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Flink session cluster flink session cluster能提交多少作业

项目分点:

  1. 集群规模:
    (12台物理机:128G内存,8T机械硬盘,2T固态硬盘,20核40线程,戴尔4万多一台)
  2. 框架结构,画出来
    (日志部分:日志服务器,落盘日志,flume,kafka,hdfs,hive,mysql
    业务数据部分:mysql-sqoop-hdfs-hive)
    3.框架:
    (一)Flume(留了问题:flume,take出小文件怎么处理,可以根据时间10min一次,或者128M一次落盘。)
    ① 我们选了单层1.7版本flume,12台物理机上部署了四个flume节点,
    ② 对于日志文件,我们保存30天,flume使用的是tailDir Source,这是1.6版本没有的。具有断点续传功能和读取多目录文件的功能。Memory channel 他比较快。Kafkasink 将event采集至kafka。
    ③ 由于flume的put和take事务机制,所以他的数据采集准确性比较好。
    ④ 另外我们还使用了他的拦截器,用来做日志类型区分,和数据轻度过滤,检查时间戳不对的,json数据不完整的,就舍弃。
    ⑤ 为了sink到kafka的不同主题,使用选择器,将不同类型的event发送至不同主题。
    ⑥ 我们为了监控flume的性能还是用了监控器,可以查看put和take机制尝试次数和成功次数,
    ⑦ 如果put的尝试次数低于成功次数,说明flume集群性能有问题,那我们可以考虑优化flume,可以修改配置文件flume-env文件把内存从默认1G调到4G
    (二)Kafka(留问题:kafka挂了怎么办,数据重复的问题)
    ① 搭建kafka集群,前后以flume分别作为生产者和消费者,我们根据日常的数据量,以及峰值速度,部署了三台kafka,
    ② Kafka的数据保存七天,副本数是2,大概给kafka集群给了1T的资源。
    ③ 日常每天的数据量大概在60-70G
    ④ 一般设置8-10个分区,不同的主题可能会不一样。
    ⑤ 我负责8个topic,(有:浏览主题,评论主题,收藏,启动,故障日志,消息通知,广告,内容推送等)
    ⑥ 针对生产者,我们的ack设置1,leader收到了,就回应生产者offset,还可以设置0,这个很容易丢数据,设置-1的话,也可以,leader和follower都收到数据,才返回消息。
    ⑦ 针对消费者,我们使用range的分区分配策略,还可以选择roundRobin,只不过roundroubin对消费者要求线程数一样,并且一个消费者组只消费同一个主题。Range没有这些限制,而且分配也均匀。
    ⑧ Kafka还有个问题就是相关ISR的副本同步队列问题,因为leader负责消费者消费内容。所以leader挂了谁上。就有副本同步队列。会根据leader和follower之间的延迟条数和延迟时间来判断,后面延迟条数被抛弃了。
    ⑨ Kafka还可以设置多目录,可以优化读写性能。
    ⑩ 内存我们一般调为4-5G
    (三)HDFS(问题:HDFS读写流程,shuffle机制,Hadoop优化。Yarn调度器,yarn任务提交流程,集群的搭建过程)
    ① Hadoop作为集群的文件存储系统,在部署的时候要注意配置HA。
    ② 也要注意namenode和datanode的通信,有两个参数可以提升他们通信的顺畅度。
    ③ 注意把HDFS的namenode 文件edits和fsimage配置在不同目录下。可以提升namenode性能
    (四)Hive(hive的架构,动态分区与静态分区,四个by,窗口函数,时间系统函数,hive的优化)
    ① Hive作为数据仓库的重要工具,他底层是MR程序,因为MR程序,代码书写很复杂,所以为了方便只熟悉sql语句的程序员利用MR ,就有了Hive。
    ② Hive的数据存储到HDFS上,元数据信息,存储在mysql上,记得给mysql进行备份,使用主从master和slave结构。以免元数据被破坏了
    ③ Hive的分析框架还是MR,hive的底层将HQL转换成抽象语法树,然后换成查询块,转换成逻辑查询计划,优化或,编程物理MR计划,选择最优的给Mr去执行
    (五)数仓
    ① 我们的业务主要分为几个部分,根据物流一部分是相关特快直送的,一部分是在国内保税仓发货的,然后营销层面会有一些限时特卖板块,还有针对vip的专享活动,outlet的特价商品。
    ② 针对我们的数仓的输入源,我们前面讲过来的日志数据,其实还包括业务数据,业务数据我们从sqoop里面导进来。
    ③ 要注意的是,sqoop是MR任务。耗时较长,有可能失败,所以要做好事务一致性处理,他有两个参数可以利用–staging-table,–clear-staging-table。会讲数据先导入导临时表,如果失败了,就把临时表给删了,重新执行任务。当我们使用sqoop把数据从hive往mysql里面导的时候,hive底层的null是‘\N’,所以sqoop导的时候要额外加参数 --null-string
    ④ kafka主题:
    日志: 浏览主题,广告,商品相关的,
    业务:购物车, 退货,物流信息(根据产品的来源,有两种,香港特快直送,闪电保税仓。一个从香港发货,一个从内地的保税仓发货),订单,评论主题,评分。
    ⑤ 我们的数据仓库,搭建了四层,ods,dwd,dws,ads层。
    ⑥ Ods层基本上就是一些原始数据,dwd层是根据ods层表进行解析,然后清楚脏数据,利用spark做ETL工具进行过滤脏数据,敏感信息处理,比如电话,身份证脱敏,掩码,加密,截取等。Dwd层得到的是比较干净的,能用的数据。Dws层是根据dwd层轻度聚合来的数据,主要是一些宽表,ads就是聚合后的数据,数据量很小,一些重要的指标数据结果,可以导入到mysql。
    ⑦ 我们数据仓库是基于维度建模,主要使用星型模型。
    ⑧ 把表分为四类,实体表,主要是一些对象表比如用户,商家,商品等。
    ⑨ 维度表,是指指一些业务状态,编号的解释,又叫码表,像地区表,订单状态,支付方式,审批状态。状态分类。
    ⑩ 事实表分为周期型事实表和事务型事实表。如果需要后面状态还会改变的就是周期型事实表,一旦确定了,就是事务性事实表。
    11 对于不同的表我们使用不同的同步策略,

同步策略包括全量表,增量表,新增及变化,拉链表
日志表:(商品点击,商品详情,商品详情页表,广告表,错误日志表,消息通知表等)
(1) 商品点击:用户的基本信息字段,动作,商品id,种类等。
(2) 商品详情页:入口,上一页面来源,商品id,加载时间,种类。
(3) 广告表:入口,内容,行为,展示风格等。
(4) 错误日志:错误详情
(5) 消息通知表:通知类型,展示时间,通知内容等
这些记录性质的,都使用每日增量

业务表:(购物车,评分,评论,订单表,订单详情表,退货表,用户表,商家表,商品分类表(一级,二级,三级),支付流水,物流信息等)
(1) 购物车详情:用户id ,商品id,商品价格,商家id ,商品型号,商品分类等
同步策略:这属于周期型事实表因为他可能会随时改变,所以得用每日新增及变化。
(2) 评分表:评分时间,评分用户,评分商品 ,分数等,
同步策略:这是事务性事实表,一般可以用每日增量就可以了。但是如果电商用户对某件商品用过之后,又想改评论,所以用每日新增及变化
(3) 评论表:评论时间,评论用户,评论商品,评论内容,
同步策略:这个跟评分差不多,用每日新增及变化
(4) 订单表:订单状态,订单编号,订单金额,支付方式,支付流水,创建时间等
同步策略:因为订单的状态会随时发生改变,比如下单,支付,商家发货,用户收到货,确认收货,等这一系列的状态会比较长,然后订单也比较多。所以,要做历史快照信息的话,最好使用拉链表。
(5) 订单详情表:订单编号,订单号,用户id,商品名称,商品价格,商品数量,创建时间等。
同步策略:这属于记录信息的,直接用每日新增。
(6) 退货流程表:用户id,订单编号,退货商品id,退货状态,时间等
同步策略:这种需要分阶段操作的,需要用户申请退货,平台审核,通过后,用户寄货,上传订单号,跟踪物流信息,商家收货,平台退款。这一系列的流程,可能需要很长时间。为了查看每个历史时间点的切片信息,我们需要做拉链表。
(7) 用户表:用户id,性别,等级,vip,注册时间等等。
同步策略:因为表不是很大,每次做全量表。
(8) 商家表:商家id,商家地址,商家规模等级,商家注册时间,商家分类信息。
同步策略:每次做每日全量
(9) 商品分类表:一级,二级,三级,
同步策略:表很小,或者不怎么改变的直接默认值。使用每日全量
(10) 商品表:商品id,商品各级分类id,商品的型号,商品的价格等
同步策略:有些可能做每日新增。但是他的数据量基本固定,并且没那么大,但是可能随着商品的上架,下架,更新起来很麻烦,所以我们直接做每日全量,
(11) 支付流水:支付方式,支付订单,支付用户id,支付商家,支付时间等。
同步策略:每日新增。
(12) 物流信息表:快递公司名称,快递单号,状态,订单编号,等
同步策略:他是属于事务性事实表,像流水信息,直接用每日增量

总结:
① 实体表,不大,就可以做每日全量
② 对于维度表,比如说商品分类,这种不是很大,也可以做每日全量
有一些不太会发生改变的维度,就可以固定保存一份值,比如说:地区,种族,等
③ 像事务型事实表,比如说交易流水,操作日志,出库信息,这种每日比较大,且需要历史数据的,就根据时间做每日新增,可以利用分区表,每日做分区存储。
④ 像这种周期型事实表的同步策略,比如订单表,有周期性变化,需要反应不同时间点的状态的,就需要做拉链表。记录每条信息的生命周期,一旦一条记录的生命周期结束,就开始下一条新的记录。并把当前的日期放生效开始日期。

离线指标:
1.日活/周活/月活统计:(每日的根据key聚合,求key的总数)
2.用户新增:每日新增(每日活跃设备left join每日新增表,如果join后,每日新增表的设备id为空,就是新增)
3.用户留存率:(一周留存)10日新增设备明细join 11日活跃设备明细表,就是10日留存的。注意每日留存,一周留存
4.沉默用户占比:只在当天启动过,且启动时间在一周前
5.
6.用户在线时长统计
7.区域用户订单数(根据区域分区,然后求订单数)
8.区域订单总额(根据区域分区,求订单总额。)
9.区域用户订单访问转化率(以区域分组成单数/访问数)
10.区域客单价(订单总额度/下订单总人数)
11.总退货率(退货商品数/购买商品总数)
12.各区域退货率(根据区域分组)
13.GMV(成交总额)
14.物流平均时长(用户收货时间-物流发货时间)求平均
15.每周销量前十品类
16.每周各品类热门商品销量前三
17.各区域热门商品销量前五(有利于后期铺货)
18.各区域漏斗分析
19.商品评价人数占比(该商品的总评价人数/该商品的总购买人数)
20.各品牌商家总销售额。
21.各品类中销量前三的品牌
22.购物车各品类占比(说明大家想买的东西,便于后期铺货。)
23.每周广告点击率。(看到这个广告的人数/点击这个广告商品的人数)
24.vip用户每日,周订单总额
25.每日限时特卖产品占比(限时特卖产品总额/每日交易总额)
26.香港特快直送渠道总交易额占比(香港特快直送渠道总额/每日商品交易总额)
27.香港特快直送渠道总交易单占比
28.国内保税仓渠道总交易额占比(国内保税仓总额/每日商品交易总额)
29.国内保税仓渠道总交易单占比
30.各区域页面平均加载时长(考察各地区网络问题。后台访问是否稳定)
31.页面单跳转化率统计
32.获取点击下单和支付排名前10的品类
33.各类产品季度复购率
使用HIVE的()
(1) 日活/周活/月活统计:(每日的根据key聚合,求key的总数

#日活
select  
    mid_id,
    concat_ws('|', collect_set(user_id)) user_id,
	concat_ws('|', collect_set(version_code)) version_code,
from dwd_start_log
where dt='2019-02-10'
group by mid_id;
#周活
	date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-7),当前这周的周一日期
    date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-1),当前这周的周日
    concat(date_add( next_day('2019-02-10','MO'),-7), '_' , date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-1) 
)
from dws_uv_detail_day 
where dt>=date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-7) and dt<=date_add(next_day('2019-02-10','MO'),-1) 
group by mid_id;
#月活
where date_format(dt,'yyyy-MM') = date_format('2019-02-10','yyyy-MM')要求年月时间符合要求就可以了

(2) 用户新增:每日新增(每日活跃设备left join每日新增表,如果join后,每日新增表的设备id为空,就是新增)

from dws_uv_detail_day ud left join dws_new_mid_day nm on ud.mid_id=nm.mid_id
where ud.dt='2019-02-10' and nm.mid_id is null;

(3)用户留存率,(一周留存)10日新增设备明细join 11日活跃用户,就是10日的留存.(统计每日留存,一周留存)

`create_date`    string  comment '设备新增时间',
 `retention_day`  int comment '截止当前日期留存天数'
nm.create_date,
1 retention_day 
from dws_uv_detail_day ud join dws_new_mid_day nm   on ud.mid_id =nm.mid_id 
where ud.dt='2019-02-11' and nm.create_date=date_add('2019-02-11',-1);

#ADS层建表
ADS:create external table ads_user_retention_day_count 
(
   `create_date`       string  comment '设备新增日期',
   `retention_day`     int comment '截止当前日期留存天数',
   `retention_count`    bigint comment  '留存数量'
)  COMMENT '每日用户留存情况'
select
    create_date,
    retention_day,
    count(*) retention_count
from dws_user_retention_day
#留存率建表
留存率:create external table ads_user_retention_day_rate 
(
     `stat_date`          string comment '统计日期',
     `create_date`       string  comment '设备新增日期',
     `retention_day`     int comment '截止当前日期留存天数',
     `retention_count`    bigint comment  '留存数量',
     `new_mid_count`     string  comment '当日设备新增数量',
     `retention_ratio`   decimal(10,2) comment '留存率'
#向表中导入数据
insert into table ads_user_retention_day_rate
select 
    '2019-02-11', 
    ur.create_date,
    ur.retention_day, 
    ur.retention_count, 
    nc.new_mid_count,
    ur.retention_count/nc.new_mid_count*100
from 
(
    select
        create_date,
        retention_day,
        count(*) retention_count
    from dws_user_retention_day
    where dt='2019-02-11' 
    group by create_date,retention_day
) ur join ads_new_mid_count nc on nc.create_date=ur.create_date;

(4) 沉默用户数:不是新用户,只在注册当天启动过,且启动时间在一周前
求沉默用户数(根据dws判断:第一次启动时间min(dt)<一周前,并且根据mid count,结果等于1,说明,用户的所有记录,只启动过一次)

dws_uv_detail_day
where 
dt<='2019-02-03'
group by 
mid_id
having 
count(*)=1 
and 
min(dt)<date_add('2019-02-03',-7)t1;

(5) 流失用户数:最近一个月没有登录的用户个数
需求:如果最近15天没有登录认为是流失用户

from 
     dws_uv_detail_day
group by
     mid_id
having max(dt)<=date_sub('2019-02-03',15))t1;

(6) 本周回流用户:本周回流=本周活跃-本周新增-上周活跃
本周活跃mid left join 本周新增, left join 上周活跃 然后join的新字段都是null的
(7) 最近连续三周活跃用户
最近3周连续活跃的用户,通常是周一对前3周的数据做统计,该数据一周计算一次

dws_uv_detail_wk利用周日活:
from 
(select
      mid_id
from dws_uv_detail_wk
where wk_dt>=concat(date_sub(next_day('2019-02-03','MO'),7*3),'_',date_sub(next_day('2019-02-03','MO'),7*3-6)) 
and 
wk_dt<=concat(date_sub(next_day('2019-02-03','MO'),7),'_',date_sub(next_day('2019-02-03','MO'),1))
group by mid_id
having count(*)=3)t1;

(8)本周内连续三天的登录 用户
1.查询出最近7天的活跃用户,并对用户活跃日期进行排名

select 
     mid_id,
     dt,
     rank() over(partition by mid_id order by dt) rank
from dws_uv_detail_day
where dt>=date_sub('2019-02-03',6) and dt<='2019-02-03';t1

2.计算用户活跃日期及排名之间的差值

select
     mid_id,
     date_sub(dt,rank)
from t1;t2

3.对同一个用户进行分组,将差值相等的个数大于等于3的数据取出,即为连续三天及以上的活跃用户数

select
     mid_id
from t2
group by mid_id,date_diff
having count(*)>=3;t3

4.统计最近7天连续3天活跃的用户数

select count(*) from t3;

(9) GMV每日/每周/每月成交总额:根据用户行为宽表,sum 订单总额
(10) 业务指标:当日新增占日活的比率

select
    '2019-02-10',
    sum(uc.dc) sum_dc,
    sum(uc.nmc) sum_nmc,
    cast(sum( uc.nmc)/sum( uc.dc)*100 as decimal(10,2))  new_m_ratio
from 
(
    select
        day_count dc,
        0 nmc
    from ads_uv_count
where dt='2019-02-10'

    union all
    select
        0 dc,
        new_mid_count nmc
    from ads_new_mid_count
    where create_date='2019-02-10'
)uc;

(11) 用户行为之漏斗分析:

create external  table ads_user_action_convert_day(
    `dt` string COMMENT '统计日期',
    `total_visitor_m_count`  bigint COMMENT '总访问人数',
    `order_u_count` bigint     COMMENT '下单人数',
    `visitor2order_convert_ratio`  decimal(10,2) COMMENT '访问到下单转化率',
    `payment_u_count` bigint     COMMENT '支付人数',
    `order2payment_convert_ratio` decimal(10,2) COMMENT '下单到支付的转化率'
 ) COMMENT '用户行为漏斗分析'
select 
    '2019-02-10',
    uv.day_count,日活
    ua.order_count,日订单
    cast(ua.order_count/uv.day_count*100 as  decimal(10,2)) visitor2order_convert_ratio,
    ua.payment_count,
    cast(ua.payment_count/ua.order_count*100 as  decimal(10,2)) order2payment_convert_ratio
from  
(
    select 
        sum(if(order_count>0,1,0)) order_count,下单人数
        sum(if(payment_count>0,1,0)) payment_count 支付人数
    from dws_user_action
    where dt='2019-02-10'
)ua, ads_uv_count  uv
where uv.dt='2019-02-10'

(12) 品牌复购率(一个季度之内,同一个品牌买两次的人数,买三次的人数。/此品牌购买的总人数)

(13) 用户在线时长统计(进入后台时间戳-启动时间戳,根据用户sum,然后求平均值)
(14) 一周销量前十品类:用户行为宽表,过滤一周的数据,根据group by 品类 Count数
(15) 各区域漏斗分析,与漏斗分析类似,根据区域分组



https://www.xamrdz.com/backend/3bg1925080.html

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