有多少商品（SPU）。**

spark.sql("select * from sputb").show()

**②统计每个店铺的总销售额。**

spark.sql("select shop_name,count(shop_name) as num  from sputb group by shop_name").show()

**③统计每个店铺销售额最高的前三个商品，输出内容包括店铺名，商品名和销售额，其 中销售额为 0 的商品不进行统计计算，例如：如果某个店铺销售为 0，则不进行统计。**

spark.sql("select shop_name, sum(spu_price * month_sales)  as sumMoney  from sputb group by shop_name").show()

### 创建Hbase数据表 ###

在 HBase 中创建命名空间（namespace）exam，在该命名空间下创建 spu 表，该表下有

1 个列族 result。

create 'exam:spu','result'

### 创建外部表 ###

请 在 Hive 中 创 建 数 据 库 spu\_db

![96cce13837fe4bcb8c8cdbda85a37325.png][]

![a752699ebb48431581c203bdf0222dd5.png][]

create database spu_db;

在 该 数 据 库 中 创 建 外 部 表 ex\_spu 指 向 /app/data/exam 下的测试数据 ;

create external table if not exists  ex_spu (
        spu_id string,
        shop_id string,
        shop_name string,
        category_name string,
        spu_name string,
        spu_price double,
        spu_originprice double,
        month_sales int,
        praise_num int,
        spu_unit string,
        spu_desc string,
        spu_image string
    )
    row format delimited fields terminated by ","
    stored as textfile location "/app/data/exam"
    tblproperties ("skip.header.line.count"="1");

创建外部表 ex\_spu\_hbase 映射至 HBase 中的 exam:spu 表的 result 列族

create external table if not exists ex_spu_hbase
    (
        key string,
        sales double,
        praise int
    )
    stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with
    serdeproperties ("hbase.columns.mapping"=":key,result:sales,result:praise")
    tblproperties ("hbase.table.name"="exam:spu");

### **统计查询** ###

**① 统计每个店铺的总销售额**  **sales,**  **店铺的商品总点赞数**  **praise** **，并将**  **shop\_id**  **和**

**shop\_name**  **的组合作为**  **RowKey** **，并将结果映射到**  **HBase** **。**

insert into ex_spu_hbase
    select concat(tb.shop_id,tb.shop_name) as key, tb.sales,tb.praise from
    (select shop_id,shop_name,sum(spu_price*month_sales) as sales, sum(praise_num) as praise
    from ex_spu group by shop_id,shop_name) tb;

**② 完成统计后，分别在**  **hive**  **和**  **HBase**  **中查询结果数据。**

hive > select * from ex_spu_hbase;
    
    hbase(main):007:0> scan 'exam:spu'

[923b0db5010946b78b562790827fe47c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/62fffa78e9e0444fafd0e6df3ffa30bb.png
[96cce13837fe4bcb8c8cdbda85a37325.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/4180f5a87c284133a41ec1260af93255.png
[a752699ebb48431581c203bdf0222dd5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/23/0f05d7283d8c4ed4875e863eb95fcc65.png